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安庆市(潜山市、宿松县、怀宁县、迎江区、岳西县、太湖县、宜秀区、桐城市、望江县、大观区)
宁夏回族自治区
乐山市(五通桥区、犍为县、井研县、夹江县、沐川县、沙湾区、马边彝族自治县、市中区、金口河区、峨边彝族自治县、峨眉山市)
徐州市(贾汪区、铜山区、鼓楼区、新沂市、沛县、云龙区、丰县、睢宁县、邳州市、泉山区)
黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)
随州市(随县、曾都区、广水市)
玉溪市(华宁县、通海县、峨山彝族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、红塔区、易门县、新平彝族傣族自治县、澄江市)
抚顺市(东洲区、清原满族自治县、顺城区、望花区、新抚区、新宾满族自治县、抚顺县)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和静县、尉犁县、焉耆回族自治县、和硕县、轮台县、若羌县、库尔勒市、且末县)
临汾市(大宁县、襄汾县、古县、蒲县、曲沃县、洪洞县、安泽县、吉县、浮山县、乡宁县、霍州市、汾西县、侯马市、翼城县、隰县、永和县、尧都区)
松原市(长岭县、扶余市、宁江区、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
宜宾市(江安县、叙州区、长宁县、珙县、兴文县、筠连县、翠屏区、南溪区、屏山县、高县)
长治市(沁源县、黎城县、襄垣县、壶关县、长子县、沁县、平顺县、上党区、潞城区、武乡县、屯留区、潞州区)
东莞市
福州市(罗源县、台江区、长乐区、平潭县、福清市、永泰县、连江县、闽清县、仓山区、马尾区、闽侯县、晋安区、鼓楼区)
武汉市(武昌区、硚口区、江夏区、东西湖区、洪山区、汉南区、新洲区、蔡甸区、江岸区、汉阳区、青山区、江汉区、黄陂区)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、富宁县、西畴县、马关县、丘北县、广南县、文山市、砚山县)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、古丈县、永顺县、龙山县、花垣县、泸溪县、保靖县、吉首市)
张家口市(桥东区、沽源县、崇礼区、桥西区、怀来县、蔚县、张北县、赤城县、阳原县、宣化区、涿鹿县、康保县、下花园区、万全区、尚义县、怀安县)
佛山市(三水区、南海区、顺德区、禅城区、高明区)
廊坊市(大厂回族自治县、香河县、大城县、固安县、永清县、文安县、霸州市、广阳区、安次区、三河市)
太原市(阳曲县、尖草坪区、迎泽区、晋源区、古交市、娄烦县、杏花岭区、清徐县、小店区、万柏林区)
大同市(左云县、浑源县、阳高县、新荣区、平城区、灵丘县、广灵县、云冈区、云州区、天镇县)
阜新市(细河区、阜新蒙古族自治县、新邱区、彰武县、太平区、清河门区、海州区)
马鞍山市(博望区、当涂县、和县、含山县、花山区、雨山区)
庆阳市(镇原县、华池县、合水县、正宁县、庆城县、西峰区、环县、宁县)
阿克苏地区(新和县、沙雅县、拜城县、阿瓦提县、柯坪县、库车市、阿克苏市、温宿县、乌什县)
郴州市(临武县、嘉禾县、宜章县、安仁县、苏仙区、北湖区、汝城县、永兴县、桂阳县、资兴市、桂东县)
成都市(双流区、青白江区、大邑县、金堂县、蒲江县、崇州市、新津区、邛崃市、金牛区、简阳市、都江堰市、武侯区、成华区、彭州市、郫都区、新都区、青羊区、温江区、龙泉驿区、锦江区)
三亚市(天涯区、吉阳区、海棠区、崖州区)
亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)
广西壮族自治区
丽江市(古城区、华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、宁蒗彝族自治县)
