黑料吃瓜资源_一区二区三小的隐藏美食与旅游攻略各观看《今日汇总》
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全国服务区域:
随州市(随县、曾都区、广水市)
儋州市
恩施土家族苗族自治州(恩施市、鹤峰县、建始县、宣恩县、利川市、巴东县、来凤县、咸丰县)
三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)
常州市(天宁区、新北区、钟楼区、溧阳市、武进区、金坛区)
三沙市(西沙区、南沙区)
重庆市(璧山区、南川区、丰都县、武隆区、巴南区、涪陵区、渝北区、黔江区、荣昌区、秀山土家族苗族自治县、垫江县、九龙坡区、奉节县、潼南区、彭水苗族土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、渝中区、云阳县、长寿区、铜梁区、大足区、沙坪坝区、江津区、大渡口区、城口县、巫溪县、北碚区、南岸区、永川区、梁平区、忠县、巫山县、石柱土家族自治县、江北区、綦江区、开州区、万州区、合川区)
石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)
宁德市(古田县、蕉城区、福鼎市、周宁县、福安市、寿宁县、霞浦县、柘荣县、屏南县)
防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)
南阳市(内乡县、卧龙区、方城县、宛城区、唐河县、邓州市、社旗县、南召县、镇平县、西峡县、桐柏县、淅川县、新野县)
广西壮族自治区
百色市(田东县、右江区、凌云县、田林县、靖西市、田阳区、西林县、德保县、乐业县、那坡县、隆林各族自治县、平果市)
喀什地区(伽师县、叶城县、麦盖提县、巴楚县、泽普县、疏附县、疏勒县、莎车县、喀什市、英吉沙县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县)
凉山彝族自治州(西昌市、普格县、盐源县、甘洛县、雷波县、金阳县、美姑县、越西县、木里藏族自治县、布拖县、宁南县、喜德县、会理市、冕宁县、昭觉县、德昌县、会东县)
怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)
贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)
福州市(平潭县、马尾区、罗源县、晋安区、仓山区、闽清县、闽侯县、永泰县、台江区、鼓楼区、福清市、连江县、长乐区)
西宁市(湟中区、城东区、湟源县、城西区、城北区、大通回族土族自治县、城中区)
郑州市(二七区、中牟县、巩义市、登封市、金水区、荥阳市、新密市、管城回族区、新郑市、中原区、惠济区、上街区)
昌吉回族自治州(奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、阜康市、昌吉市、吉木萨尔县)
开封市(鼓楼区、顺河回族区、兰考县、尉氏县、杞县、龙亭区、禹王台区、通许县、祥符区)
秦皇岛市(抚宁区、海港区、北戴河区、昌黎县、青龙满族自治县、山海关区、卢龙县)
苏州市(吴江区、相城区、虎丘区、太仓市、常熟市、姑苏区、吴中区、张家港市、昆山市)
长治市(襄垣县、长子县、沁县、潞城区、沁源县、武乡县、平顺县、屯留区、壶关县、上党区、潞州区、黎城县)
河源市(龙川县、东源县、和平县、连平县、紫金县、源城区)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、凤冈县、汇川区、习水县、务川仡佬族苗族自治县、正安县、余庆县、湄潭县、仁怀市、红花岗区、桐梓县、播州区、赤水市)
日照市(五莲县、莒县、岚山区、东港区)
汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)
威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)
沈阳市(皇姑区、沈北新区、于洪区、铁西区、辽中区、和平区、康平县、浑南区、法库县、沈河区、新民市、苏家屯区、大东区)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、让胡路区、萨尔图区、林甸县、红岗区、龙凤区、肇源县、肇州县)
惠州市(博罗县、龙门县、惠阳区、惠东县、惠城区)
吉林市(昌邑区、船营区、丰满区、磐石市、舒兰市、蛟河市、龙潭区、桦甸市、永吉县)
宣城市(郎溪县、旌德县、宣州区、宁国市、绩溪县、广德市、泾县)
金昌市(金川区、永昌县)
乌兰察布市(察哈尔右翼前旗、商都县、化德县、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、卓资县、集宁区、丰镇市、兴和县)
甘孜藏族自治州(康定市、石渠县、乡城县、色达县、德格县、稻城县、雅江县、道孚县、新龙县、得荣县、炉霍县、理塘县、巴塘县、白玉县、九龙县、甘孜县、泸定县、丹巴县)
齐齐哈尔市(拜泉县、碾子山区、铁锋区、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、讷河市、富裕县、甘南县、泰来县、富拉尔基区、龙江县、昂昂溪区、克山县、建华区、克东县、依安县)
萍乡市(上栗县、芦溪县、莲花县、湘东区、安源区)
海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)
张家界市(武陵源区、永定区、慈利县、桑植县)
武汉市(汉南区、黄陂区、硚口区、东西湖区、新洲区、洪山区、江汉区、蔡甸区、汉阳区、江岸区、青山区、武昌区、江夏区)
