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汕尾市(陆丰市、陆河县、海丰县、城区)
银川市(贺兰县、灵武市、金凤区、兴庆区、永宁县、西夏区)
丽水市(龙泉市、松阳县、缙云县、遂昌县、庆元县、莲都区、云和县、青田县、景宁畲族自治县)
德阳市(绵竹市、旌阳区、什邡市、广汉市、罗江区、中江县)
防城港市(东兴市、港口区、防城区、上思县)
泸州市(泸县、龙马潭区、纳溪区、江阳区、叙永县、合江县、古蔺县)
晋城市(泽州县、城区、阳城县、沁水县、陵川县、高平市)
大理白族自治州(云龙县、洱源县、漾濞彝族自治县、南涧彝族自治县、永平县、祥云县、巍山彝族回族自治县、大理市、宾川县、剑川县、弥渡县、鹤庆县)
牡丹江市(绥芬河市、宁安市、阳明区、西安区、海林市、东宁市、东安区、林口县、爱民区、穆棱市)
丹东市(东港市、振安区、凤城市、宽甸满族自治县、振兴区、元宝区)
六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)
山南市(洛扎县、贡嘎县、加查县、隆子县、桑日县、措美县、浪卡子县、曲松县、乃东区、扎囊县、琼结县、错那市)
廊坊市(安次区、三河市、霸州市、文安县、大厂回族自治县、永清县、广阳区、香河县、大城县、固安县)
温州市(鹿城区、龙港市、瓯海区、瑞安市、苍南县、平阳县、永嘉县、文成县、龙湾区、洞头区、泰顺县、乐清市)
成都市(新都区、双流区、蒲江县、邛崃市、青白江区、龙泉驿区、崇州市、金堂县、锦江区、郫都区、成华区、都江堰市、温江区、新津区、金牛区、彭州市、武侯区、简阳市、青羊区、大邑县)
孝感市(汉川市、大悟县、孝昌县、安陆市、云梦县、孝南区、应城市)
阳江市(阳东区、阳春市、阳西县、江城区)
哈尔滨市(阿城区、依兰县、松北区、巴彦县、宾县、道里区、双城区、通河县、方正县、香坊区、呼兰区、延寿县、五常市、平房区、南岗区、尚志市、道外区、木兰县)
乌鲁木齐市(达坂城区、头屯河区、天山区、乌鲁木齐县、水磨沟区、新市区、沙依巴克区、米东区)
韶关市(武江区、始兴县、新丰县、南雄市、仁化县、乐昌市、浈江区、翁源县、乳源瑶族自治县、曲江区)
泉州市(德化县、鲤城区、洛江区、安溪县、惠安县、丰泽区、永春县、晋江市、石狮市、南安市、泉港区、金门县)
天水市(秦州区、张家川回族自治县、甘谷县、武山县、秦安县、麦积区、清水县)
西安市(灞桥区、碑林区、高陵区、长安区、蓝田县、周至县、莲湖区、阎良区、雁塔区、鄠邑区、未央区、临潼区、新城区)
岳阳市(汨罗市、湘阴县、云溪区、华容县、岳阳楼区、岳阳县、平江县、君山区、临湘市)
阿勒泰地区(布尔津县、青河县、阿勒泰市、吉木乃县、哈巴河县、福海县、富蕴县)
台州市(温岭市、路桥区、黄岩区、临海市、玉环市、三门县、仙居县、椒江区、天台县)
绵阳市(安州区、江油市、梓潼县、涪城区、北川羌族自治县、盐亭县、游仙区、三台县、平武县)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
贵港市(桂平市、覃塘区、港北区、平南县、港南区)
广西壮族自治区
兴安盟(科尔沁右翼中旗、阿尔山市、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、突泉县)
双鸭山市(集贤县、友谊县、四方台区、尖山区、宝清县、饶河县、岭东区、宝山区)
石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)
阜新市(新邱区、清河门区、细河区、阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区、太平区)
铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)
