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全国服务区域:
果洛藏族自治州(玛沁县、久治县、甘德县、玛多县、达日县、班玛县)
鄂尔多斯市(杭锦旗、准格尔旗、康巴什区、伊金霍洛旗、东胜区、鄂托克旗、达拉特旗、乌审旗、鄂托克前旗)
七台河市(桃山区、茄子河区、新兴区、勃利县)
东营市(河口区、利津县、广饶县、垦利区、东营区)
南宁市(邕宁区、青秀区、隆安县、兴宁区、武鸣区、宾阳县、西乡塘区、江南区、良庆区、横州市、马山县、上林县)
宜昌市(长阳土家族自治县、宜都市、兴山县、秭归县、五峰土家族自治县、点军区、猇亭区、伍家岗区、当阳市、枝江市、西陵区、远安县、夷陵区)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、弥勒市、绿春县、个旧市、石屏县、泸西县、红河县、蒙自市、元阳县、屏边苗族自治县、开远市、河口瑶族自治县、金平苗族瑶族傣族自治县)
淄博市(博山区、张店区、淄川区、高青县、沂源县、临淄区、桓台县、周村区)
巴中市(平昌县、通江县、恩阳区、巴州区、南江县)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、咸丰县、建始县、宣恩县、利川市、巴东县、鹤峰县、来凤县)
丽江市(古城区、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县、宁蒗彝族自治县)
安康市(白河县、紫阳县、石泉县、旬阳市、汉滨区、平利县、宁陕县、镇坪县、岚皋县、汉阴县)
保定市(望都县、高碑店市、安新县、徐水区、易县、涿州市、竞秀区、涞水县、高阳县、曲阳县、涞源县、容城县、博野县、满城区、顺平县、雄县、定兴县、定州市、阜平县、蠡县、安国市、唐县、莲池区、清苑区)
咸阳市(乾县、旬邑县、彬州市、三原县、兴平市、渭城区、杨陵区、武功县、泾阳县、永寿县、长武县、淳化县、礼泉县、秦都区)
肇庆市(高要区、端州区、封开县、鼎湖区、广宁县、四会市、怀集县、德庆县)
包头市(白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、青山区、东河区、石拐区、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、九原区)
株洲市(天元区、荷塘区、石峰区、渌口区、炎陵县、攸县、芦淞区、茶陵县、醴陵市)
江门市(恩平市、鹤山市、江海区、台山市、新会区、蓬江区、开平市)
商洛市(镇安县、山阳县、柞水县、洛南县、丹凤县、商州区、商南县)
鹤岗市(东山区、工农区、绥滨县、向阳区、南山区、兴山区、兴安区、萝北县)
梧州市(长洲区、苍梧县、龙圩区、蒙山县、岑溪市、藤县、万秀区)
张家口市(阳原县、涿鹿县、尚义县、宣化区、怀安县、沽源县、万全区、赤城县、怀来县、康保县、崇礼区、桥东区、张北县、蔚县、下花园区、桥西区)
中山市
湖州市(安吉县、吴兴区、南浔区、长兴县、德清县)
文山壮族苗族自治州(富宁县、文山市、广南县、麻栗坡县、西畴县、砚山县、马关县、丘北县)
重庆市(石柱土家族自治县、巫溪县、彭水苗族土家族自治县、渝中区、垫江县、荣昌区、忠县、万州区、九龙坡区、綦江区、巫山县、长寿区、渝北区、江北区、南川区、北碚区、璧山区、南岸区、大渡口区、城口县、梁平区、巴南区、江津区、涪陵区、永川区、大足区、合川区、铜梁区、秀山土家族苗族自治县、沙坪坝区、黔江区、潼南区、丰都县、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、奉节县、武隆区、开州区)
日照市(五莲县、莒县、东港区、岚山区)
宣城市(绩溪县、宣州区、广德市、旌德县、泾县、宁国市、郎溪县)
内江市(资中县、隆昌市、市中区、东兴区、威远县)
玉林市(容县、博白县、北流市、陆川县、玉州区、兴业县、福绵区)
黄山市(祁门县、屯溪区、黄山区、徽州区、歙县、休宁县、黟县)
海口市(美兰区、龙华区、琼山区、秀英区)
铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)
扬州市(宝应县、高邮市、广陵区、邗江区、江都区、仪征市)
马鞍山市(和县、雨山区、含山县、博望区、当涂县、花山区)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、博湖县、且末县、焉耆回族自治县、库尔勒市、和静县、若羌县、轮台县、尉犁县)
乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)
苏州市(张家港市、姑苏区、昆山市、太仓市、常熟市、相城区、吴江区、吴中区、虎丘区)
大连市(普兰店区、长海县、西岗区、甘井子区、金州区、瓦房店市、沙河口区、中山区、旅顺口区、庄河市)
聊城市(阳谷县、高唐县、东昌府区、莘县、冠县、临清市、东阿县、茌平区)
松原市(乾安县、扶余市、长岭县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县)
咸宁市(嘉鱼县、通城县、赤壁市、通山县、崇阳县、咸安区)
