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全国服务区域:
秦皇岛市(青龙满族自治县、抚宁区、昌黎县、北戴河区、卢龙县、山海关区、海港区)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、刚察县、海晏县)
中山市
德州市(平原县、宁津县、齐河县、夏津县、陵城区、庆云县、乐陵市、禹城市、武城县、临邑县、德城区)
威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)
孝感市(应城市、云梦县、孝昌县、孝南区、汉川市、安陆市、大悟县)
金昌市(金川区、永昌县)
朔州市(朔城区、右玉县、怀仁市、平鲁区、山阴县、应县)
盐城市(阜宁县、滨海县、东台市、亭湖区、响水县、建湖县、大丰区、盐都区、射阳县)
云浮市(罗定市、郁南县、新兴县、云安区、云城区)
萍乡市(芦溪县、湘东区、莲花县、上栗县、安源区)
吉林市(船营区、丰满区、昌邑区、磐石市、桦甸市、舒兰市、龙潭区、永吉县、蛟河市)
楚雄彝族自治州(武定县、牟定县、元谋县、双柏县、永仁县、大姚县、姚安县、禄丰市、南华县、楚雄市)
阜阳市(颍州区、颍泉区、颍上县、阜南县、界首市、临泉县、太和县、颍东区)
长沙市(长沙县、芙蓉区、浏阳市、雨花区、天心区、岳麓区、望城区、开福区、宁乡市)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿克陶县、阿合奇县)
自贡市(自流井区、富顺县、贡井区、沿滩区、荣县、大安区)
黑河市(五大连池市、孙吴县、嫩江市、逊克县、爱辉区、北安市)
晋中市(太谷区、左权县、灵石县、昔阳县、寿阳县、祁县、榆社县、介休市、和顺县、平遥县、榆次区)
衡水市(阜城县、景县、武邑县、安平县、冀州区、武强县、桃城区、故城县、饶阳县、深州市、枣强县)
葫芦岛市(南票区、连山区、建昌县、兴城市、绥中县、龙港区)
德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、陇川县、梁河县、瑞丽市)
商洛市(商南县、山阳县、商州区、洛南县、镇安县、柞水县、丹凤县)
平凉市(庄浪县、灵台县、崇信县、静宁县、崆峒区、华亭市、泾川县)
淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)
儋州市
邵阳市(新宁县、邵阳县、新邵县、城步苗族自治县、绥宁县、隆回县、邵东市、双清区、北塔区、武冈市、大祥区、洞口县)
黄冈市(黄梅县、浠水县、红安县、武穴市、蕲春县、团风县、罗田县、麻城市、英山县、黄州区)
通化市(辉南县、柳河县、二道江区、东昌区、通化县、梅河口市、集安市)
雅安市(石棉县、天全县、荥经县、芦山县、宝兴县、汉源县、名山区、雨城区)
甘孜藏族自治州(色达县、甘孜县、丹巴县、道孚县、理塘县、九龙县、石渠县、康定市、炉霍县、泸定县、巴塘县、新龙县、得荣县、稻城县、雅江县、德格县、乡城县、白玉县)
湖州市(吴兴区、安吉县、德清县、长兴县、南浔区)
淮安市(盱眙县、清江浦区、金湖县、淮阴区、淮安区、涟水县、洪泽区)
黔南布依族苗族自治州(独山县、罗甸县、惠水县、龙里县、贵定县、瓮安县、都匀市、福泉市、荔波县、三都水族自治县、平塘县、长顺县)
宁波市(江北区、宁海县、海曙区、北仑区、奉化区、象山县、余姚市、镇海区、鄞州区、慈溪市)
嘉峪关市
遵义市(凤冈县、习水县、正安县、绥阳县、赤水市、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、仁怀市、红花岗区、桐梓县、湄潭县、余庆县、播州区、汇川区)
抚顺市(顺城区、望花区、新抚区、抚顺县、清原满族自治县、新宾满族自治县、东洲区)
唐山市(丰润区、开平区、古冶区、丰南区、曹妃甸区、玉田县、路南区、遵化市、路北区、乐亭县、迁西县、滦州市、迁安市、滦南县)
