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玉溪市(华宁县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、峨山彝族自治县、澄江市、红塔区、易门县、新平彝族傣族自治县)
运城市(芮城县、新绛县、盐湖区、河津市、永济市、临猗县、绛县、闻喜县、夏县、垣曲县、稷山县、平陆县、万荣县)
大同市(灵丘县、平城区、阳高县、云州区、浑源县、新荣区、云冈区、天镇县、左云县、广灵县)
天水市(秦州区、甘谷县、清水县、麦积区、张家川回族自治县、武山县、秦安县)
昆明市(西山区、安宁市、官渡区、富民县、盘龙区、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、宜良县、东川区、嵩明县、五华区、寻甸回族彝族自治县、石林彝族自治县)
南京市(鼓楼区、雨花台区、江宁区、栖霞区、高淳区、溧水区、玄武区、秦淮区、浦口区、六合区、建邺区)
临沧市(云县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、镇康县、临翔区)
榆林市(米脂县、神木市、子洲县、绥德县、府谷县、横山区、定边县、吴堡县、榆阳区、靖边县、佳县、清涧县)
商洛市(柞水县、洛南县、镇安县、山阳县、丹凤县、商州区、商南县)
黄石市(西塞山区、阳新县、大冶市、下陆区、铁山区、黄石港区)
忻州市(保德县、偏关县、宁武县、河曲县、原平市、五台县、代县、五寨县、忻府区、定襄县、繁峙县、神池县、静乐县、岢岚县)
固原市(西吉县、泾源县、隆德县、彭阳县、原州区)
巴中市(通江县、平昌县、恩阳区、巴州区、南江县)
百色市(平果市、田阳区、西林县、隆林各族自治县、田东县、乐业县、德保县、田林县、那坡县、凌云县、右江区、靖西市)
福州市(永泰县、闽清县、平潭县、仓山区、台江区、福清市、闽侯县、连江县、长乐区、马尾区、晋安区、鼓楼区、罗源县)
塔城地区(裕民县、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市、额敏县)
北京市(密云区、延庆区、石景山区、通州区、房山区、门头沟区、昌平区、大兴区、西城区、朝阳区、东城区、海淀区、丰台区、怀柔区、顺义区、平谷区)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
阿勒泰地区(福海县、吉木乃县、布尔津县、富蕴县、阿勒泰市、青河县、哈巴河县)
蚌埠市(蚌山区、五河县、禹会区、淮上区、固镇县、怀远县、龙子湖区)
开封市(祥符区、鼓楼区、龙亭区、杞县、通许县、禹王台区、尉氏县、兰考县、顺河回族区)
茂名市(电白区、茂南区、信宜市、高州市、化州市)
娄底市(涟源市、冷水江市、新化县、双峰县、娄星区)
乌兰察布市(商都县、兴和县、丰镇市、察哈尔右翼后旗、化德县、卓资县、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼前旗、集宁区、察哈尔右翼中旗)
扬州市(仪征市、宝应县、广陵区、高邮市、江都区、邗江区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
枣庄市(峄城区、薛城区、滕州市、市中区、山亭区、台儿庄区)
黄山市(歙县、黄山区、黟县、徽州区、祁门县、屯溪区、休宁县)
秦皇岛市(山海关区、卢龙县、昌黎县、青龙满族自治县、海港区、北戴河区、抚宁区)
酒泉市(肃北蒙古族自治县、敦煌市、金塔县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、瓜州县)
泰安市(东平县、岱岳区、宁阳县、泰山区、新泰市、肥城市)
齐齐哈尔市(拜泉县、依安县、昂昂溪区、碾子山区、铁锋区、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、克东县、建华区、富裕县、泰来县、富拉尔基区、甘南县、讷河市、龙江县、克山县)
萍乡市(莲花县、芦溪县、安源区、湘东区、上栗县)
郴州市(永兴县、桂阳县、汝城县、桂东县、苏仙区、宜章县、嘉禾县、北湖区、安仁县、资兴市、临武县)
柳州市(融水苗族自治县、城中区、三江侗族自治县、柳北区、鹿寨县、柳城县、柳南区、融安县、鱼峰区、柳江区)
