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鹤岗市(萝北县、东山区、工农区、向阳区、绥滨县、兴山区、南山区、兴安区)
广安市(广安区、武胜县、华蓥市、邻水县、前锋区、岳池县)
金华市(金东区、兰溪市、武义县、浦江县、婺城区、永康市、东阳市、义乌市、磐安县)
黄石市(阳新县、西塞山区、黄石港区、大冶市、铁山区、下陆区)
兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗)
梅州市(兴宁市、平远县、梅县区、五华县、蕉岭县、大埔县、丰顺县、梅江区)
兰州市(永登县、榆中县、城关区、安宁区、七里河区、西固区、皋兰县、红古区)
白银市(景泰县、会宁县、靖远县、白银区、平川区)
宣城市(泾县、郎溪县、绩溪县、广德市、宣州区、宁国市、旌德县)
贵港市(港北区、港南区、覃塘区、桂平市、平南县)
五指山市(万宁市、乐东黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、定安县、东方市、琼海市、临高县、文昌市、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、澄迈县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县)
肇庆市(怀集县、德庆县、四会市、端州区、封开县、高要区、广宁县、鼎湖区)
百色市(田林县、平果市、凌云县、田阳区、田东县、靖西市、德保县、乐业县、那坡县、隆林各族自治县、西林县、右江区)
定西市(通渭县、渭源县、陇西县、临洮县、岷县、漳县、安定区)
池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区)
南昌市(青山湖区、红谷滩区、新建区、西湖区、东湖区、南昌县、青云谱区、安义县、进贤县)
沧州市(任丘市、献县、泊头市、东光县、青县、沧县、河间市、吴桥县、海兴县、盐山县、南皮县、运河区、黄骅市、新华区、孟村回族自治县、肃宁县)
潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)
宁波市(奉化区、慈溪市、鄞州区、北仑区、宁海县、象山县、海曙区、江北区、镇海区、余姚市)
西宁市(城中区、城北区、大通回族土族自治县、湟源县、城东区、城西区、湟中区)
西藏自治区
邯郸市(复兴区、馆陶县、丛台区、涉县、曲周县、魏县、邯山区、永年区、鸡泽县、临漳县、武安市、成安县、邱县、广平县、大名县、峰峰矿区、肥乡区、磁县)
吉林市(船营区、舒兰市、龙潭区、永吉县、磐石市、蛟河市、丰满区、桦甸市、昌邑区)
洛阳市(涧西区、老城区、偃师区、汝阳县、宜阳县、西工区、洛龙区、新安县、伊川县、嵩县、瀍河回族区、孟津区、栾川县、洛宁县)
揭阳市(揭西县、揭东区、普宁市、榕城区、惠来县)
渭南市(白水县、临渭区、华州区、蒲城县、富平县、华阴市、潼关县、澄城县、韩城市、大荔县、合阳县)
北京市(延庆区、海淀区、石景山区、门头沟区、昌平区、大兴区、顺义区、通州区、东城区、丰台区、房山区、朝阳区、平谷区、怀柔区、密云区、西城区)
吴忠市(盐池县、同心县、利通区、红寺堡区、青铜峡市)
广西壮族自治区
咸宁市(咸安区、通城县、崇阳县、赤壁市、嘉鱼县、通山县)
沈阳市(于洪区、浑南区、辽中区、苏家屯区、沈河区、新民市、铁西区、皇姑区、法库县、沈北新区、康平县、和平区、大东区)
淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)
新余市(分宜县、渝水区)
吕梁市(柳林县、岚县、孝义市、汾阳市、石楼县、兴县、离石区、中阳县、临县、交城县、文水县、交口县、方山县)
昆明市(五华区、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、西山区、官渡区、宜良县、嵩明县、东川区、禄劝彝族苗族自治县、富民县、石林彝族自治县、盘龙区、晋宁区、安宁市)
六盘水市(水城区、钟山区、六枝特区、盘州市)
无锡市(新吴区、江阴市、梁溪区、惠山区、宜兴市、滨湖区、锡山区)
鄂尔多斯市(达拉特旗、杭锦旗、乌审旗、康巴什区、东胜区、鄂托克旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、鄂托克前旗)
大理白族自治州(大理市、洱源县、剑川县、南涧彝族自治县、永平县、弥渡县、云龙县、宾川县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、祥云县)
汉中市(镇巴县、西乡县、略阳县、宁强县、洋县、城固县、佛坪县、南郑区、勉县、汉台区、留坝县)
亳州市(谯城区、蒙城县、涡阳县、利辛县)
丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县)
温州市(乐清市、永嘉县、龙湾区、文成县、瓯海区、泰顺县、龙港市、苍南县、洞头区、瑞安市、鹿城区、平阳县)
承德市(承德县、围场满族蒙古族自治县、双滦区、双桥区、丰宁满族自治县、兴隆县、平泉市、滦平县、隆化县、宽城满族自治县、鹰手营子矿区)
衡阳市(衡阳县、衡东县、衡山县、南岳区、石鼓区、耒阳市、雁峰区、蒸湘区、祁东县、衡南县、常宁市、珠晖区)
唐山市(玉田县、迁安市、路北区、乐亭县、丰润区、滦南县、开平区、曹妃甸区、遵化市、丰南区、滦州市、路南区、古冶区、迁西县)
马鞍山市(雨山区、花山区、和县、博望区、含山县、当涂县)
玉林市(博白县、容县、玉州区、兴业县、福绵区、陆川县、北流市)
安庆市(潜山市、望江县、大观区、桐城市、迎江区、太湖县、怀宁县、宜秀区、岳西县、宿松县)
白山市(浑江区、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、抚松县)
朔州市(右玉县、朔城区、怀仁市、应县、平鲁区、山阴县)
武汉市(武昌区、蔡甸区、黄陂区、江夏区、青山区、江岸区、汉南区、东西湖区、新洲区、硚口区、汉阳区、洪山区、江汉区)
永州市(冷水滩区、江华瑶族自治县、东安县、江永县、新田县、祁阳市、道县、宁远县、零陵区、蓝山县、双牌县)
汕尾市(海丰县、陆丰市、陆河县、城区)
三沙市(西沙区、南沙区)
迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)
甘孜藏族自治州(康定市、稻城县、雅江县、理塘县、泸定县、白玉县、道孚县、得荣县、甘孜县、石渠县、新龙县、色达县、巴塘县、炉霍县、丹巴县、乡城县、九龙县、德格县)
丹东市(宽甸满族自治县、元宝区、凤城市、振安区、振兴区、东港市)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、且末县、若羌县、和静县、轮台县、尉犁县、博湖县、和硕县、焉耆回族自治县)
乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)
合肥市(瑶海区、包河区、长丰县、蜀山区、肥东县、巢湖市、庐江县、庐阳区、肥西县)
大同市(左云县、浑源县、新荣区、广灵县、平城区、灵丘县、阳高县、云冈区、云州区、天镇县)
济宁市(金乡县、嘉祥县、曲阜市、汶上县、梁山县、任城区、泗水县、鱼台县、兖州区、微山县、邹城市)
楚雄彝族自治州(姚安县、禄丰市、永仁县、牟定县、双柏县、南华县、武定县、大姚县、元谋县、楚雄市)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特中旗、五原县、临河区、杭锦后旗、磴口县、乌拉特后旗)
丽水市(遂昌县、景宁畲族自治县、缙云县、云和县、莲都区、龙泉市、松阳县、青田县、庆元县)
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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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