南通市(如东县、海门区、通州区、崇川区、海安市、如皋市、启东市)
通辽市(奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、开鲁县、库伦旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、扎鲁特旗)
邵阳市(绥宁县、隆回县、洞口县、邵东市、北塔区、邵阳县、武冈市、新邵县、双清区、新宁县、城步苗族自治县、大祥区)
滨州市(无棣县、沾化区、博兴县、滨城区、阳信县、邹平市、惠民县)
杭州市(桐庐县、临安区、拱墅区、建德市、萧山区、上城区、钱塘区、西湖区、富阳区、余杭区、滨江区、临平区、淳安县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿合奇县、阿克陶县、阿图什市)
新疆维吾尔自治区
沈阳市(苏家屯区、大东区、铁西区、于洪区、新民市、法库县、辽中区、康平县、沈北新区、浑南区、皇姑区、和平区、沈河区)
邢台市(新河县、平乡县、南和区、威县、巨鹿县、隆尧县、清河县、任泽区、信都区、临西县、柏乡县、沙河市、宁晋县、襄都区、临城县、内丘县、广宗县、南宫市)
攀枝花市(西区、仁和区、盐边县、米易县、东区)
黑河市(北安市、孙吴县、逊克县、爱辉区、五大连池市、嫩江市)
黄冈市(红安县、浠水县、黄州区、黄梅县、武穴市、团风县、麻城市、罗田县、英山县、蕲春县)
陇南市(武都区、两当县、徽县、康县、成县、宕昌县、礼县、西和县、文县)
龙岩市(新罗区、漳平市、上杭县、长汀县、连城县、永定区、武平县)
内蒙古自治区
宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、砀山县、萧县)
鹤壁市(浚县、山城区、淇滨区、淇县、鹤山区)
上海市(奉贤区、静安区、崇明区、宝山区、黄浦区、徐汇区、杨浦区、长宁区、金山区、浦东新区、闵行区、嘉定区、普陀区、青浦区、松江区、虹口区)
大同市(天镇县、阳高县、云冈区、左云县、灵丘县、浑源县、广灵县、云州区、平城区、新荣区)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、永顺县、吉首市、花垣县、泸溪县、龙山县、古丈县、保靖县)
兴安盟(扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市)
自贡市(荣县、沿滩区、贡井区、大安区、富顺县、自流井区)
吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、同心县、利通区)
成都市(崇州市、都江堰市、彭州市、金牛区、蒲江县、新津区、郫都区、双流区、锦江区、青羊区、大邑县、龙泉驿区、新都区、邛崃市、温江区、成华区、武侯区、简阳市、金堂县、青白江区)
河池市(金城江区、东兰县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、凤山县、宜州区、大化瑶族自治县、南丹县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县)
佳木斯市(富锦市、桦川县、同江市、东风区、抚远市、向阳区、郊区、汤原县、桦南县、前进区)
黔东南苗族侗族自治州(黎平县、剑河县、凯里市、丹寨县、从江县、榕江县、雷山县、镇远县、黄平县、麻江县、天柱县、台江县、三穗县、施秉县、岑巩县、锦屏县)
固原市(原州区、彭阳县、西吉县、泾源县、隆德县)
东莞市
贵港市(覃塘区、平南县、桂平市、港南区、港北区)
眉山市(东坡区、洪雅县、仁寿县、彭山区、青神县、丹棱县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、阿坝县、若尔盖县、汶川县、松潘县、理县、茂县、金川县、九寨沟县、红原县、壤塘县、小金县、马尔康市)
绥化市(庆安县、兰西县、绥棱县、安达市、望奎县、肇东市、海伦市、明水县、青冈县、北林区)
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塔城地区(额敏县、裕民县、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市、塔城市)
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萍乡市(芦溪县、安源区、莲花县、上栗县、湘东区)
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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)
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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。
新闻结尾
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