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赤峰市(红山区、巴林右旗、宁城县、翁牛特旗、松山区、喀喇沁旗、克什克腾旗、元宝山区、巴林左旗、敖汉旗、林西县、阿鲁科尔沁旗)

湛江市(霞山区、遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、坡头区、赤坎区、麻章区、徐闻县)

鹤壁市(山城区、鹤山区、淇县、浚县、淇滨区)

延边朝鲜族自治州(和龙市、龙井市、安图县、图们市、汪清县、敦化市、延吉市、珲春市)  海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、贵南县、同德县)

晋城市(泽州县、陵川县、高平市、沁水县、阳城县、城区)

崇左市(扶绥县、宁明县、江州区、大新县、龙州县、天等县、凭祥市)

攀枝花市(仁和区、东区、西区、米易县、盐边县)

长沙市(宁乡市、芙蓉区、开福区、长沙县、雨花区、天心区、浏阳市、岳麓区、望城区)  白城市(通榆县、镇赉县、大安市、洮南市、洮北区)

锡林郭勒盟(镶黄旗、太仆寺旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、多伦县、苏尼特右旗、苏尼特左旗、正镶白旗、正蓝旗)

商洛市(山阳县、丹凤县、商南县、洛南县、柞水县、镇安县、商州区)

淄博市(桓台县、高青县、张店区、沂源县、淄川区、周村区、临淄区、博山区)

朔州市(应县、平鲁区、怀仁市、右玉县、山阴县、朔城区)

南阳市(社旗县、内乡县、桐柏县、方城县、镇平县、淅川县、西峡县、南召县、宛城区、新野县、卧龙区、唐河县、邓州市)

铜陵市(铜官区、义安区、枞阳县、郊区)

武威市(古浪县、民勤县、凉州区、天祝藏族自治县)

绍兴市(越城区、上虞区、柯桥区、嵊州市、诸暨市、新昌县)

陇南市(徽县、武都区、宕昌县、礼县、两当县、西和县、成县、文县、康县)

舟山市(普陀区、岱山县、嵊泗县、定海区)

临沧市(沧源佤族自治县、凤庆县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、镇康县、临翔区、云县、耿马傣族佤族自治县)

聊城市(茌平区、阳谷县、临清市、高唐县、东昌府区、东阿县、莘县、冠县)

怀化市(洪江市、溆浦县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、中方县、会同县、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、通道侗族自治县、鹤城区、沅陵县)

和田地区(和田市、民丰县、皮山县、墨玉县、策勒县、和田县、洛浦县、于田县)

齐齐哈尔市(龙江县、克山县、梅里斯达斡尔族区、甘南县、拜泉县、泰来县、铁锋区、龙沙区、昂昂溪区、富裕县、碾子山区、依安县、克东县、讷河市、富拉尔基区、建华区)

张家界市(永定区、武陵源区、桑植县、慈利县)

遂宁市(蓬溪县、安居区、大英县、船山区、射洪市)

佛山市(禅城区、南海区、三水区、顺德区、高明区)

徐州市(鼓楼区、邳州市、沛县、云龙区、铜山区、贾汪区、泉山区、睢宁县、新沂市、丰县)

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平凉市(灵台县、庄浪县、泾川县、崆峒区、华亭市、崇信县、静宁县)

大连市(金州区、中山区、旅顺口区、西岗区、普兰店区、沙河口区、长海县、瓦房店市、庄河市、甘井子区)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、陇川县、盈江县、瑞丽市、梁河县)

乌鲁木齐市(新市区、天山区、米东区、乌鲁木齐县、水磨沟区、沙依巴克区、达坂城区、头屯河区)  肇庆市(端州区、怀集县、高要区、德庆县、四会市、封开县、鼎湖区、广宁县)

毕节市(赫章县、大方县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、七星关区、织金县、金沙县)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

随州市(广水市、曾都区、随县)西安市(莲湖区、新城区、周至县、临潼区、蓝田县、未央区、阎良区、鄠邑区、雁塔区、高陵区、长安区、灞桥区、碑林区)

铜仁市(石阡县、松桃苗族自治县、碧江区、万山区、德江县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、思南县、江口县)  大理白族自治州(漾濞彝族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、剑川县、洱源县、宾川县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、永平县、大理市、鹤庆县、云龙县)