嘉兴市(海盐县、平湖市、桐乡市、南湖区、秀洲区、嘉善县、海宁市)
渭南市(临渭区、韩城市、潼关县、白水县、合阳县、蒲城县、富平县、澄城县、华州区、大荔县、华阴市)
青岛市(莱西市、黄岛区、崂山区、即墨区、市北区、市南区、李沧区、胶州市、城阳区、平度市)
十堰市(竹溪县、竹山县、房县、张湾区、郧阳区、茅箭区、郧西县、丹江口市)
三沙市(西沙区、南沙区)
阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)
南阳市(新野县、镇平县、唐河县、社旗县、淅川县、方城县、桐柏县、内乡县、卧龙区、南召县、西峡县、宛城区、邓州市)
四平市(铁东区、铁西区、双辽市、伊通满族自治县、梨树县)
郑州市(金水区、上街区、中原区、巩义市、新郑市、荥阳市、登封市、新密市、中牟县、二七区、惠济区、管城回族区)
运城市(永济市、临猗县、绛县、河津市、夏县、新绛县、万荣县、芮城县、闻喜县、垣曲县、稷山县、平陆县、盐湖区)
新疆维吾尔自治区
蚌埠市(禹会区、固镇县、淮上区、蚌山区、五河县、怀远县、龙子湖区)
哈尔滨市(宾县、松北区、双城区、阿城区、通河县、延寿县、呼兰区、道里区、尚志市、南岗区、木兰县、五常市、香坊区、依兰县、道外区、平房区、巴彦县、方正县)
宜宾市(叙州区、筠连县、屏山县、翠屏区、高县、江安县、南溪区、珙县、长宁县、兴文县)
忻州市(岢岚县、忻府区、偏关县、河曲县、繁峙县、五寨县、定襄县、保德县、原平市、五台县、静乐县、神池县、宁武县、代县)
南通市(海安市、海门区、启东市、崇川区、通州区、如东县、如皋市)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、玉树市、治多县、囊谦县、杂多县)
聊城市(莘县、临清市、冠县、东阿县、阳谷县、高唐县、东昌府区、茌平区)
西宁市(城中区、城西区、大通回族土族自治县、城东区、城北区、湟源县、湟中区)
铜仁市(松桃苗族自治县、万山区、思南县、碧江区、江口县、石阡县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、德江县)
茂名市(高州市、电白区、化州市、信宜市、茂南区)
巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、尉犁县、和硕县、轮台县、和静县、且末县、若羌县、库尔勒市、博湖县)
澳门特别行政区
广元市(剑阁县、利州区、苍溪县、旺苍县、青川县、昭化区、朝天区)
扬州市(广陵区、江都区、邗江区、仪征市、宝应县、高邮市)
辽阳市(弓长岭区、白塔区、辽阳县、太子河区、宏伟区、灯塔市、文圣区)
北京市(密云区、顺义区、门头沟区、昌平区、房山区、通州区、石景山区、西城区、延庆区、平谷区、大兴区、朝阳区、东城区、怀柔区、丰台区、海淀区)
石家庄市(赞皇县、藁城区、平山县、晋州市、桥西区、深泽县、裕华区、新华区、鹿泉区、赵县、灵寿县、元氏县、新乐市、长安区、栾城区、井陉矿区、高邑县、辛集市、井陉县、无极县、行唐县、正定县)
石河子市(胡杨河市、铁门关市、白杨市、北屯市、阿拉尔市、五家渠市、可克达拉市、新星市、双河市、昆玉市、图木舒克市)
遂宁市(蓬溪县、安居区、射洪市、船山区、大英县)
清远市(阳山县、连州市、清新区、连南瑶族自治县、清城区、连山壮族瑶族自治县、英德市、佛冈县)
泉州市(惠安县、晋江市、鲤城区、安溪县、德化县、石狮市、金门县、洛江区、南安市、丰泽区、永春县、泉港区)
三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)
济源市
马鞍山市(含山县、当涂县、花山区、和县、雨山区、博望区)
日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
白银市(平川区、会宁县、白银区、景泰县、靖远县)
张家口市(赤城县、宣化区、万全区、怀安县、桥东区、蔚县、尚义县、康保县、桥西区、张北县、阳原县、崇礼区、怀来县、下花园区、涿鹿县、沽源县)
