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淄博市(淄川区、周村区、张店区、桓台县、博山区、沂源县、临淄区、高青县)

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

秦皇岛市(抚宁区、北戴河区、山海关区、卢龙县、昌黎县、青龙满族自治县、海港区)

丽水市(龙泉市、莲都区、遂昌县、云和县、缙云县、景宁畲族自治县、青田县、庆元县、松阳县)  玉溪市(江川区、华宁县、新平彝族傣族自治县、澄江市、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、易门县、红塔区)

延安市(富县、吴起县、延长县、洛川县、志丹县、子长市、甘泉县、黄陵县、延川县、宝塔区、安塞区、宜川县、黄龙县)

揭阳市(揭西县、榕城区、揭东区、惠来县、普宁市)

滨州市(无棣县、沾化区、滨城区、博兴县、惠民县、邹平市、阳信县)昭通市(镇雄县、水富市、永善县、大关县、绥江县、巧家县、威信县、彝良县、鲁甸县、盐津县、昭阳区)

上海市(徐汇区、杨浦区、普陀区、黄浦区、奉贤区、金山区、松江区、宝山区、浦东新区、长宁区、静安区、崇明区、闵行区、虹口区、嘉定区、青浦区)  昆明市(盘龙区、嵩明县、安宁市、寻甸回族彝族自治县、官渡区、东川区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、富民县、晋宁区、呈贡区、西山区、五华区、石林彝族自治县)

昌都市(卡若区、贡觉县、八宿县、丁青县、察雅县、类乌齐县、洛隆县、江达县、芒康县、左贡县、边坝县)

葫芦岛市(龙港区、南票区、绥中县、建昌县、兴城市、连山区)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县、同仁市)

庆阳市(华池县、正宁县、合水县、宁县、西峰区、庆城县、环县、镇原县)

沈阳市(康平县、皇姑区、新民市、沈河区、大东区、苏家屯区、铁西区、于洪区、法库县、和平区、浑南区、沈北新区、辽中区)

南宁市(宾阳县、横州市、良庆区、青秀区、隆安县、西乡塘区、兴宁区、马山县、邕宁区、江南区、上林县、武鸣区)

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

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

邵阳市(新邵县、双清区、绥宁县、邵东市、北塔区、大祥区、隆回县、邵阳县、武冈市、城步苗族自治县、洞口县、新宁县)

山南市(贡嘎县、加查县、措美县、浪卡子县、错那市、隆子县、乃东区、洛扎县、琼结县、桑日县、扎囊县、曲松县)

唐山市(滦南县、曹妃甸区、开平区、迁西县、迁安市、路南区、古冶区、路北区、乐亭县、遵化市、滦州市、丰润区、丰南区、玉田县)

衡阳市(常宁市、雁峰区、石鼓区、蒸湘区、祁东县、衡东县、南岳区、衡南县、衡山县、耒阳市、衡阳县、珠晖区)

牡丹江市(东宁市、爱民区、林口县、穆棱市、阳明区、西安区、东安区、宁安市、绥芬河市、海林市)

大理白族自治州(鹤庆县、永平县、剑川县、大理市、洱源县、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、云龙县、弥渡县、宾川县、祥云县、南涧彝族自治县)

定西市(渭源县、临洮县、安定区、岷县、通渭县、漳县、陇西县)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

长治市(屯留区、襄垣县、潞州区、上党区、平顺县、武乡县、潞城区、壶关县、黎城县、长子县、沁县、沁源县)

漯河市(舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县、郾城区)

郴州市(资兴市、汝城县、北湖区、临武县、安仁县、苏仙区、桂东县、永兴县、嘉禾县、桂阳县、宜章县)

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临夏回族自治州(东乡族自治县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、临夏市、和政县、康乐县、永靖县)

洛阳市(老城区、瀍河回族区、嵩县、新安县、偃师区、汝阳县、伊川县、涧西区、宜阳县、孟津区、西工区、洛龙区、洛宁县、栾川县)

成都市(青白江区、蒲江县、龙泉驿区、崇州市、成华区、大邑县、双流区、简阳市、新都区、新津区、金牛区、锦江区、武侯区、彭州市、都江堰市、青羊区、邛崃市、金堂县、郫都区、温江区)

新疆维吾尔自治区  齐齐哈尔市(铁锋区、甘南县、昂昂溪区、拜泉县、碾子山区、讷河市、富裕县、富拉尔基区、龙沙区、泰来县、克东县、建华区、依安县、克山县、龙江县、梅里斯达斡尔族区)

青岛市(平度市、胶州市、崂山区、黄岛区、市北区、即墨区、莱西市、李沧区、市南区、城阳区)

沧州市(沧县、泊头市、献县、任丘市、盐山县、河间市、吴桥县、新华区、黄骅市、南皮县、青县、肃宁县、东光县、孟村回族自治县、海兴县、运河区)

泉州市(鲤城区、泉港区、惠安县、石狮市、晋江市、永春县、南安市、金门县、安溪县、德化县、洛江区、丰泽区)德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、芒市、瑞丽市、陇川县)

绍兴市(上虞区、嵊州市、诸暨市、柯桥区、越城区、新昌县)  眉山市(东坡区、青神县、仁寿县、洪雅县、丹棱县、彭山区)

蚌埠市(五河县、淮上区、蚌山区、龙子湖区、禹会区、怀远县、固镇县)

海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)

池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)温州市(瑞安市、苍南县、泰顺县、洞头区、龙港市、龙湾区、平阳县、鹿城区、瓯海区、文成县、永嘉县、乐清市)

汕头市(潮南区、龙湖区、潮阳区、澄海区、金平区、南澳县、濠江区)

天津市(和平区、宝坻区、河西区、滨海新区、东丽区、北辰区、南开区、津南区、河东区、蓟州区、静海区、宁河区、武清区、河北区、西青区、红桥区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

昌吉回族自治州(奇台县、吉木萨尔县、呼图壁县、阜康市、昌吉市、木垒哈萨克自治县、玛纳斯县)

银川市(兴庆区、金凤区、西夏区、永宁县、灵武市、贺兰县)

黄石市(铁山区、阳新县、黄石港区、大冶市、下陆区、西塞山区)

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

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

威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)

林芝市(工布江达县、墨脱县、波密县、米林市、察隅县、巴宜区、朗县)

淮南市(凤台县、潘集区、八公山区、寿县、谢家集区、田家庵区、大通区)

衢州市(开化县、柯城区、衢江区、江山市、龙游县、常山县)

徐州市(云龙区、睢宁县、泉山区、贾汪区、铜山区、丰县、邳州市、鼓楼区、新沂市、沛县)

陇南市(文县、武都区、徽县、西和县、康县、宕昌县、礼县、成县、两当县)

本溪市(南芬区、桓仁满族自治县、明山区、溪湖区、平山区、本溪满族自治县)

广西壮族自治区

　　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）