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威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特中旗、临河区、乌拉特后旗、杭锦后旗、五原县、乌拉特前旗)

乐山市(马边彝族自治县、峨边彝族自治县、市中区、夹江县、井研县、沐川县、沙湾区、犍为县、金口河区、五通桥区、峨眉山市)

扬州市(广陵区、宝应县、邗江区、仪征市、江都区、高邮市)  宜宾市(高县、屏山县、叙州区、长宁县、南溪区、翠屏区、筠连县、兴文县、江安县、珙县)

广州市(南沙区、白云区、黄埔区、从化区、增城区、番禺区、天河区、花都区、荔湾区、海珠区、越秀区)

白城市(镇赉县、洮北区、洮南市、通榆县、大安市)

济南市(历城区、长清区、槐荫区、商河县、莱芜区、平阴县、钢城区、市中区、天桥区、章丘区、济阳区、历下区)

盐城市(滨海县、阜宁县、建湖县、响水县、东台市、射阳县、大丰区、盐都区、亭湖区)  贵港市(覃塘区、桂平市、平南县、港南区、港北区)

榆林市(米脂县、靖边县、定边县、子洲县、神木市、榆阳区、佳县、横山区、府谷县、绥德县、吴堡县、清涧县)

黄冈市(团风县、罗田县、麻城市、蕲春县、英山县、武穴市、浠水县、黄梅县、黄州区、红安县)

武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)

海东市(化隆回族自治县、民和回族土族自治县、互助土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县、乐都区)

双鸭山市(四方台区、宝清县、宝山区、友谊县、尖山区、岭东区、集贤县、饶河县)

巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、且末县、轮台县、焉耆回族自治县、尉犁县、库尔勒市、若羌县、和静县、博湖县)

辽阳市(文圣区、辽阳县、弓长岭区、灯塔市、太子河区、宏伟区、白塔区)

芜湖市(弋江区、繁昌区、南陵县、湾沚区、镜湖区、鸠江区、无为市)

哈尔滨市(平房区、通河县、宾县、道外区、道里区、双城区、木兰县、延寿县、南岗区、尚志市、香坊区、阿城区、巴彦县、方正县、松北区、五常市、呼兰区、依兰县)

宿州市(埇桥区、萧县、泗县、砀山县、灵璧县)

株洲市(攸县、芦淞区、醴陵市、石峰区、炎陵县、茶陵县、荷塘区、天元区、渌口区)

乌兰察布市(察哈尔右翼中旗、察哈尔右翼后旗、卓资县、兴和县、察哈尔右翼前旗、商都县、集宁区、四子王旗、丰镇市、凉城县、化德县)

德阳市(罗江区、绵竹市、旌阳区、中江县、什邡市、广汉市)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

内蒙古自治区

营口市(站前区、鲅鱼圈区、盖州市、西市区、老边区、大石桥市)

重庆市(涪陵区、璧山区、渝北区、巫山县、梁平区、大渡口区、长寿区、北碚区、南岸区、丰都县、合川区、石柱土家族自治县、万州区、大足区、城口县、忠县、巴南区、开州区、綦江区、江北区、渝中区、沙坪坝区、永川区、秀山土家族苗族自治县、潼南区、荣昌区、江津区、酉阳土家族苗族自治县、九龙坡区、奉节县、垫江县、彭水苗族土家族自治县、铜梁区、武隆区、黔江区、云阳县、巫溪县、南川区)

梧州市(蒙山县、长洲区、岑溪市、龙圩区、藤县、苍梧县、万秀区)

果洛藏族自治州(甘德县、玛沁县、班玛县、久治县、达日县、玛多县)

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咸阳市(三原县、长武县、兴平市、礼泉县、永寿县、渭城区、泾阳县、旬邑县、秦都区、彬州市、淳化县、乾县、杨陵区、武功县)

汉中市(镇巴县、宁强县、留坝县、西乡县、汉台区、城固县、洋县、南郑区、勉县、佛坪县、略阳县)

苏州市(张家港市、太仓市、姑苏区、吴江区、相城区、昆山市、虎丘区、吴中区、常熟市)

南平市(建阳区、建瓯市、延平区、松溪县、政和县、武夷山市、浦城县、光泽县、顺昌县、邵武市)  宜昌市(远安县、点军区、兴山县、伍家岗区、西陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、猇亭区、枝江市、夷陵区、秭归县、当阳市、宜都市)

萍乡市(安源区、湘东区、上栗县、莲花县、芦溪县)

宿迁市(宿豫区、泗洪县、沭阳县、泗阳县、宿城区)

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)天津市(津南区、宁河区、东丽区、蓟州区、北辰区、南开区、河西区、静海区、武清区、河东区、河北区、宝坻区、红桥区、和平区、西青区、滨海新区)