攀枝花市(仁和区、东区、西区、盐边县、米易县)
毕节市(七星关区、赫章县、织金县、金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、大方县)
江门市(台山市、新会区、鹤山市、蓬江区、恩平市、江海区、开平市)
天津市(滨海新区、河东区、河北区、宝坻区、蓟州区、河西区、津南区、宁河区、武清区、和平区、静海区、东丽区、红桥区、西青区、北辰区、南开区)
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永州市(江华瑶族自治县、宁远县、道县、蓝山县、江永县、东安县、双牌县、冷水滩区、祁阳市、新田县、零陵区)
商丘市(虞城县、睢阳区、永城市、睢县、柘城县、民权县、梁园区、宁陵县、夏邑县)
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专题:2025保险科技峰会
4月25日金融一线消息,“2025保险科技峰会”今日在深圳正式举行,本次大会主题为“从互联网时代到AI时代,AI+保险的战略推进与应用创新”。腾讯研究院高级研究员陈楚仪在峰会上发表主题为《金融业大模型演进:从效率工具到价值引擎》的演讲,基于AI大模型在泛金融行业的发展与落地调研,为保险行业与AI融合发展提供深度洞察。
陈楚仪指出,自2024年大模型发布后,已全面渗透金融行业细分领域。从行业格局来看,我国形成“银行业主导、证券保险跟进、资管信托探索”的梯次发展态势,银行业凭借结构化数据储备和算力底座优势,在大模型应用中占据主体地位。在场景应用方面,呈现明显季度演化特征:一、二季度以场景渗透和内部试点为主,三、四季度随着效果验证,应用规模和项目量迎来爆发,目前行业进入ROI(投资回报率)验证和规模复制阶段。具体场景应用上,中国金融机构聚焦底层算力底座与AI应用,以代码助手、知识库检索、智能客服等提效场景应用最为广泛。
针对保险行业与AI融合,陈楚仪分析其面临数字化程度低、销售模式需革新、逆向选择、理赔难度大、保险精算数据获取成本高等痛点。她强调,大模型需与传统决策型AI、机器学习和小模型综合运用,才能在保险行业从负债端到资产端全流程发挥最大效力。目前,国内保险行业在大模型应用上更注重降本增效和流程优化,与海外机构侧重技术探索和复杂场景应用形成差异。
谈及落地难点,陈楚仪从多维度展开。技术层面,AI黑箱与幻觉现象难以根除,保险条款的专业性使其难以被现有推理和生成大模型完全解决;知识层面,缺乏专业知识图谱和企业私域知识库制约模型理解专业内容;数据与业务整合方面,存在数据问题以及与现有业务系统重构链接、维持模型输出稳定性的挑战;此外,投资回报率量化、行业监管政策和用户接受度也是关键影响因素。
在探讨DeepSeek等后推理范式演进对金融行业的影响时,陈楚仪表示,其通过算法和工程优化降低行业AI使用门槛,推动模型向强化学习推理范式转型,重塑科技企业信心。具体而言,DeepSeek加速释放大模型规模效应,扩展应用场景边际,支持决策类场景,重构算力成本曲线,使技术开源普惠中小机构。她同时提醒,传统机器学习模型在特定场景仍具优势,未来金融行业应用AI应结合大模型与传统模型,提升投资回报。
展望未来,陈楚仪提出多个趋势方向。政策层面,AI落地可围绕金融“五篇大文章”细分领域提效;技术应用上,Agent及智能体AI生态值得关注,尤其在保险领域,智能体编排和多智能体协作或成重要发展方向。风险方面,需警惕模型趋同带来的竞争压力、同质化引发的系统性风险,完善RIO评价机制,应对数据安全合规与组织重构挑战。
为此,陈楚仪提出四点建议:强化以ROI为主导的内部验证机制;推动分层机构构建,鼓励中小机构与第三方合作;完善数据治理与安全保障体系;关注Agent和智能体AI在金融行业的落地,抢占发展先机。
新闻结尾
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