济宁市(兖州区、梁山县、金乡县、微山县、邹城市、嘉祥县、泗水县、鱼台县、曲阜市、汶上县、任城区)
南宁市(横州市、隆安县、邕宁区、青秀区、兴宁区、宾阳县、武鸣区、马山县、江南区、上林县、良庆区、西乡塘区)
舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)
漳州市(漳浦县、东山县、华安县、芗城区、龙海区、诏安县、南靖县、龙文区、长泰区、平和县、云霄县)
菏泽市(巨野县、成武县、东明县、单县、鄄城县、定陶区、曹县、郓城县、牡丹区)
柳州市(三江侗族自治县、柳南区、柳北区、柳江区、鹿寨县、鱼峰区、城中区、融安县、柳城县、融水苗族自治县)
钦州市(灵山县、钦南区、浦北县、钦北区)
营口市(站前区、西市区、盖州市、老边区、大石桥市、鲅鱼圈区)
重庆市(合川区、江北区、铜梁区、垫江县、彭水苗族土家族自治县、巫溪县、璧山区、城口县、黔江区、荣昌区、沙坪坝区、巫山县、开州区、渝北区、石柱土家族自治县、永川区、潼南区、江津区、九龙坡区、大足区、巴南区、涪陵区、长寿区、酉阳土家族苗族自治县、北碚区、南岸区、大渡口区、南川区、万州区、秀山土家族苗族自治县、渝中区、丰都县、梁平区、奉节县、綦江区、武隆区、云阳县、忠县)
漯河市(召陵区、舞阳县、源汇区、郾城区、临颍县)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
雅安市(宝兴县、汉源县、芦山县、石棉县、名山区、雨城区、荥经县、天全县)
淮南市(大通区、凤台县、谢家集区、潘集区、田家庵区、寿县、八公山区)
平凉市(泾川县、华亭市、庄浪县、静宁县、崇信县、崆峒区、灵台县)
清远市(英德市、连州市、连南瑶族自治县、佛冈县、连山壮族瑶族自治县、清城区、清新区、阳山县)
厦门市(海沧区、湖里区、同安区、翔安区、思明区、集美区)
中山市
汉中市(勉县、城固县、汉台区、镇巴县、留坝县、洋县、南郑区、宁强县、西乡县、略阳县、佛坪县)
广州市(从化区、花都区、南沙区、越秀区、番禺区、天河区、海珠区、白云区、荔湾区、黄埔区、增城区)
萍乡市(上栗县、芦溪县、安源区、湘东区、莲花县)
衢州市(江山市、常山县、龙游县、衢江区、开化县、柯城区)
襄阳市(保康县、襄城区、襄州区、枣阳市、樊城区、宜城市、南漳县、老河口市、谷城县)
酒泉市(瓜州县、肃州区、金塔县、肃北蒙古族自治县、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、敦煌市)
乐山市(夹江县、峨眉山市、井研县、沙湾区、金口河区、峨边彝族自治县、犍为县、马边彝族自治县、市中区、五通桥区、沐川县)
沈阳市(浑南区、沈河区、大东区、苏家屯区、皇姑区、铁西区、于洪区、沈北新区、辽中区、新民市、康平县、和平区、法库县)
东莞市
安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县)
黔东南苗族侗族自治州(岑巩县、从江县、天柱县、剑河县、镇远县、雷山县、麻江县、施秉县、黎平县、黄平县、锦屏县、丹寨县、凯里市、榕江县、三穗县、台江县)
克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区、独山子区)
濮阳市(清丰县、华龙区、南乐县、范县、濮阳县、台前县)
东营市(东营区、利津县、垦利区、河口区、广饶县)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
安康市(汉滨区、旬阳市、岚皋县、紫阳县、汉阴县、宁陕县、白河县、石泉县、平利县、镇坪县)
天津市(宁河区、北辰区、红桥区、东丽区、蓟州区、宝坻区、河西区、滨海新区、和平区、南开区、静海区、武清区、津南区、西青区、河东区、河北区)