吴忠市(盐池县、红寺堡区、青铜峡市、利通区、同心县)

宜昌市(兴山县、西陵区、猇亭区、长阳土家族自治县、枝江市、伍家岗区、当阳市、宜都市、点军区、五峰土家族自治县、夷陵区、远安县、秭归县)

佳木斯市(东风区、富锦市、汤原县、抚远市、向阳区、桦南县、郊区、桦川县、前进区、同江市)南宁市(横州市、马山县、邕宁区、武鸣区、宾阳县、隆安县、良庆区、兴宁区、青秀区、上林县、西乡塘区、江南区)

亳州市(利辛县、涡阳县、蒙城县、谯城区)

东营市(河口区、利津县、垦利区、东营区、广饶县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

沈阳市(沈河区、于洪区、苏家屯区、康平县、皇姑区、辽中区、和平区、新民市、大东区、铁西区、法库县、浑南区、沈北新区)

四平市(铁西区、伊通满族自治县、铁东区、梨树县、双辽市)

萍乡市(芦溪县、安源区、上栗县、湘东区、莲花县)

宝鸡市(陇县、太白县、陈仓区、眉县、凤县、岐山县、千阳县、扶风县、金台区、渭滨区、麟游县、凤翔区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

天水市(张家川回族自治县、秦州区、清水县、甘谷县、武山县、秦安县、麦积区)

广西壮族自治区

莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区)

郑州市(上街区、登封市、荥阳市、巩义市、中牟县、管城回族区、二七区、中原区、新郑市、惠济区、金水区、新密市)

赣州市(寻乌县、定南县、上犹县、赣县区、龙南市、章贡区、信丰县、南康区、安远县、会昌县、兴国县、大余县、宁都县、于都县、石城县、瑞金市、全南县、崇义县)

昌都市(八宿县、左贡县、丁青县、边坝县、江达县、类乌齐县、察雅县、贡觉县、卡若区、洛隆县、芒康县)

沧州市(肃宁县、南皮县、孟村回族自治县、盐山县、吴桥县、任丘市、海兴县、泊头市、东光县、青县、黄骅市、河间市、新华区、沧县、献县、运河区)

漳州市(芗城区、龙海区、南靖县、诏安县、平和县、龙文区、漳浦县、华安县、长泰区、东山县、云霄县)

“没有高质量的数据，谈人工智能便是空中楼阁。”在中国人寿寿险公司2024年业绩发布会上，公司副总裁阮琦在回应如何应对数字化转型中技术快速迭代带来的挑战时如此强调。

从ChatGPT引爆生成式人工智能热潮，到DeepSeek引发人工智能领域的颠覆性变革，人工智能（AI）技术可谓日新月异。在每一轮技术更新迭代的浪潮中，大型险企总能迅速跟进，其背后究竟隐藏着怎样的“奥秘”？

揭秘：以数据为核心驱动力

“中国人寿虽然很庞大，但是系统很灵活。”阮琦分享了中国人寿寿险公司的经验。

今年春节期间，DeepSeek在全球140个市场的应用商店下载榜上登顶，引发了一场全球性的技术风暴。

在不到一个月的时间内，中国人寿寿险公司便开展了DeepSeek系列大模型私有化部署的测试验证工作。依托自主搭建的AI大模型服务平台，目前已顺利实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。在实际应用场景拓展方面，公司正借助“国寿AI助手”“国寿知聊”等前端应用，以及福建、安徽、江苏、广东、山东等多家分公司的属地化应用，重点在数据分析、辅助运营、协同办公等业务场景，持续探索实践。

“技术本质上只是数据的载体。”阮琦表示，所有技术的核心目标都是解决数据的处理、传递与交互难题。例如，手机解决了数据的交互问题，互联网解决了数据的传递问题，当下的大模型则致力于解决数据的处理问题。