张掖市(甘州区、民乐县、肃南裕固族自治县、临泽县、山丹县、高台县)
牡丹江市(阳明区、林口县、西安区、宁安市、东安区、爱民区、东宁市、穆棱市、绥芬河市、海林市)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、长岭县、扶余市)
中山市
伊春市(汤旺县、乌翠区、嘉荫县、南岔县、大箐山县、丰林县、铁力市、金林区、友好区、伊美区)
湘西土家族苗族自治州(古丈县、花垣县、凤凰县、保靖县、泸溪县、吉首市、永顺县、龙山县)
湛江市(吴川市、麻章区、赤坎区、徐闻县、廉江市、坡头区、雷州市、霞山区、遂溪县)
保定市(顺平县、博野县、安国市、涞源县、蠡县、涞水县、易县、容城县、定兴县、定州市、安新县、望都县、满城区、曲阳县、清苑区、高碑店市、阜平县、高阳县、雄县、徐水区、竞秀区、莲池区、涿州市、唐县)
芜湖市(弋江区、湾沚区、无为市、鸠江区、南陵县、镜湖区、繁昌区)
澳门特别行政区
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
鞍山市(铁东区、铁西区、海城市、岫岩满族自治县、立山区、千山区、台安县)
锡林郭勒盟(多伦县、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、正镶白旗、锡林浩特市、苏尼特左旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、东乌珠穆沁旗、二连浩特市、正蓝旗、镶黄旗)
上海市(杨浦区、崇明区、闵行区、松江区、长宁区、奉贤区、嘉定区、黄浦区、宝山区、静安区、青浦区、浦东新区、徐汇区、虹口区、金山区、普陀区)
黔东南苗族侗族自治州(三穗县、施秉县、麻江县、榕江县、黎平县、黄平县、丹寨县、从江县、岑巩县、锦屏县、天柱县、台江县、剑河县、镇远县、雷山县、凯里市)
哈尔滨市(南岗区、巴彦县、松北区、阿城区、五常市、尚志市、香坊区、道里区、延寿县、呼兰区、木兰县、通河县、道外区、依兰县、方正县、平房区、宾县、双城区)
昌都市(芒康县、八宿县、洛隆县、丁青县、贡觉县、类乌齐县、边坝县、左贡县、察雅县、江达县、卡若区)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、洱源县、鹤庆县、弥渡县、云龙县、宾川县、永平县、漾濞彝族自治县、祥云县、大理市、南涧彝族自治县、剑川县)
株洲市(茶陵县、天元区、醴陵市、攸县、荷塘区、芦淞区、炎陵县、渌口区、石峰区)
广州市(荔湾区、番禺区、海珠区、花都区、白云区、越秀区、天河区、增城区、黄埔区、南沙区、从化区)
龙岩市(新罗区、武平县、漳平市、长汀县、永定区、上杭县、连城县)
临汾市(大宁县、汾西县、永和县、襄汾县、蒲县、尧都区、古县、曲沃县、霍州市、洪洞县、浮山县、乡宁县、翼城县、侯马市、安泽县、隰县、吉县)
林芝市(工布江达县、察隅县、米林市、巴宜区、墨脱县、波密县、朗县)
盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
连云港市(东海县、赣榆区、灌南县、连云区、灌云县、海州区)
太原市(万柏林区、古交市、小店区、阳曲县、晋源区、尖草坪区、杏花岭区、娄烦县、迎泽区、清徐县)
黄冈市(团风县、黄梅县、黄州区、红安县、蕲春县、浠水县、罗田县、武穴市、英山县、麻城市)
甘南藏族自治州(夏河县、临潭县、合作市、迭部县、玛曲县、碌曲县、舟曲县、卓尼县)
吉安市(遂川县、吉州区、永新县、安福县、吉水县、井冈山市、青原区、万安县、泰和县、永丰县、新干县、峡江县、吉安县)
塔城地区(塔城市、额敏县、乌苏市、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、托里县)
白山市(浑江区、临江市、长白朝鲜族自治县、抚松县、江源区、靖宇县)
三明市(三元区、永安市、清流县、沙县区、尤溪县、明溪县、建宁县、宁化县、将乐县、泰宁县、大田县)
东营市(广饶县、东营区、垦利区、河口区、利津县)
新疆维吾尔自治区
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
钦州市(钦北区、钦南区、灵山县、浦北县)
陇南市(两当县、西和县、成县、礼县、徽县、文县、武都区、康县、宕昌县)
毕节市(纳雍县、七星关区、织金县、金沙县、赫章县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、大方县)
晋中市(和顺县、平遥县、灵石县、祁县、榆次区、介休市、左权县、榆社县、太谷区、昔阳县、寿阳县)
渭南市(临渭区、蒲城县、合阳县、澄城县、富平县、韩城市、大荔县、华州区、华阴市、潼关县、白水县)
安阳市(安阳县、北关区、殷都区、内黄县、龙安区、文峰区、汤阴县、林州市、滑县)
六盘水市(钟山区、水城区、盘州市、六枝特区)
宜昌市(西陵区、当阳市、夷陵区、伍家岗区、兴山县、长阳土家族自治县、秭归县、猇亭区、远安县、宜都市、五峰土家族自治县、点军区、枝江市)
阜阳市(界首市、颍泉区、颍东区、颍上县、临泉县、阜南县、颍州区、太和县)
阿克苏地区(库车市、拜城县、柯坪县、新和县、沙雅县、阿瓦提县、阿克苏市、温宿县、乌什县)
玉林市(容县、北流市、博白县、陆川县、兴业县、玉州区、福绵区)
安庆市(桐城市、大观区、太湖县、岳西县、迎江区、望江县、宜秀区、怀宁县、宿松县、潜山市)
汉中市(略阳县、城固县、汉台区、镇巴县、西乡县、留坝县、宁强县、佛坪县、勉县、洋县、南郑区)
金华市(兰溪市、浦江县、磐安县、婺城区、金东区、永康市、东阳市、武义县、义乌市)
广元市(朝天区、昭化区、旺苍县、利州区、青川县、苍溪县、剑阁县)
济源市
