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塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、乌苏市、塔城市、额敏县、托里县、沙湾市)

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、习水县、余庆县、播州区、桐梓县、红花岗区、绥阳县、赤水市、汇川区、凤冈县、正安县、仁怀市、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县)

北京市(密云区、顺义区、房山区、门头沟区、延庆区、石景山区、昌平区、通州区、海淀区、西城区、大兴区、朝阳区、东城区、怀柔区、丰台区、平谷区)

南充市(高坪区、嘉陵区、仪陇县、顺庆区、蓬安县、南部县、西充县、阆中市、营山县)  本溪市(溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县、本溪满族自治县、平山区、明山区)

玉林市(福绵区、兴业县、玉州区、北流市、陆川县、博白县、容县)

濮阳市(台前县、范县、南乐县、华龙区、清丰县、濮阳县)

喀什地区(叶城县、莎车县、岳普湖县、伽师县、疏勒县、麦盖提县、巴楚县、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、疏附县、泽普县)南宁市(武鸣区、兴宁区、西乡塘区、马山县、宾阳县、上林县、江南区、良庆区、横州市、邕宁区、隆安县、青秀区)

淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)  克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿合奇县、阿克陶县)

六盘水市(钟山区、盘州市、水城区、六枝特区)

玉树藏族自治州(囊谦县、曲麻莱县、称多县、玉树市、治多县、杂多县)

泉州市(鲤城区、安溪县、南安市、金门县、石狮市、惠安县、洛江区、晋江市、丰泽区、泉港区、永春县、德化县)

亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)

景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)

岳阳市(岳阳楼区、平江县、汨罗市、湘阴县、华容县、云溪区、君山区、岳阳县、临湘市)

昭通市(水富市、巧家县、鲁甸县、盐津县、彝良县、永善县、镇雄县、绥江县、大关县、昭阳区、威信县)

鹤壁市(淇滨区、淇县、浚县、鹤山区、山城区)

锡林郭勒盟(二连浩特市、苏尼特左旗、太仆寺旗、多伦县、正蓝旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、锡林浩特市、正镶白旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗)

张掖市(甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、高台县、民乐县)

无锡市(梁溪区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、江阴市、新吴区)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

铜仁市(碧江区、思南县、德江县、玉屏侗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、万山区、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、石阡县)

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

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

曲靖市(沾益区、陆良县、马龙区、师宗县、会泽县、麒麟区、罗平县、富源县、宣威市)

随州市(随县、曾都区、广水市)

江门市(蓬江区、江海区、台山市、鹤山市、新会区、开平市、恩平市)

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

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阿克苏地区(温宿县、拜城县、柯坪县、乌什县、阿克苏市、阿瓦提县、沙雅县、库车市、新和县)

百色市(田林县、靖西市、德保县、西林县、田东县、那坡县、乐业县、右江区、隆林各族自治县、凌云县、田阳区、平果市)

来宾市(武宣县、兴宾区、金秀瑶族自治县、忻城县、合山市、象州县)

烟台市(牟平区、莱阳市、莱州市、栖霞市、福山区、龙口市、蓬莱区、海阳市、芝罘区、招远市、莱山区)  遂宁市(大英县、蓬溪县、安居区、船山区、射洪市)

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

金昌市(金川区、永昌县)

西宁市(大通回族土族自治县、湟源县、城西区、城东区、湟中区、城中区、城北区)唐山市(路南区、古冶区、滦州市、迁西县、遵化市、迁安市、路北区、丰南区、开平区、曹妃甸区、玉田县、丰润区、乐亭县、滦南县)

长沙市(宁乡市、望城区、雨花区、开福区、岳麓区、芙蓉区、长沙县、浏阳市、天心区)  上饶市(横峰县、信州区、铅山县、鄱阳县、余干县、德兴市、弋阳县、玉山县、广信区、婺源县、广丰区、万年县)

儋州市

台州市(黄岩区、天台县、玉环市、椒江区、路桥区、仙居县、温岭市、三门县、临海市)

嘉兴市(秀洲区、平湖市、海盐县、南湖区、嘉善县、桐乡市、海宁市)秦皇岛市(海港区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、山海关区)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

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

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

周口市(太康县、沈丘县、淮阳区、鹿邑县、商水县、郸城县、川汇区、西华县、项城市、扶沟县)

临沂市(蒙阴县、临沭县、兰山区、罗庄区、沂南县、平邑县、费县、郯城县、河东区、兰陵县、沂水县、莒南县)

大同市(左云县、天镇县、云州区、阳高县、广灵县、浑源县、云冈区、灵丘县、新荣区、平城区)

南昌市(新建区、青云谱区、红谷滩区、进贤县、东湖区、西湖区、安义县、南昌县、青山湖区)

衢州市(江山市、衢江区、开化县、柯城区、龙游县、常山县)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

固原市(原州区、彭阳县、泾源县、隆德县、西吉县)

宣城市(宣州区、旌德县、广德市、宁国市、绩溪县、泾县、郎溪县)

开封市(尉氏县、杞县、顺河回族区、鼓楼区、通许县、兰考县、禹王台区、龙亭区、祥符区)

镇江市(丹徒区、润州区、丹阳市、京口区、句容市、扬中市)

呼和浩特市(清水河县、赛罕区、托克托县、武川县、新城区、玉泉区、和林格尔县、回民区、土默特左旗)

常州市(钟楼区、溧阳市、新北区、武进区、天宁区、金坛区)

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

“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。

从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？

揭秘：以数据为核心驱动力

“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。

今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。

在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。

“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。

洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。

“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。

技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。

成效：构建成熟的数据管理体系

数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。

“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。

为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。

对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。

目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。

中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。

DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。

中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。

赋能：依托数据驱动决策

培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。

记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。

“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。

中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。

随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。

“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。

据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。