洞察到这一关键不变量后，中国人寿寿险公司果断确立以数据为根本的发展策略，选择了组件化的技术发展路径。

“近年来，我们的工作重心并非建系统，而是拆系统，将中国人寿庞大复杂的业务系统拆解为无数个精细的业务组件，每个业务组件都对应一项业务的管理。”阮琦进一步阐释道，通过标准化的数据接口提供业务服务，是组件的核心功能。而构成组件的技术种类丰富多样，具体采用何种技术，则由技术团队依据实际情况灵活抉择。

技术组件的灵活组合，赋予了中国人寿寿险公司快速响应市场变化的能力，每当有新技术问世，都能迅速将其应用于实际业务中。

成效：构建成熟的数据管理体系

数据、算法、算力，是推动人工智能发展的三大核心要素。

“人工智能的发展离不开数据资源的开发利用。高质量数据作为人工智能应用的底座，不仅对通用大模型具有很强的保障支撑作用，对行业大模型更加重要。”在3月底国新办举行的新闻发布会上，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化、价值化的“主阵场”，必须要发挥好企业的主体作用。

为了充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，去年12月，国家数据局会同中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》（以下简称《意见》），其中包括健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级等内容。

对于险企而言，海量真实的数据无疑是其核心资产。通过广泛收集和深度分析大量的历史数据、保单数据、过程数据、客户接触行为数据等，保险公司能够更加精准地洞察客户需求，优化产品设计与服务流程，显著提升客户体验；同时，极大地增强数字化经营决策能力。

目前来看，头部险资在数据管理方面投入巨大，并取得了一系列实质性成果。

中国人寿寿险公司、中国太保分别于2022年、2024年成功获得《数据管理能力成熟度评估模型》（DCMM）5级认证。

DCMM是我国在数据管理领域正式发布的首个国家标准，依据数据能力成熟度将企业划分为初始级、受管理级、稳健级、量化管理级和优化级共5个发展等级。获得5级认证，意味着这两家险企的数据已成为组织生存与发展的根基，相关管理流程实现了持续优化，能够在行业内分享最佳实践经验。

中国平安2024年业绩报告显示，过去十年间，围绕“综合金融+医疗养老”战略，该公司在人工智能、大数据领域进行了深度探索与广泛实践，成功打造三大金融数据库、五大医疗数据库，数据总量达30万亿字节，已跻身全球最大金融、医疗数据库行列。

赋能：依托数据驱动决策

培育企业数字化竞争力，根本目的在于推动企业创新发展。正如《意见》所指出的，引导企业加速向数据驱动的经营模式转变，运用数据进行管理、依靠数据做出决策，进而实现流程优化、组织重塑与效率提升。

记者在采访中发现，数据驱动决策已深度融入大型险企的经营管理之中。

“AI创造价值主要体现在两个关键方面，一是提升效率，二是赋予智慧。”中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，AI能够持续优化运营、作业与服务流程，大幅提升效率，有效降低成本。在“智慧”层面，则推动中国平安的经营管理模式从传统的“经验决策”向“数据决策”转型，助力金融、医疗、养老等领域的业务场景成功落地，为打造金融顾问、家庭医生和养老管家的专业能力筑牢技术根基。

中国太保旗下的太保资产已上线“投资决策系统（dss）”。DSS通过强化数字化决策体系建设，借助多种量化模型对资产配置、行业景气度及上市公司等各方面进行全方位、立体化的动态监测，极大地提升了投资决策的系统性、科学性与纪律性。

随着数字经济的迅猛发展，企业在生产经营过程中积累的数据资源日益丰富，这些数据蕴含着巨大的价值潜力。

“我们鼓励企业在严格遵守法律法规、切实维护国家安全和公共利益、充分尊重他人合法权益的前提下，全面深入地开发和利用其在生产经营过程中产生或合法获取、持有的数据。”4月初，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉在新闻发布会上强调，支持企业积极探索市场化、场景化的数据“授权使用、分享收益”新模式，使各方主体在创造数据价值的同时，能够获得与其贡献相匹配的回报，推动更多优质数据产品和服务进入市场，培育充满活力、繁荣发展的数据产业生态。

据经济合作与发展组织（OECD）测算，数据流动对各行业利润增长的平均促进率约为10%，在数字平台、金融业等行业领域更是高达32%。未来，如何进一步挖掘数据价值，已然成为保险业亟待思考与解答的重要课题。