漳州市(平和县、漳浦县、华安县、诏安县、云霄县、南靖县、龙海区、东山县、龙文区、长泰区、芗城区)
曲靖市(宣威市、麒麟区、富源县、陆良县、罗平县、沾益区、会泽县、师宗县、马龙区)
通化市(集安市、柳河县、二道江区、辉南县、通化县、东昌区、梅河口市)
普洱市(景谷傣族彝族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县)
定西市(陇西县、安定区、渭源县、通渭县、岷县、漳县、临洮县)
淮北市(濉溪县、烈山区、相山区、杜集区)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、石屏县、河口瑶族自治县、建水县、绿春县、个旧市、蒙自市、红河县、泸西县、开远市、弥勒市)
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拉萨市(城关区、曲水县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、当雄县、达孜区、尼木县、林周县)
衡水市(饶阳县、故城县、景县、桃城区、冀州区、武邑县、阜城县、武强县、安平县、枣强县、深州市)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、满洲里市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、海拉尔区、根河市、扎赉诺尔区、扎兰屯市)
辽阳市(太子河区、宏伟区、弓长岭区、辽阳县、白塔区、文圣区、灯塔市)
铜川市(印台区、王益区、宜君县、耀州区)
沧州市(南皮县、黄骅市、运河区、肃宁县、沧县、东光县、泊头市、任丘市、新华区、青县、孟村回族自治县、海兴县、河间市、献县、吴桥县、盐山县)
舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)
抚州市(黎川县、金溪县、资溪县、临川区、南城县、广昌县、崇仁县、乐安县、宜黄县、东乡区、南丰县)
常德市(鼎城区、津市市、安乡县、澧县、武陵区、汉寿县、石门县、桃源县、临澧县)
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清远市(连南瑶族自治县、英德市、连州市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、清城区、阳山县、清新区)
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本溪市(明山区、本溪满族自治县、南芬区、溪湖区、平山区、桓仁满族自治县)
延边朝鲜族自治州(延吉市、图们市、安图县、和龙市、汪清县、龙井市、敦化市、珲春市)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、米东区、达坂城区、沙依巴克区、新市区、头屯河区、天山区、水磨沟区)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
五指山市(琼海市、屯昌县、文昌市、东方市、保亭黎族苗族自治县、万宁市、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、临高县、定安县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县)
伊犁哈萨克自治州(昭苏县、尼勒克县、特克斯县、霍城县、伊宁市、新源县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、伊宁县、奎屯市)
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玉溪市(易门县、澄江市、红塔区、新平彝族傣族自治县、江川区、通海县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县)
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长春市(宽城区、朝阳区、农安县、公主岭市、德惠市、绿园区、榆树市、二道区、南关区、九台区、双阳区)
昭通市(绥江县、巧家县、大关县、威信县、盐津县、水富市、永善县、镇雄县、昭阳区、彝良县、鲁甸县)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
德阳市(绵竹市、旌阳区、广汉市、什邡市、罗江区、中江县)
山南市(桑日县、洛扎县、加查县、琼结县、乃东区、措美县、贡嘎县、隆子县、浪卡子县、扎囊县、错那市、曲松县)
韶关市(乐昌市、曲江区、乳源瑶族自治县、翁源县、南雄市、武江区、浈江区、仁化县、始兴县、新丰县)
黄山市(歙县、祁门县、黟县、屯溪区、休宁县、黄山区、徽州区)
崇左市(天等县、凭祥市、江州区、龙州县、宁明县、大新县、扶绥县)
长沙市(芙蓉区、天心区、长沙县、宁乡市、岳麓区、开福区、雨花区、浏阳市、望城区)
孝感市(大悟县、云梦县、孝南区、安陆市、汉川市、孝昌县、应城市)
忻州市(岢岚县、原平市、河曲县、代县、神池县、偏关县、忻府区、繁峙县、五寨县、五台县、保德县、宁武县、定襄县、静乐县)
娄底市(双峰县、新化县、冷水江市、娄星区、涟源市)
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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新闻结尾
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