吉安市(遂川县、永新县、吉州区、新干县、万安县、吉安县、井冈山市、永丰县、安福县、青原区、泰和县、吉水县、峡江县)  喀什地区(叶城县、疏附县、岳普湖县、巴楚县、泽普县、疏勒县、麦盖提县、英吉沙县、伽师县、喀什市、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县)

葫芦岛市(绥中县、连山区、龙港区、兴城市、建昌县、南票区)

楚雄彝族自治州(姚安县、南华县、元谋县、牟定县、永仁县、双柏县、楚雄市、禄丰市、武定县、大姚县)

潍坊市(坊子区、诸城市、寿光市、昌邑市、高密市、临朐县、昌乐县、奎文区、潍城区、寒亭区、安丘市、青州市)丽水市(云和县、青田县、遂昌县、龙泉市、缙云县、莲都区、景宁畲族自治县、庆元县、松阳县)

广西壮族自治区

丽江市(永胜县、古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)

南京市(雨花台区、栖霞区、建邺区、浦口区、高淳区、六合区、江宁区、鼓楼区、玄武区、秦淮区、溧水区)

乌鲁木齐市(新市区、水磨沟区、头屯河区、天山区、沙依巴克区、米东区、乌鲁木齐县、达坂城区)

淮南市(大通区、田家庵区、潘集区、谢家集区、寿县、八公山区、凤台县)

鸡西市(虎林市、梨树区、鸡冠区、城子河区、麻山区、恒山区、滴道区、密山市、鸡东县)

新疆维吾尔自治区

邯郸市(峰峰矿区、武安市、曲周县、邯山区、大名县、磁县、魏县、永年区、馆陶县、肥乡区、鸡泽县、成安县、复兴区、涉县、邱县、丛台区、广平县、临漳县)

吉林市(永吉县、丰满区、桦甸市、昌邑区、舒兰市、龙潭区、磐石市、蛟河市、船营区)

郑州市(二七区、管城回族区、巩义市、荥阳市、中原区、上街区、惠济区、新密市、金水区、新郑市、中牟县、登封市)

惠州市(惠城区、惠东县、龙门县、惠阳区、博罗县)

包头市(九原区、石拐区、东河区、白云鄂博矿区、昆都仑区、青山区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗)

白银市(平川区、白银区、靖远县、会宁县、景泰县)

金华市(兰溪市、浦江县、金东区、婺城区、义乌市、永康市、东阳市、武义县、磐安县)

忻州市(五台县、代县、宁武县、五寨县、岢岚县、定襄县、繁峙县、原平市、保德县、静乐县、忻府区、河曲县、神池县、偏关县)

肇庆市(四会市、封开县、德庆县、鼎湖区、高要区、广宁县、怀集县、端州区)

　　原标题：从辅助工具到战略引擎上市险企打响AI升维战丨上市险企年报观察⑥

　　南方财经全媒体记者林汉垚实习生德吉卓玛北京报道

　　2025年，生成式AI技术迎来“奇点时刻”，DeepSeek等国产开源大模型的爆发式迭代，将人工智能的“知识平权”浪潮推向新高度。金融行业作为数据密集型领域，天然适合人工智能技术的应用。而保险业因其复杂的产品逻辑、海量交互场景和精算依赖特性，成为AI技术落地的前沿阵地。

　　在政策层面，《政府工作报告》连续两年强调“人工智能+”行动。具体到保险行业，《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》也鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。

　　在此背景下，AI已成为险企提升核心竞争力、实现转型升级的关键驱动力。

　　从中国人保、中国人寿、中国太保、中国平安、新华保险等五家上市险企年度报告及业绩说明会可以看出，AI技术已从险企的辅助工具升级为战略核心，五家险企纷纷将人工智能提升至集团战略高度。

　　头部险企AI战略升级

　　中国平安年报指出，2024年，公司科技赋能以客户需求为导向，以赋能主业为核心，通过在全集团推广人工智能大模型、大数据等技术，构建行业领先的五大实验室、九大数据库，持续落地数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销等全面数字化工程，推动全集团经营管理模式从“经验决策”向“数据决策”转型，实现金融、医疗、养老等领域的业务场景应用落地。此外，在深度的场景应用方面，中国平安有平安新金科、金融一账通、平安好医生三大科技公司。

　　中国平安内部将以上九大数据库、五大实验室、三大科技公司称为“953”。中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，“953”有力打造了中国平安在AI方面的壁垒和护城河，“当AI拐点将要来临时，我们期待，也相信科技能够让中国平安的主业持续健康地超越市场，稳健增长”。

　　中国人保则强化数字化底层资源共享，推动算力底座、技术路线、数据底座、智能底座、安全底座和自主可控方案“六个统一”科技底座建设。

　　中国人保副总裁张金海表示，智能底座作为“六个统一”战略的重要组成部分，致力于推动集团内部算力资源及人保云平台的统一纳管与运营，核心目标是强化全集团AI（人工智能）能力的统一规划、统一部署、统一管理及统一运营，确保AI资源的高效整合与优化配置，促进技术创新与业务发展的深度融合。