武威市(民勤县、天祝藏族自治县、古浪县、凉州区)
佳木斯市(抚远市、桦南县、富锦市、向阳区、东风区、前进区、郊区、同江市、桦川县、汤原县)
安庆市(太湖县、潜山市、岳西县、怀宁县、迎江区、大观区、望江县、宿松县、宜秀区、桐城市)
衡水市(景县、冀州区、桃城区、饶阳县、武邑县、武强县、安平县、枣强县、深州市、故城县、阜城县)
通化市(柳河县、二道江区、东昌区、通化县、辉南县、集安市、梅河口市)
那曲市(索县、巴青县、聂荣县、双湖县、色尼区、安多县、比如县、嘉黎县、尼玛县、班戈县、申扎县)
运城市(万荣县、芮城县、垣曲县、稷山县、河津市、闻喜县、临猗县、夏县、盐湖区、平陆县、永济市、新绛县、绛县)
阳泉市(城区、郊区、矿区、平定县、盂县)
济源市
普洱市(景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)
资阳市(安岳县、雁江区、乐至县)
三明市(明溪县、清流县、永安市、建宁县、沙县区、宁化县、泰宁县、尤溪县、大田县、三元区、将乐县)
昌吉回族自治州(呼图壁县、木垒哈萨克自治县、阜康市、吉木萨尔县、玛纳斯县、昌吉市、奇台县)
滁州市(天长市、南谯区、定远县、来安县、明光市、全椒县、凤阳县、琅琊区)
扬州市(高邮市、宝应县、江都区、邗江区、仪征市、广陵区)
湛江市(赤坎区、霞山区、麻章区、吴川市、廉江市、遂溪县、坡头区、雷州市、徐闻县)
南平市(武夷山市、邵武市、顺昌县、建瓯市、延平区、建阳区、松溪县、浦城县、政和县、光泽县)
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马鞍山市(雨山区、当涂县、含山县、和县、博望区、花山区)
迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)
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德宏傣族景颇族自治州(盈江县、芒市、梁河县、陇川县、瑞丽市)
阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)
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华夏时报
4月25日，中共中央政治局召开会议，分析研究当前经济形势和经济工作。记者注意到，房地产是此次政治局会议的重点关注领域。在“平稳”基调不变的背景下，政治局会议指出，加力实施城市更新行动，加快构建房地产发展新模式，并首次提出加大高品质住房供给。
平稳基调不变
此次有关房地产的内容依旧是在“防范重点领域风险”的部分被提出。具体来看，政治局会议指出，要持续用力防范化解重点领域风险。继续实施地方政府一揽子化债政策，加快解决地方政府拖欠企业账款问题。加力实施城市更新行动，有力有序推进城中村和危旧房改造。加快构建房地产发展新模式，加大高品质住房供给，优化存量商品房收购政策，持续巩固房地产市场稳定态势。
58安居客研究院院长张波对《华夏时报》记者表示，此次政治局会议延续了“止跌回稳”的总基调。落实“一揽子化债政策”将有利于直接改善房企现金流，并对其参与城市更新、基建配套形成实质利好。
张波表示，地方政府化债、城市更新与住房供给改革的协同推进，既可以避免系统性风险，也可以为市场注入新动能，预计后续政策也会加快落地。其中，包括北京、上海在内的一线城市有望加快存量住房改造、优化限售限购政策，二、三线城市则可能通过降低购房门槛、加大购房补贴等方式激活市场。同时，房地产市场止跌回稳的大趋势进一步强化，行业长期健康发展的确定性进一步增强。
可以看出，城中村和危旧房改造、收购存量商品房依旧是下一步房地产的主要发力点。上海易居房地产研究院副院长严跃进对《华夏时报》记者表示：“城中村改造不仅能改善居住条件，还能激活更多市场需求，这与当前国内提振内需密切相关。”
