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七台河市(桃山区、勃利县、茄子河区、新兴区)
衢州市(常山县、龙游县、江山市、柯城区、开化县、衢江区)
嘉峪关市
三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)
渭南市(大荔县、潼关县、韩城市、华阴市、华州区、澄城县、白水县、合阳县、富平县、蒲城县、临渭区)
甘孜藏族自治州(石渠县、巴塘县、得荣县、炉霍县、乡城县、泸定县、稻城县、甘孜县、康定市、新龙县、雅江县、白玉县、丹巴县、道孚县、色达县、德格县、理塘县、九龙县)
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昌吉回族自治州(阜康市、奇台县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县、昌吉市)
日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
南充市(高坪区、仪陇县、顺庆区、阆中市、营山县、蓬安县、南部县、西充县、嘉陵区)
海东市(互助土族自治县、平安区、民和回族土族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县)
鸡西市(鸡东县、滴道区、恒山区、密山市、鸡冠区、麻山区、虎林市、梨树区、城子河区)
铜仁市(石阡县、玉屏侗族自治县、思南县、碧江区、沿河土家族自治县、万山区、江口县、松桃苗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县)
中山市
扬州市(宝应县、邗江区、江都区、仪征市、广陵区、高邮市)
金华市(金东区、义乌市、兰溪市、磐安县、东阳市、浦江县、永康市、武义县、婺城区)
大理白族自治州(宾川县、云龙县、漾濞彝族自治县、大理市、祥云县、鹤庆县、永平县、弥渡县、剑川县、巍山彝族回族自治县、洱源县、南涧彝族自治县)
鹤壁市(浚县、山城区、淇滨区、淇县、鹤山区)
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红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、屏边苗族自治县、个旧市、建水县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、开远市、河口瑶族自治县、石屏县、弥勒市、元阳县、红河县)
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广安市(前锋区、邻水县、广安区、武胜县、华蓥市、岳池县)
三门峡市(渑池县、义马市、卢氏县、灵宝市、陕州区、湖滨区)
东莞市
河源市(连平县、和平县、东源县、紫金县、龙川县、源城区)
惠州市(惠城区、博罗县、龙门县、惠东县、惠阳区)
新余市(渝水区、分宜县)
昭通市(永善县、水富市、威信县、巧家县、彝良县、大关县、绥江县、昭阳区、鲁甸县、镇雄县、盐津县)
盐城市(阜宁县、响水县、滨海县、亭湖区、大丰区、盐都区、建湖县、东台市、射阳县)
贺州市(富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、八步区、昭平县)
吴忠市(利通区、红寺堡区、同心县、青铜峡市、盐池县)
南宁市(西乡塘区、兴宁区、横州市、武鸣区、隆安县、上林县、江南区、良庆区、宾阳县、邕宁区、青秀区、马山县)
鹤岗市(绥滨县、东山区、工农区、兴安区、向阳区、南山区、萝北县、兴山区)
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开封市(顺河回族区、杞县、尉氏县、祥符区、禹王台区、兰考县、通许县、龙亭区、鼓楼区)
周口市(淮阳区、扶沟县、西华县、沈丘县、太康县、川汇区、商水县、鹿邑县、郸城县、项城市)
玉林市(兴业县、博白县、容县、玉州区、福绵区、陆川县、北流市)
运城市(绛县、稷山县、盐湖区、垣曲县、新绛县、夏县、闻喜县、临猗县、河津市、芮城县、平陆县、永济市、万荣县)
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海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、都兰县、德令哈市、格尔木市、天峻县、乌兰县)
山南市(错那市、曲松县、措美县、加查县、乃东区、桑日县、琼结县、浪卡子县、洛扎县、贡嘎县、扎囊县、隆子县)
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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。
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