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营口市(站前区、大石桥市、鲅鱼圈区、老边区、西市区、盖州市)

昭通市(绥江县、大关县、威信县、巧家县、水富市、昭阳区、镇雄县、彝良县、永善县、鲁甸县、盐津县)

海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县)

百色市(凌云县、田阳区、西林县、田林县、靖西市、平果市、乐业县、右江区、田东县、那坡县、隆林各族自治县、德保县)

九江市(都昌县、濂溪区、瑞昌市、永修县、湖口县、庐山市、彭泽县、德安县、浔阳区、武宁县、柴桑区、共青城市、修水县)

淮北市(濉溪县、相山区、杜集区、烈山区)

保山市(隆阳区、龙陵县、腾冲市、施甸县、昌宁县)

葫芦岛市(绥中县、建昌县、兴城市、连山区、龙港区、南票区)

来宾市(武宣县、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、象州县、合山市)

金华市(浦江县、兰溪市、婺城区、义乌市、武义县、永康市、金东区、东阳市、磐安县)

厦门市(思明区、湖里区、翔安区、同安区、集美区、海沧区)

铜陵市(枞阳县、郊区、铜官区、义安区)

乐山市(犍为县、沙湾区、金口河区、马边彝族自治县、夹江县、沐川县、峨眉山市、峨边彝族自治县、市中区、井研县、五通桥区)

曲靖市(马龙区、宣威市、麒麟区、富源县、陆良县、罗平县、会泽县、沾益区、师宗县)

阿勒泰地区(哈巴河县、吉木乃县、青河县、阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、福海县)

朝阳市(朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、龙城区、建平县、凌源市、北票市)

嘉兴市(平湖市、海宁市、海盐县、秀洲区、桐乡市、南湖区、嘉善县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

喀什地区(塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、英吉沙县、伽师县、疏勒县、喀什市、麦盖提县、泽普县、巴楚县、疏附县、岳普湖县、叶城县)

金昌市(金川区、永昌县)

台州市(三门县、仙居县、黄岩区、玉环市、椒江区、路桥区、临海市、温岭市、天台县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区)

宜春市(上高县、靖安县、樟树市、袁州区、万载县、高安市、奉新县、丰城市、宜丰县、铜鼓县)

新乡市(原阳县、牧野区、获嘉县、卫滨区、封丘县、辉县市、卫辉市、新乡县、长垣市、红旗区、延津县、凤泉区)

长沙市(天心区、雨花区、岳麓区、长沙县、芙蓉区、开福区、浏阳市、宁乡市、望城区)

五指山市(屯昌县、琼海市、万宁市、定安县、乐东黎族自治县、文昌市、临高县、澄迈县、琼中黎族苗族自治县、东方市、保亭黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县)

茂名市(茂南区、电白区、化州市、信宜市、高州市)

平凉市(庄浪县、泾川县、灵台县、华亭市、崆峒区、崇信县、静宁县)

吕梁市(兴县、交城县、石楼县、离石区、中阳县、文水县、交口县、孝义市、柳林县、汾阳市、临县、岚县、方山县)

桂林市(兴安县、象山区、阳朔县、平乐县、雁山区、灌阳县、临桂区、资源县、灵川县、龙胜各族自治县、荔浦市、秀峰区、永福县、恭城瑶族自治县、叠彩区、全州县、七星区)

西宁市(城中区、城北区、湟源县、城东区、湟中区、城西区、大通回族土族自治县)

双鸭山市(宝清县、集贤县、宝山区、岭东区、饶河县、尖山区、友谊县、四方台区)

阳泉市(平定县、盂县、郊区、矿区、城区)

广州市(越秀区、白云区、南沙区、番禺区、从化区、黄埔区、增城区、荔湾区、天河区、花都区、海珠区)

吉林市(丰满区、船营区、舒兰市、桦甸市、磐石市、龙潭区、永吉县、蛟河市、昌邑区)