此外，中指研究院监测到的数据显示，今年以来，已经有超过20个地区优化房票政策。近期，厦门发文表示，房票使用范围扩展至二手房，且继续鼓励房票用于购买新房，进一步打通新房、二手房链条，促进市场库存去化。
首提加大高品质住房供给
值得关注的是，尽管高品质住房已经走进行业视野有一段时间了，但此次政治局会议则是首提“加大高品质住房供给”。
在张波看来，此次政治局会议聚焦当下，更关注长远。会议强调构建房地产发展新模式，推动住房供给侧结构性改革，加大高品质住房供给，这标志着行业从规模扩张转向质量提升的转型路径进一步清晰，并引导开发企业从“增量开发”向“品质竞争”转变。
中指研究院方面对《华夏时报》记者表示，今年，有关部门已经发布国家标准的住宅项目规范，将在5月份落地实施，部分城市也跟进发布了“好房子”建设相关标准，预计未来政策将进一步完善，更多城市明确标准规范，助力高品质住房建设，“好房子”有望放量。
今年2月份，北京发布了“好房子”文件，表示可按需设置封闭或开放阳台，部分面积不计入容积率；允许套内面积较大的住宅在起居室设置一定比例面积的挑空空间，提高住宅得房率。4月24日，被看作是北京亦庄首个“好房子”项目的招商序做了产品发布，项目集齐了阳台、架空层、风雨连廊等一众“好房子”因素。
股价先行
业内认为，后续房地产市场会出台更多政策以打通交易链条。尽管实际政策尚未落地，但股价早已出现异动。4月25日，地产股受政策预期影响，涨幅明显。其中，A股房地产服务板块报收1112.74点，涨幅为1.10%。全新好涨停，报收7.16元/股，世联行股价涨幅超过5.91%。
A股房地产开发板块早盘上涨明显，午后逐渐回落，报收12032.79点，涨幅为0.14%。成份股南国置业涨停，报收1.39元/股。
消息面上，4月24日，南国置业发布公告表示，公司收到控股股东电建地产的通知，其拟受让公司持有的房地产开发业务等相关资产和负债，此次交易构成关联交易，预计可能构成重大资产重组。自2021年以来，南国置业已经连续4年亏损。此前，南国置业发布提示性公告，表示公司初步测算2024年度期末归属于母公司净资产可能为负值，或将被实施退市风险警示。
除南国置业之外，A股房地产开发板块中的汇丽B、渝开发股价涨幅超过5%，大龙地产、卧龙地产等股票股价涨幅超过3%。港股地产板块涨幅同样明显，报收946.61点，涨幅为1.05%。其中，金辉控股、领地控股涨幅超过25%，京维集团、中国新城镇、花样年控股、大中华控股涨幅则超过10%。
今年以来，房地产市场出现了多个向好信号，特别是土拍市场，热度明显增高。中指研究院发布的数据显示，今年前4月，22个重点城市土拍月度平均溢价率均在20%左右。截至4月22日，300城住宅用地出让金同比增长20.1%。
中指研究院指数研究部总经理曹晶晶对《华夏时报》记者表示，核心城市土拍升温传递出一个重要信号，即随着限价政策逐步退出，“政府保障基本住房需求、市场满足多层次、多样化住房需求”的趋势正在加快形成。未来，企业通过开发高品质改善性产品则有助于进一步撬动住房消费潜能释放。
作者|AI工作坊
来源 | AI深度研究员 管理智慧AI+
文章仅代表作者本人观点
过去十年，这家保险巨头从公众视野中“消失”。
它曾经亏掉330亿美金，被贴上“不能倒”的危机标签。
如今，它用AI大模型重构核心流程，年赚19亿，成为全球AI转型的新范本。
纽约，这里是国际性跨国保险及金融服务机构集团AIG十年来首次举办投资者日的现场。而这一次，除了资本市场的回归，更令人瞩目的是一位“不速之客”——AI独角兽Anthropic的CEODarioAmodei。科技与金融，一场新叙事正在开启。
沉潜十年，AIG如何重生