商丘市(宁陵县、夏邑县、民权县、梁园区、睢县、虞城县、睢阳区、柘城县、永城市)
五指山市(琼海市、乐东黎族自治县、东方市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、昌江黎族自治县、陵水黎族自治县、定安县、文昌市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、临高县、屯昌县)
宣城市(旌德县、泾县、郎溪县、广德市、宁国市、绩溪县、宣州区)
烟台市(芝罘区、招远市、海阳市、莱阳市、栖霞市、蓬莱区、龙口市、福山区、莱州市、牟平区、莱山区)
开封市(龙亭区、祥符区、顺河回族区、兰考县、尉氏县、禹王台区、杞县、鼓楼区、通许县)
安阳市(林州市、汤阴县、滑县、龙安区、安阳县、北关区、内黄县、文峰区、殷都区)
昭通市(水富市、昭阳区、镇雄县、盐津县、绥江县、大关县、永善县、彝良县、威信县、巧家县、鲁甸县)
茂名市(高州市、茂南区、化州市、电白区、信宜市)
梅州市(丰顺县、蕉岭县、梅县区、梅江区、平远县、兴宁市、大埔县、五华县)
临沂市(郯城县、兰山区、平邑县、沂南县、河东区、沂水县、费县、蒙阴县、兰陵县、莒南县、罗庄区、临沭县)
宿迁市(宿豫区、宿城区、泗阳县、沭阳县、泗洪县)
梧州市(蒙山县、藤县、龙圩区、万秀区、苍梧县、长洲区、岑溪市)
固原市(西吉县、彭阳县、泾源县、原州区、隆德县)
漯河市(临颍县、源汇区、郾城区、召陵区、舞阳县)
衡阳市(常宁市、蒸湘区、雁峰区、珠晖区、衡山县、衡南县、衡东县、南岳区、耒阳市、祁东县、衡阳县、石鼓区)
仙桃市(天门市、潜江市、神农架林区)
忻州市(原平市、五台县、静乐县、繁峙县、河曲县、保德县、忻府区、五寨县、神池县、宁武县、偏关县、岢岚县、定襄县、代县)
铁岭市(昌图县、调兵山市、开原市、西丰县、铁岭县、清河区、银州区)
内蒙古自治区
内江市(东兴区、资中县、威远县、隆昌市、市中区)
贵港市(平南县、港北区、港南区、桂平市、覃塘区)
平顶山市(卫东区、舞钢市、郏县、宝丰县、湛河区、鲁山县、石龙区、新华区、汝州市、叶县)
孝感市(安陆市、云梦县、汉川市、应城市、孝南区、大悟县、孝昌县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、乌恰县、阿克陶县)
塔城地区(裕民县、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县、塔城市、托里县、沙湾市、乌苏市)
伊春市(铁力市、丰林县、乌翠区、嘉荫县、南岔县、友好区、伊美区、大箐山县、汤旺县、金林区)
锦州市(北镇市、黑山县、义县、太和区、凌河区、古塔区、凌海市)
常州市(金坛区、新北区、武进区、溧阳市、天宁区、钟楼区)
中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)
黔东南苗族侗族自治州(剑河县、三穗县、榕江县、麻江县、雷山县、锦屏县、施秉县、黎平县、镇远县、天柱县、从江县、丹寨县、黄平县、凯里市、岑巩县、台江县)
银川市(西夏区、灵武市、贺兰县、金凤区、永宁县、兴庆区)
天水市(秦安县、麦积区、甘谷县、张家川回族自治县、秦州区、清水县、武山县)
武威市(古浪县、凉州区、天祝藏族自治县、民勤县)
十堰市(房县、茅箭区、张湾区、丹江口市、郧阳区、竹山县、郧西县、竹溪县)
沧州市(海兴县、新华区、黄骅市、南皮县、任丘市、泊头市、东光县、运河区、盐山县、孟村回族自治县、吴桥县、肃宁县、河间市、青县、献县、沧县)
喀什地区(泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、莎车县、叶城县、英吉沙县、疏勒县、岳普湖县、麦盖提县、伽师县、喀什市、巴楚县)
玉林市(容县、玉州区、博白县、兴业县、陆川县、福绵区、北流市)
滁州市(来安县、定远县、琅琊区、天长市、凤阳县、明光市、全椒县、南谯区)
永州市(零陵区、新田县、双牌县、道县、江永县、冷水滩区、祁阳市、蓝山县、宁远县、江华瑶族自治县、东安县)