　　中国太保同样将AI上升至集团战略层面。中国太保董事长傅帆在业绩发布会上表示，当前保险业面临从规模扩张转向价值创造，新的发展阶段下，公司正式启动大康养、“AI+”和国际化三大战略。其中“AI+”战略是创新发展的重要引擎，通过科技赋能为传统业务注入新的发展动能，实现经营模式和业务形态的创新突破。

　　据了解，中国太保“AI+”规划主要聚焦于三个方面：一是新商业模式的探索，特别是运营形态及组织模式可能带来的改变；二是伴生风险的研究；三是企业本身的数字金融层面，主要是提升整体经营管理的效率。

　　“一个代理人可以服务500到1000个客户”

　　人工智能作为前沿科技力量，正逐渐渗透至保险行业的各个关键环节。张金海表示，中国人保在风控、销售、承保、理赔等主要场景持续构建智能应用体系，实现了保险服务能力、产品创新能力、风险管理能力的全面提升。

　　在“AI保险专家升级与大模型应用成果沟通会”上，水滴保创始人兼CEO沈鹏指出，当下，保险行业已迈入数字化深水区。保险行业竞争的核心转向科技驱动与服务生态。大模型技术不仅是工具，更是保险行业高质量发展的新基础设施，它将重构产品设计、风险定价、服务交付的全链条，推动行业从人力密集型向智能密集型转变。

　　具体来看，在核保核赔与风控领域，2024年，中国平安通过智能核保、智能理赔、智能续期，实现93%的寿险保单秒级核保，寿险保单闪赔占比达56%。针对车险定损管理难，中国平安研发并上线了全球首个图像识别车险闪赔系统，实现拍照上传秒级定损，定损速度提升4000倍。持续提升风控水平，平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损119.4亿元，同比增长10.4%。

　　理赔服务同样是AI落地的“效率高地”。2024年，平安产险构建智能出单助手、智能核保助手等AI产品，实现车险80%保单平均1分钟出单，32%意健险案件最快2分钟结案，全年超98万条案件端到端全自动理赔。

　　在智能服务方面，新华保险掌上新华APP注册总数超过1600万人，年内互动人数超4800万人次。其AI智能客服“智小新”，累计为1500多万客户提供一系列智能化服务，相当于将近600名人工座席的服务能力，同时，新华保险通过智小新每年智能问答服务量将近800万人次，智能外呼服务量接近700万人次。

　　此外，中国平安总经理兼联席首席执行官谢永林认为，随着AI赋能保险代理人，未来，一个代理人可以服务500到1000个客户，产能得到极大的提升。

　　AI步伐加速

　　沈鹏表示，保险行业既是人力密集型行业，也是数据密集型行业，因此保险行业天然成为AI大模型技术的理想应用领域。AI大模型技术与保险行业的融合是科技进步与行业需求的完美契合，也是大势所趋。

　　据了解，中国人寿从2017年就开始引入深度学习技术，已构建了多能力融合的人工智能平台，能够提供14项AI基础能力，深度应用于200多个业务场景。

　　2025年，中国人寿开展了DeepSeek系列开源大模型私有化部署的测试验证工作，依托自主建设的AI大模型服务平台，实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。

　　中国人寿副总裁阮琦介绍称，中国人寿人工智能平台目前支持77项面向未来的业务场景的探索。

　　新华保险也已接入DeepSeek大模型，为其内部推进人工智能发展提供了技术基础平台。

　　新华保险副总裁秦泓波表示，下一步，新华保险准备在代理人赋能、客户体验提升、内勤办公方面全面推进大模型落地。比如，代理人赋能方面，尽快推出公司智能营销助手、智能化陪练AI工具；在客户体验升级方面，推出更优的客户服务智能体，在内勤办公方面推出一系列AI助手。

　　中国平安年报显示，全面数字化战略是中国平安2025年的首要任务。公司将加速推进人工智能、大数据技术及开源大模型的深度融合发展。结合前期基础研发、业务应用的先发优势，在确保风险可控的基础上，公司正在积极布局、快速接入相关开源大模型，开发丰富的垂直应用及服务功能，广泛运用于“数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销、数字化服务”五大体系。

　　但张金海也指出，保险行业利用人工智能技术，在提高风险评估精准度、优化核保和理赔流程、提升客户服务体验、促进保险产品创新等方面持续发力，有力推动行业数字化转型。然而，保险行业数据关乎客户隐私与行业稳定，因此要高度关注并正确认识国产大模型带来的挑战和机遇，确保人工智能应用的安全性和合规性。

　　（文章来源：21世纪经济报道）