如果不是这场投资者日，或许很多人已经快要遗忘AIG（美国国际集团）的名字。它曾是全球最知名的保险公司之一，也是2008年金融危机中最具代表性的“重灾区”。
彼时的AIG，因高杠杆、高风险的信用违约掉期产品（CDS）暴露，最终在美国政府7000亿美元救市计划中，被迫接受高达1820亿美元的紧急救援。一度，“TooBigToFail（大而不能倒）”成为它身上最沉重的标签。
但很少有人知道，接下来的十年，AIG经历的是一场真正意义上的“涅槃重构”。
一、CEOPeterZaffino的执掌之路
2021年，PeterZaffino正式成为AIG的CEO。在此前长达十年的“救赎周期”中，AIG虽然在技术上避免了破产，但始终未能在市场中“赢回尊重”。
Peter面临的挑战是双重的：
1、如何从过去的阴影中“清零”，重新定义公司的市场定位与商业逻辑；
2、如何带领这家庞然大物真正实现盈利能力的结构性改善。
而从2021年至今，他交出了一份令人惊叹的答卷：
三年稳定盈利：每年承保利润维持在19亿美元左右；
资本市场回暖：重拾投资者信心，重启投资者日活动；
战略灵活性显现：从运营、财务到技术全面焕新，进入AI时代的准备已经悄然完成。
Peter在这次访谈中提到，“我们刚刚花了三个半小时向投资者梳理这些年所走过的历程，大家普遍反馈很积极。这代表了整个公司多年来的集体努力。”
一句“集体努力”，听似平淡，实则沉重。这背后，是一场从文化、结构到战略的深度重构工程。它不仅仅是“活下来”，而是真正“活明白”。
二、从亏损330亿到盈利19亿：数据背后的故事
我们来看看这组关键数据：
2008-2018年：AIG累计亏损330亿美元；
2021-2023年：每年稳定实现19亿美元承保利润；
2024年：资本结构优化，开始释放战略灵活性，进入AI合作阶段。
Peter特别强调，“今天的AIG，已经不是那个依赖风险定价套利的金融巨兽，而是一家通过真实业务价值驱动增长的现代化保险企业。”
这段转型路的关键词只有两个字：“苦撑”。
管理层选择的是最难的一条路——慢、重、稳地修复体系，而不是用爆款产品快速博市场眼球；
他们没有选择“科技换增长”这类时髦口号，而是先筑好底层，再寻AI赋能的时机。
所以，当AIG终于牵手Anthropic的时候，外界才真正意识到，这不是“跟风”，而是“蓄谋已久”。
不是跟风，是深度共建
如果说前十年是“治病救人”，那么今天的AIG，已然到了“强身健体”的阶段。而人工智能，正成为这家老牌金融企业的新增长引擎。
Peter在现场宣布与AI独角兽Anthropic的合作正式升级时，全场安静了几秒——不是因为惊讶，而是因为这步棋，落得太稳了。
一、为什么是Anthropic？
这家公司可能对大众还不够熟悉，但在AI技术圈内，它被视为“可信AI”的代名词。它的Claude模型是ChatGPT最强劲的竞争者之一，更重要的是，它对企业市场的理解远超同类玩家。
DarioAmodei在访谈中透露，Anthropic从第一天起就将“企业级AI”作为核心方向，尤其强调模型的安全性、可控性、合规性。
“我们清楚地知道，像保险这样的高度监管行业，不允许出错。这就意味着，我们不仅要让模型好用，更要让它在所有审计与安全规则下运行。”
这正中AIG下怀。
对于一家经历过金融危机、历经监管风暴的大型金融机构而言，AI不可能是一种“炫技”，而只能是“加法”：要么提效降本，要么优化决策，要么提升客户信任度。更重要的是，这些“加法”都必须在合规与风控的体系内完成。
而Anthropic，提供的正是这样一套“企业级可信AI方案”：
模型输出可解释、可回溯；
支持“嵌入式”部署，确保数据不出企业内网；
拥有跨团队协作的工程能力，可以与客户共同定义落地路径。
这不是OpenAI或Google那样的“平台能力输出”，而是一种“联合建构式合作”。
这些对话，是企业如何“把AI用对”的真实写照。
AI深入核心，动了真刀
