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对于因产品质量问题导致的损失，我们提供合理的赔偿方案。
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台州市(路桥区、玉环市、三门县、临海市、仙居县、椒江区、黄岩区、天台县、温岭市)
大庆市(萨尔图区、肇州县、林甸县、大同区、肇源县、让胡路区、龙凤区、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县)
鹤壁市(鹤山区、淇县、山城区、浚县、淇滨区)
广州市(番禺区、天河区、从化区、越秀区、海珠区、白云区、增城区、南沙区、荔湾区、花都区、黄埔区)
阿里地区(噶尔县、革吉县、日土县、改则县、措勤县、普兰县、札达县)
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达州市(通川区、达川区、大竹县、开江县、宣汉县、万源市、渠县)
辽阳市(文圣区、弓长岭区、宏伟区、太子河区、灯塔市、白塔区、辽阳县)
亳州市(谯城区、涡阳县、利辛县、蒙城县)
蚌埠市(龙子湖区、淮上区、蚌山区、怀远县、固镇县、五河县、禹会区)
庆阳市(西峰区、镇原县、宁县、环县、正宁县、华池县、合水县、庆城县)
萍乡市(芦溪县、湘东区、安源区、上栗县、莲花县)
苏州市(常熟市、太仓市、吴江区、昆山市、虎丘区、相城区、吴中区、姑苏区、张家港市)
金昌市(金川区、永昌县)
拉萨市(曲水县、尼木县、林周县、城关区、当雄县、墨竹工卡县、达孜区、堆龙德庆区)
盐城市(射阳县、建湖县、东台市、响水县、盐都区、大丰区、滨海县、阜宁县、亭湖区)
梅州市(丰顺县、梅江区、大埔县、平远县、兴宁市、蕉岭县、梅县区、五华县)
玉溪市(易门县、峨山彝族自治县、华宁县、通海县、江川区、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、红塔区)
黄冈市(武穴市、英山县、黄梅县、罗田县、浠水县、红安县、麻城市、黄州区、团风县、蕲春县)
荆州市(沙市区、荆州区、洪湖市、公安县、江陵县、监利市、石首市、松滋市)
钦州市(钦南区、灵山县、钦北区、浦北县)
商洛市(洛南县、镇安县、商南县、商州区、山阳县、柞水县、丹凤县)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、西畴县、广南县、马关县、富宁县、文山市、砚山县、丘北县)
自贡市(大安区、富顺县、沿滩区、贡井区、自流井区、荣县)
四平市(伊通满族自治县、铁东区、铁西区、双辽市、梨树县)
日照市(东港区、岚山区、莒县、五莲县)
北京市(房山区、顺义区、石景山区、西城区、海淀区、平谷区、怀柔区、大兴区、延庆区、丰台区、密云区、昌平区、东城区、朝阳区、门头沟区、通州区)
甘孜藏族自治州(德格县、石渠县、九龙县、新龙县、色达县、得荣县、道孚县、康定市、丹巴县、炉霍县、巴塘县、泸定县、乡城县、雅江县、理塘县、白玉县、稻城县、甘孜县)
茂名市(化州市、信宜市、电白区、茂南区、高州市)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县、乾安县、扶余市)
三沙市(西沙区、南沙区)
新乡市(封丘县、延津县、凤泉区、卫辉市、牧野区、辉县市、新乡县、卫滨区、长垣市、原阳县、红旗区、获嘉县)
忻州市(河曲县、岢岚县、神池县、定襄县、静乐县、保德县、忻府区、宁武县、繁峙县、五寨县、代县、偏关县、五台县、原平市)
汉中市(汉台区、留坝县、佛坪县、宁强县、洋县、西乡县、南郑区、勉县、略阳县、城固县、镇巴县)
海南藏族自治州(同德县、共和县、贵南县、兴海县、贵德县)
广安市(武胜县、岳池县、华蓥市、前锋区、邻水县、广安区)
十堰市(郧西县、竹溪县、茅箭区、丹江口市、房县、张湾区、竹山县、郧阳区)
宣城市(广德市、宣州区、宁国市、郎溪县、绩溪县、旌德县、泾县)
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黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、天柱县、台江县、三穗县、锦屏县、岑巩县、黄平县、从江县、镇远县、凯里市、施秉县、黎平县、雷山县、榕江县、剑河县、麻江县)