海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、茫崖市、天峻县、格尔木市、都兰县、乌兰县)

盐城市(射阳县、东台市、响水县、大丰区、盐都区、阜宁县、建湖县、滨海县、亭湖区)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

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

贵阳市(息烽县、白云区、开阳县、云岩区、花溪区、清镇市、乌当区、修文县、南明区、观山湖区)

合肥市(长丰县、蜀山区、巢湖市、肥西县、庐阳区、庐江县、瑶海区、肥东县、包河区)

鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、铁西区、铁东区、台安县、千山区、海城市)

漯河市(源汇区、郾城区、舞阳县、临颍县、召陵区)

芜湖市(无为市、镜湖区、鸠江区、弋江区、南陵县、湾沚区、繁昌区)

三沙市(西沙区、南沙区)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)

玉溪市(峨山彝族自治县、红塔区、新平彝族傣族自治县、华宁县、江川区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、通海县、易门县)

威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

武汉市(黄陂区、洪山区、东西湖区、武昌区、江汉区、蔡甸区、汉南区、硚口区、汉阳区、新洲区、青山区、江夏区、江岸区)

辽阳市(文圣区、白塔区、宏伟区、灯塔市、太子河区、辽阳县、弓长岭区)

淮南市(谢家集区、八公山区、凤台县、田家庵区、寿县、大通区、潘集区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

阳江市(阳春市、江城区、阳西县、阳东区)

楚雄彝族自治州(大姚县、姚安县、禄丰市、楚雄市、南华县、武定县、牟定县、元谋县、双柏县、永仁县)

晋城市(高平市、城区、阳城县、陵川县、沁水县、泽州县)

牡丹江市(海林市、绥芬河市、穆棱市、爱民区、阳明区、西安区、林口县、东宁市、东安区、宁安市)

秦皇岛市(昌黎县、山海关区、抚宁区、青龙满族自治县、北戴河区、卢龙县、海港区)

三门峡市(义马市、陕州区、渑池县、湖滨区、灵宝市、卢氏县)

黄石市(大冶市、阳新县、铁山区、西塞山区、黄石港区、下陆区)

泰州市(靖江市、泰兴市、海陵区、兴化市、姜堰区、高港区)

汉中市(镇巴县、略阳县、城固县、留坝县、宁强县、勉县、佛坪县、汉台区、西乡县、洋县、南郑区)

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

阿里地区(措勤县、普兰县、日土县、札达县、革吉县、改则县、噶尔县)

长春市(二道区、榆树市、朝阳区、德惠市、宽城区、农安县、公主岭市、双阳区、绿园区、九台区、南关区)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

六安市(金安区、裕安区、霍邱县、金寨县、霍山县、叶集区、舒城县)

西藏自治区

淮安市(金湖县、淮阴区、涟水县、盱眙县、清江浦区、洪泽区、淮安区)

潍坊市(安丘市、高密市、昌乐县、寒亭区、昌邑市、寿光市、潍城区、坊子区、临朐县、奎文区、诸城市、青州市)

舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

商丘市(民权县、睢县、永城市、虞城县、宁陵县、睢阳区、梁园区、柘城县、夏邑县)

泰安市(东平县、新泰市、宁阳县、肥城市、岱岳区、泰山区)

临沂市(罗庄区、莒南县、兰山区、郯城县、费县、蒙阴县、兰陵县、河东区、沂南县、临沭县、平邑县、沂水县)

天津市(河东区、河北区、东丽区、宁河区、蓟州区、河西区、西青区、红桥区、静海区、北辰区、津南区、武清区、宝坻区、滨海新区、和平区、南开区)

阜新市(太平区、海州区、细河区、清河门区、彰武县、新邱区、阜新蒙古族自治县)

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

常德市(安乡县、汉寿县、临澧县、桃源县、武陵区、津市市、石门县、鼎城区、澧县)

澳门特别行政区

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。

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