企业真正走向AI时代的标志，往往不是“部署了多少模型”，而是“AI是否进入了核心流程”。对保险行业而言，承保与理赔，是最核心、最复杂、也最敏感的两个流程。而AIG选择将AI用于这两大板块，堪称一次“深水区测试”。
Peter在接受采访时直言：“AI理论上可以进行承保，但我们当前主要利用它来提取数据、理解风险，并大幅缩短决策时间。”
这句话，暗藏三层逻辑：
一、用AI重塑承保逻辑，而非取代人工判断
传统保险承保，往往依赖资深专家“人脑+Excel”进行风险评估。这种方式既慢又容易受限于经验偏见。而AI能够实现的，是基于大量异构数据的“风险画像”，为承保人员提供更全面、实时的参考依据。
Claude模型就被用来自动提取投保人资料、历史记录、相关法规、市场数据，并在几分钟内生成多维度评估结果。这不是“取代人”，而是“增强人”的判断力。
AIG团队特别强调：
AI仅作为“第一筛查助手”，最终决策仍由承保专家做出；
所有模型输出必须可解释，并可回溯决策路径，满足监管要求；
每次模型迭代，需通过跨部门校验，尤其重视合规与道德边界。
二、理赔流程全面智能化，提高效率与透明度
理赔流程长期以来是保险行业的“黑箱地带”，时效长、争议多、体验差。AIG将AI介入这一流程，带来的是前所未有的变化：
利用自然语言处理模型分析客户提交的文本与图像资料，实现自动初判；
将历史案例与当前案件进行相似性匹配，辅助理赔人员做出快速决策；
在客户服务端，实现理赔进度追踪与智能问答，大幅减少投诉率。
Dario表示：“我们和AIG的理赔团队是‘一对一深度共建’，很多模块是他们现场提需求，我们两周内上线POC（原型系统）。”
这种“从一线需求出发”的合作方式，既避免了“模型空转”，也真正实现了“从实验室走向业务一线”。
三、从流程优化迈向策略变革
更深层的变化，是AIG在推动“端到端的增长逻辑”：不仅是单点提效，而是从获客、核保、理赔到再保的全链条重构。
Peter多次提到：“我们不是用AI去修修补补，而是思考如何用技术重写保险行业的基本逻辑。”
这场由Claude等模型驱动的流程重构，让AIG不再只是“跟上AI浪潮”，而是“引领行业变革路径”。
他们没有急于宣布“全自动化承保”，而是通过“安全、合规、可控”的方式，从一点突破，再点线成面，逐步重构整个运营体系。
而这，正是所有大型企业面对AI的典范路径：慢，就是快。稳，才走得远。
企业级AI合作的三重逻辑
Dario在采访中坦言：“企业市场是我们最重要的方向。”这不仅是业务选择，更是一种战略判断。
对所有寻求AI转型的传统企业来说，真正的挑战从不是“能不能用AI”，而是“是否具备用好AI的能力与组织基础”。AIG与Anthropic的合作，正是为这一难题提供了结构化解法。
一、不是采购，而是组织能力的重塑
过去企业对AI厂商的合作大多是“采购模型”，希望通过“买技术”快速变革，但结果常常是“水土不服”。
而AIG与Anthropic的合作，从一开始就不是“供需关系”，而是“共建关系”：
技术团队与业务团队并肩作战，共同定义问题边界；
模型上线节奏以业务痛点为锚，不追求“全面部署”，而是“精准落地”；
数据治理、合规设计、用户反馈机制同步嵌入AI开发流程，形成“业务-技术-监管”三维协同框架。
这意味着，AI不再是“外挂”，而成为组织内部机制的一部分。
二、平台化的生态思维搭建
AIG在推动AI转型的过程中，并未止步于某几个成功场景，而是开始思考如何构建一套“可复制、可扩展”的AI应用体系。
这背后是平台化的生态逻辑：
构建统一的AI中台，支持不同业务模块调用模型能力；
设立AI伦理与审查委员会，确保模型在各业务场景下的合规使用；
搭建AI人才内训体系，让非技术团队也具备基本的AI素养与使用能力。
平台化的生态思维，使得AI不再是“项目”，而是一种“企业能力”。