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株洲市(炎陵县、石峰区、茶陵县、攸县、芦淞区、醴陵市、天元区、荷塘区、渌口区)
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包头市(固阳县、白云鄂博矿区、青山区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、九原区、石拐区、东河区)
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眉山市(青神县、丹棱县、仁寿县、东坡区、彭山区、洪雅县)
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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”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示，当前我国人工智能发展的总体态势良好，正处在加强人工智能布局、加快数字化智能化转型的历史机遇期。同时也要清醒看到，人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题不容忽视。对这些风险挑战不容忽视，保险业在推进AI应用的过程中，必须将其纳入全面风险管理体系。2023年8月，网信办等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确要求生成式AI服务提供者需建立数据合规、算法透明、生成内容管理等六大机制，国家金融监督管理总局强调，AI应用需要技术中立原则，重点防范数据滥用与算法歧视。
对此，梁涛重点指出了三个方面：
第一、数据质量和隐私保护方面。严格依据法律法规和监管要求有序推进AI应用，避免可能的法律风险。保险企业需要建立健全的数据质量管理体系，对外部数据源进行筛选和清洗，确保数据的准确性和可信度。要在保障安全和隐私前提下，推动金融与公共服务领域信息互联互通，释放数据要素潜能。通过采用加密和匿名化等技术，保护用户的隐私。与用户建立透明的数据共享机制，让用户清楚地知道他们的数据将如何被使用，并给予用户选择权。同时关注数据污染。保险机构每天处理海量数据和复杂的交易，信息的准确性和可靠性至关重要。如果虚假信息被灌入训练模型，有可能污染模型的训练数据。一旦部署到风险分析、承保理赔、精算定价、资产配置当中，可能会引发连锁反应，造成难以估量的损失。
第二、对人工智能应用过程中产生的新风险进行前瞻性和预测性的防控。一是加强流程管理和人工干预，避免可能的操作风险。人工智能工具是根据过去的数据进行训练的，可能无法准确反映现实和预测未来，输出的结果存在不可解释性，难以追溯；训练数据中的偏差会导致算法输出的不公平或错误；人工智能驱动的高频交易提升市场反应速度的同时，也放大了波动性。当多数人工智能策略采用相似风险模型时，这种同质化响应可能会加速放大负面反馈循环，进而加剧市场的脆弱性。因此在模型训练中，一方面，企业要严格限定共享数据范围，通过防火墙制度的建立，保障数据安全；要对信息安全加强管理和监测，及时发现安全隐患。同时监管部门要明确界定数据所有权的归属、加强跨行业交叉风险的识别与预警，防范人工智能可能带来的系统性运营风险，警惕并及时防范、控制人工智能带来的新风险。
第三、提高监管工作科学性。保险科技已经深入影响保险服务范式、风险定价机制和风险管控模式。监管机构要适应新变化，密切关注人工智能技术在行业的应用动态，增强对智能算法风险的穿透式分析能力，健全智能算法的规则制度，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性，确保监管精准、适度、灵活、高效。一方面监管部门要利用人工智能技术等提升监管效能，把握保险业发展的脉搏，大力推动保险科技的发展；另一方面要加强对行业主体关键环节风险防控、信息披露、信息安全保护、算法的监管，避免“模型幻觉”“算法歧视”，避免出现“大数据杀熟”等违背科技伦理的行为，完善消费者权益的科技保护机制。既不能让监管成为行业发展的制约，也不能让保险科技的发展成为一匹脱缰的野马。可惜鉴“沙盒监管”的监管模式，在严格控制风险影响范围的同时，做好科技保险监管的顶层设计工作，促进新技术的落地应用。
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