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那曲市(申扎县、索县、班戈县、安多县、比如县、双湖县、聂荣县、尼玛县、嘉黎县、色尼区、巴青县)

鹤岗市(向阳区、绥滨县、兴山区、工农区、东山区、南山区、萝北县、兴安区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

淮南市(大通区、八公山区、潘集区、田家庵区、寿县、谢家集区、凤台县)  营口市(站前区、老边区、盖州市、大石桥市、西市区、鲅鱼圈区)

甘南藏族自治州(碌曲县、夏河县、卓尼县、临潭县、合作市、迭部县、玛曲县、舟曲县)

湘西土家族苗族自治州(凤凰县、龙山县、吉首市、古丈县、保靖县、永顺县、花垣县、泸溪县)

枣庄市(市中区、滕州市、台儿庄区、山亭区、峄城区、薛城区)

驻马店市(平舆县、上蔡县、驿城区、新蔡县、确山县、正阳县、遂平县、西平县、泌阳县、汝南县)  酒泉市(肃北蒙古族自治县、肃州区、金塔县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县)

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

白银市(平川区、景泰县、白银区、会宁县、靖远县)

德州市(乐陵市、夏津县、平原县、陵城区、德城区、临邑县、禹城市、宁津县、武城县、庆云县、齐河县)

铜川市(印台区、耀州区、王益区、宜君县)

玉林市(福绵区、陆川县、兴业县、玉州区、容县、北流市、博白县)

晋中市(灵石县、介休市、平遥县、昔阳县、和顺县、榆社县、榆次区、左权县、太谷区、祁县、寿阳县)

通辽市(霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、库伦旗、开鲁县)

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

黄石市(西塞山区、黄石港区、铁山区、阳新县、下陆区、大冶市)

红河哈尼族彝族自治州(红河县、河口瑶族自治县、元阳县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、石屏县、泸西县、个旧市、蒙自市、屏边苗族自治县、建水县、弥勒市)

毕节市(纳雍县、赫章县、大方县、黔西市、七星关区、织金县、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县)

呼伦贝尔市(满洲里市、陈巴尔虎旗、阿荣旗、额尔古纳市、牙克石市、新巴尔虎左旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎赉诺尔区、根河市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗)

鹰潭市(月湖区、贵溪市、余江区)

三亚市(天涯区、吉阳区、崖州区、海棠区)

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

保定市(雄县、安国市、易县、唐县、蠡县、阜平县、清苑区、望都县、安新县、博野县、定兴县、徐水区、曲阳县、顺平县、莲池区、高阳县、定州市、高碑店市、容城县、涿州市、满城区、涞水县、涞源县、竞秀区)

张掖市(临泽县、高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、甘州区、民乐县)

宜春市(铜鼓县、奉新县、袁州区、宜丰县、丰城市、樟树市、高安市、上高县、万载县、靖安县)

佛山市(顺德区、南海区、三水区、高明区、禅城区)

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衢州市(常山县、龙游县、柯城区、衢江区、江山市、开化县)

安庆市(怀宁县、太湖县、大观区、宜秀区、桐城市、宿松县、迎江区、潜山市、岳西县、望江县)

吉安市(新干县、吉水县、吉安县、万安县、青原区、遂川县、吉州区、永丰县、永新县、井冈山市、安福县、峡江县、泰和县)

银川市(灵武市、贺兰县、西夏区、金凤区、兴庆区、永宁县)  武汉市(武昌区、青山区、汉阳区、硚口区、汉南区、新洲区、江岸区、江汉区、东西湖区、蔡甸区、黄陂区、洪山区、江夏区)

深圳市(盐田区、光明区、龙华区、龙岗区、坪山区、罗湖区、宝安区、福田区、南山区)

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

宁德市(福鼎市、屏南县、古田县、霞浦县、周宁县、寿宁县、福安市、柘荣县、蕉城区)连云港市(灌南县、连云区、海州区、灌云县、赣榆区、东海县)

周口市(商水县、沈丘县、郸城县、鹿邑县、项城市、川汇区、太康县、西华县、扶沟县、淮阳区)  赣州市(全南县、大余县、瑞金市、兴国县、寻乌县、安远县、石城县、赣县区、定南县、于都县、崇义县、龙南市、信丰县、会昌县、章贡区、宁都县、上犹县、南康区)

攀枝花市(仁和区、米易县、西区、东区、盐边县)

焦作市(解放区、孟州市、温县、山阳区、修武县、博爱县、沁阳市、马村区、武陟县、中站区)

北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)凉山彝族自治州(金阳县、甘洛县、雷波县、布拖县、盐源县、会东县、德昌县、昭觉县、喜德县、美姑县、会理市、西昌市、普格县、越西县、木里藏族自治县、冕宁县、宁南县)

惠州市(博罗县、龙门县、惠阳区、惠东县、惠城区)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

滨州市(阳信县、无棣县、博兴县、惠民县、沾化区、滨城区、邹平市)

盐城市(阜宁县、建湖县、盐都区、大丰区、亭湖区、响水县、东台市、滨海县、射阳县)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

淄博市(沂源县、临淄区、张店区、周村区、博山区、桓台县、高青县、淄川区)

茂名市(信宜市、化州市、茂南区、电白区、高州市)

宁夏回族自治区

抚顺市(顺城区、新宾满族自治县、东洲区、清原满族自治县、望花区、新抚区、抚顺县)

韶关市(新丰县、乐昌市、浈江区、武江区、曲江区、乳源瑶族自治县、始兴县、南雄市、翁源县、仁化县)

柳州市(柳南区、三江侗族自治县、城中区、融安县、柳城县、柳江区、柳北区、融水苗族自治县、鱼峰区、鹿寨县)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、普安县、贞丰县、晴隆县、望谟县、册亨县、兴义市、兴仁市)

石河子市(白杨市、铁门关市、可克达拉市、胡杨河市、图木舒克市、昆玉市、双河市、北屯市、五家渠市、阿拉尔市、新星市)

普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、西盟佤族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县)

泰安市(肥城市、东平县、泰山区、宁阳县、新泰市、岱岳区)

贺州市(钟山县、八步区、平桂区、昭平县、富川瑶族自治县)

　　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）