三、AI不只是技术，更是企业价值观的延伸
Dario特别强调：“我们选择合作企业的标准之一，是对方是否具备长期主义与责任感。”
AI是一把双刃剑，它既可以提升效率，也可能带来偏见、失控与误导。而AIG在合作中的表现恰恰体现了一种“克制的勇气”：
对模型的部署慎之又慎，每一次扩展都要通过伦理与风控双审；
将“可解释性”作为模型上线的前置门槛，哪怕牺牲短期速度；
鼓励一线员工提出模型异常与客户反馈，不搞“唯技术崇拜”。
这是一种新的AI治理观：
不是一味“加速”，而是在“加速中保持秩序”；不是追求“替代”，而是推动“协作”；不是短期“炫技”，而是长期“信任”。
而这种价值观上的契合，才是AIG与Anthropic能走得深、走得久的底层原因。
中国企业的三条AI转型路
AIG与Anthropic的合作，不仅为全球传统金融行业树立了AI转型的范式，也为中国企业，尤其是大型机构型企业带来了深刻启发。
在AI加速落地的当下，中国企业如果希望真正“用好AI”，以下三点尤为关键：
启发一：组织结构必须为“技术共建”预留接口
AI绝不是一个“外挂项目”，而是一次对组织边界、角色分工和决策机制的系统挑战。
AIG能与Anthropic深入合作的关键在于，它内部已有明确的跨部门协作机制、数据治理架构与项目推进中台。中国企业要推动AI，不仅要“设一个AI部门”，更要打造一个“支持AI跨界落地”的企业架构：
建立业务与技术“双轮驱动”的产品共建机制；
让法务、风控、合规成为AI项目的“标配角色”；
对AI试点业务赋予“容错权”，以“快速试错”换“经验积累”。
启发二：AI转型不能“浮于边缘”，要敢于“打穿核心”
很多中国企业在AI应用上，往往从客服、财务、HR等非核心业务入手，这确实风险较低，但也容易陷入“技术不痛不痒”的境地。
而AIG选择将AI嵌入承保、理赔等关键流程，正是对“AI价值兑现”的最有力体现。对中国企业而言，真正的变革性突破，往往来自“最难的地方”：
制造业企业要将AI纳入供应链、质量检测、设备运维等环节；
医疗企业要在诊断、治疗、药物研发中引入大模型；
金融企业则要让AI深入风控、投研、客户画像与服务流程。
AI不是“锦上添花”，而是“重塑主干”。敢不敢打穿核心，是转型成败的分水岭。
启发三：中国需要自己的“Anthropic式共建者生态”
与其说AIG选择了Anthropic，不如说它们彼此“成就”了对方。
一个拥有数据、场景、业务痛点的传统巨头，遇到一个拥有技术、工程化能力与长期主义价值观的AI创新公司，才能产生真正的“生态级共建”。
中国企业若要真正释放AI红利，必须推动一个新生态的形成：
大企业不再只看“供应商履历”，而是以“共创力”为标准选伙伴；
AI创业者不仅专注模型精度，更要懂行业Know-how与部署逻辑；
风险资本也应从“独角兽下注”转向“产业共建”长期陪跑。
用中国自己的话说，这叫“结硬寨、打呆仗”。不是追风口，而是建能力。
尾声：重建信任，重塑未来
从AIG的沉潜重生，到与Anthropic共同推进AI的系统性落地，我们看到的不是一个简单的“技术升级”，而是企业对信任机制、组织能力、长期主义的一次深度再造。
如果说2008年危机让AIG学会“如何活下来”，那么今天的AI合作，则让它学会“如何活得好”。
对所有正在穿越周期、期待突围的中国企业而言，AI不是救命稻草，而是一次“自我进化”的机会。
关键是，我们有没有准备好，和它一起“重写未来”？
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此外，公司股份继续停牌。
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新闻结尾
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