湘潭市(雨湖区、湘潭县、湘乡市、韶山市、岳塘区)
百色市(田东县、乐业县、隆林各族自治县、德保县、田阳区、西林县、平果市、那坡县、靖西市、右江区、田林县、凌云县)
遂宁市(射洪市、船山区、大英县、安居区、蓬溪县)
苏州市(张家港市、吴中区、太仓市、姑苏区、常熟市、虎丘区、吴江区、昆山市、相城区)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
周口市(淮阳区、太康县、沈丘县、郸城县、鹿邑县、项城市、西华县、扶沟县、川汇区、商水县)
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抚州市(资溪县、金溪县、南城县、崇仁县、广昌县、宜黄县、临川区、乐安县、南丰县、东乡区、黎川县)
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金华市(浦江县、金东区、兰溪市、义乌市、婺城区、武义县、东阳市、永康市、磐安县)
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”。腾讯研究院高级研究员陈楚仪在峰会上发表主题为《金融业大模型演进:从效率工具到价值引擎》的演讲,基于AI大模型在泛金融行业的发展与落地调研,为保险行业与AI融合发展提供深度洞察。
陈楚仪指出,自2024年大模型发布后,已全面渗透金融行业细分领域。从行业格局来看,我国形成“银行业主导、证券保险跟进、资管信托探索”的梯次发展态势,银行业凭借结构化数据储备和算力底座优势,在大模型应用中占据主体地位。在场景应用方面,呈现明显季度演化特征:一、二季度以场景渗透和内部试点为主,三、四季度随着效果验证,应用规模和项目量迎来爆发,目前行业进入ROI(投资回报率)验证和规模复制阶段。具体场景应用上,中国金融机构聚焦底层算力底座与AI应用,以代码助手、知识库检索、智能客服等提效场景应用最为广泛。
针对保险行业与AI融合,陈楚仪分析其面临数字化程度低、销售模式需革新、逆向选择、理赔难度大、保险精算数据获取成本高等痛点。她强调,大模型需与传统决策型AI、机器学习和小模型综合运用,才能在保险行业从负债端到资产端全流程发挥最大效力。目前,国内保险行业在大模型应用上更注重降本增效和流程优化,与海外机构侧重技术探索和复杂场景应用形成差异。
谈及落地难点,陈楚仪从多维度展开。技术层面,AI黑箱与幻觉现象难以根除,保险条款的专业性使其难以被现有推理和生成大模型完全解决;知识层面,缺乏专业知识图谱和企业私域知识库制约模型理解专业内容;数据与业务整合方面,存在数据问题以及与现有业务系统重构链接、维持模型输出稳定性的挑战;此外,投资回报率量化、行业监管政策和用户接受度也是关键影响因素。
在探讨DeepSeek等后推理范式演进对金融行业的影响时,陈楚仪表示,其通过算法和工程优化降低行业AI使用门槛,推动模型向强化学习推理范式转型,重塑科技企业信心。具体而言,DeepSeek加速释放大模型规模效应,扩展应用场景边际,支持决策类场景,重构算力成本曲线,使技术开源普惠中小机构。她同时提醒,传统机器学习模型在特定场景仍具优势,未来金融行业应用AI应结合大模型与传统模型,提升投资回报。
展望未来,陈楚仪提出多个趋势方向。政策层面,AI落地可围绕金融“五篇大文章”细分领域提效;技术应用上,Agent及智能体AI生态值得关注,尤其在保险领域,智能体编排和多智能体协作或成重要发展方向。风险方面,需警惕模型趋同带来的竞争压力、同质化引发的系统性风险,完善RIO评价机制,应对数据安全合规与组织重构挑战。
为此,陈楚仪提出四点建议:强化以ROI为主导的内部验证机制;推动分层机构构建,鼓励中小机构与第三方合作;完善数据治理与安全保障体系;关注Agent和智能体AI在金融行业的落地,抢占发展先机。
新闻结尾
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