黑河市(嫩江市、逊克县、爱辉区、五大连池市、北安市、孙吴县)
平顶山市(宝丰县、汝州市、新华区、舞钢市、鲁山县、郏县、石龙区、卫东区、湛河区、叶县)
广安市(岳池县、前锋区、华蓥市、广安区、武胜县、邻水县)
哈尔滨市(道外区、方正县、通河县、松北区、阿城区、巴彦县、呼兰区、双城区、平房区、香坊区、南岗区、尚志市、道里区、依兰县、延寿县、五常市、宾县、木兰县)
南通市(如皋市、海门区、崇川区、启东市、如东县、海安市、通州区)
朔州市(平鲁区、应县、山阴县、怀仁市、朔城区、右玉县)
沧州市(运河区、盐山县、肃宁县、孟村回族自治县、新华区、青县、吴桥县、海兴县、河间市、泊头市、献县、东光县、任丘市、沧县、黄骅市、南皮县)
南阳市(社旗县、新野县、镇平县、方城县、西峡县、淅川县、南召县、内乡县、宛城区、唐河县、桐柏县、卧龙区、邓州市)
汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)
三沙市(南沙区、西沙区)
铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)
承德市(围场满族蒙古族自治县、隆化县、双滦区、双桥区、鹰手营子矿区、兴隆县、承德县、滦平县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、平泉市)
漯河市(临颍县、郾城区、舞阳县、源汇区、召陵区)
连云港市(灌云县、灌南县、连云区、赣榆区、东海县、海州区)
本溪市(本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区、桓仁满族自治县、平山区)
德州市(陵城区、齐河县、临邑县、禹城市、德城区、乐陵市、武城县、平原县、宁津县、庆云县、夏津县)
湛江市(麻章区、廉江市、徐闻县、遂溪县、赤坎区、雷州市、霞山区、坡头区、吴川市)
吕梁市(汾阳市、石楼县、方山县、孝义市、岚县、交口县、交城县、柳林县、中阳县、兴县、文水县、临县、离石区)
海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、天峻县、格尔木市、德令哈市、都兰县、茫崖市)
海南藏族自治州(兴海县、贵南县、贵德县、同德县、共和县)
保山市(隆阳区、昌宁县、龙陵县、腾冲市、施甸县)
山南市(隆子县、错那市、措美县、琼结县、加查县、洛扎县、桑日县、贡嘎县、浪卡子县、乃东区、曲松县、扎囊县)
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定西市(渭源县、漳县、临洮县、陇西县、安定区、岷县、通渭县)
七台河市(新兴区、勃利县、茄子河区、桃山区)
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贺州市(钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区、昭平县)
天津市(北辰区、河东区、静海区、南开区、西青区、红桥区、宁河区、滨海新区、津南区、东丽区、和平区、河西区、河北区、蓟州区、宝坻区、武清区)
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沈阳市(新民市、铁西区、沈河区、皇姑区、沈北新区、大东区、康平县、于洪区、苏家屯区、浑南区、法库县、和平区、辽中区)
舟山市(嵊泗县、岱山县、定海区、普陀区)
宁夏回族自治区
临汾市(吉县、蒲县、乡宁县、襄汾县、隰县、洪洞县、安泽县、霍州市、翼城县、古县、大宁县、曲沃县、侯马市、尧都区、永和县、汾西县、浮山县)
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惠州市(惠城区、惠阳区、博罗县、龙门县、惠东县)
临沂市(兰山区、莒南县、沂水县、临沭县、兰陵县、蒙阴县、罗庄区、费县、郯城县、沂南县、平邑县、河东区)
九江市(永修县、庐山市、柴桑区、修水县、都昌县、共青城市、瑞昌市、湖口县、武宁县、浔阳区、德安县、濂溪区、彭泽县)
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）
新闻结尾
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