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淮北市(烈山区、濉溪县、相山区、杜集区)
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南充市(阆中市、西充县、营山县、高坪区、蓬安县、南部县、仪陇县、嘉陵区、顺庆区)
徐州市(新沂市、沛县、睢宁县、铜山区、云龙区、泉山区、贾汪区、鼓楼区、邳州市、丰县)
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白银市(平川区、白银区、靖远县、会宁县、景泰县)
鹤壁市(淇县、浚县、鹤山区、山城区、淇滨区)
宁德市(福鼎市、寿宁县、霞浦县、柘荣县、古田县、福安市、屏南县、蕉城区、周宁县)
盐城市(射阳县、响水县、东台市、滨海县、建湖县、盐都区、阜宁县、大丰区、亭湖区)
乐山市(市中区、沐川县、金口河区、沙湾区、井研县、犍为县、夹江县、五通桥区、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、峨眉山市)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
新疆维吾尔自治区
贵阳市(观山湖区、修文县、清镇市、花溪区、乌当区、南明区、云岩区、息烽县、白云区、开阳县)
柳州市(融安县、柳江区、柳北区、城中区、三江侗族自治县、鱼峰区、柳南区、鹿寨县、融水苗族自治县、柳城县)
湘潭市(湘乡市、岳塘区、湘潭县、韶山市、雨湖区)
新乡市(原阳县、凤泉区、新乡县、延津县、辉县市、卫滨区、封丘县、卫辉市、牧野区、红旗区、获嘉县、长垣市)
郑州市(巩义市、惠济区、荥阳市、中牟县、新密市、金水区、新郑市、登封市、中原区、管城回族区、二七区、上街区)
黔西南布依族苗族自治州(兴义市、普安县、晴隆县、望谟县、贞丰县、兴仁市、安龙县、册亨县)
连云港市(灌南县、灌云县、连云区、海州区、东海县、赣榆区)
桂林市(临桂区、全州县、资源县、兴安县、灵川县、秀峰区、雁山区、永福县、七星区、恭城瑶族自治县、阳朔县、龙胜各族自治县、荔浦市、灌阳县、叠彩区、象山区、平乐县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
济南市(钢城区、历下区、莱芜区、天桥区、商河县、历城区、市中区、章丘区、济阳区、长清区、槐荫区、平阴县)
遵义市(道真仡佬族苗族自治县、赤水市、务川仡佬族苗族自治县、正安县、凤冈县、绥阳县、湄潭县、仁怀市、红花岗区、汇川区、习水县、播州区、桐梓县、余庆县)
临夏回族自治州(和政县、康乐县、永靖县、东乡族自治县、临夏县、临夏市、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)
武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)
德阳市(广汉市、什邡市、中江县、绵竹市、旌阳区、罗江区)
莆田市(涵江区、城厢区、秀屿区、仙游县、荔城区)
曲靖市(罗平县、富源县、麒麟区、会泽县、师宗县、沾益区、宣威市、陆良县、马龙区)
延边朝鲜族自治州(汪清县、珲春市、和龙市、延吉市、敦化市、图们市、安图县、龙井市)
海北藏族自治州(门源回族自治县、祁连县、海晏县、刚察县)
岳阳市(君山区、岳阳县、湘阴县、临湘市、云溪区、平江县、汨罗市、岳阳楼区、华容县)
赣州市(章贡区、上犹县、会昌县、兴国县、安远县、石城县、瑞金市、全南县、定南县、信丰县、于都县、龙南市、宁都县、南康区、大余县、崇义县、寻乌县、赣县区)
汉中市(留坝县、西乡县、佛坪县、洋县、宁强县、勉县、南郑区、镇巴县、略阳县、汉台区、城固县)
南通市(崇川区、如皋市、启东市、海门区、如东县、通州区、海安市)
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上饶市(弋阳县、广信区、铅山县、德兴市、余干县、横峰县、玉山县、广丰区、鄱阳县、信州区、婺源县、万年县)
金华市(磐安县、永康市、浦江县、兰溪市、义乌市、婺城区、东阳市、武义县、金东区)
金昌市(金川区、永昌县)
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益阳市(南县、沅江市、安化县、桃江县、资阳区、赫山区)
六盘水市(盘州市、钟山区、六枝特区、水城区)
宁夏回族自治区
南平市(顺昌县、光泽县、浦城县、武夷山市、延平区、建阳区、邵武市、政和县、建瓯市、松溪县)
承德市(隆化县、兴隆县、双滦区、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、承德县、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、双桥区、滦平县、平泉市)
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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”。原银保监会副主席梁涛出席并发表以“生成式AI在保险业应用的几点思考”为题的主旨演讲。
梁涛表示，当前我国人工智能发展的总体态势良好，正处在加强人工智能布局、加快数字化智能化转型的历史机遇期。同时也要清醒看到，人工智能的算法“黑箱”、数据污染、模型缺陷、模型幻觉等潜在风险问题不容忽视。对这些风险挑战不容忽视，保险业在推进AI应用的过程中，必须将其纳入全面风险管理体系。2023年8月，网信办等部门发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，明确要求生成式AI服务提供者需建立数据合规、算法透明、生成内容管理等六大机制，国家金融监督管理总局强调，AI应用需要技术中立原则，重点防范数据滥用与算法歧视。
对此，梁涛重点指出了三个方面：
第一、数据质量和隐私保护方面。严格依据法律法规和监管要求有序推进AI应用，避免可能的法律风险。保险企业需要建立健全的数据质量管理体系，对外部数据源进行筛选和清洗，确保数据的准确性和可信度。要在保障安全和隐私前提下，推动金融与公共服务领域信息互联互通，释放数据要素潜能。通过采用加密和匿名化等技术，保护用户的隐私。与用户建立透明的数据共享机制，让用户清楚地知道他们的数据将如何被使用，并给予用户选择权。同时关注数据污染。保险机构每天处理海量数据和复杂的交易，信息的准确性和可靠性至关重要。如果虚假信息被灌入训练模型，有可能污染模型的训练数据。一旦部署到风险分析、承保理赔、精算定价、资产配置当中，可能会引发连锁反应，造成难以估量的损失。
第二、对人工智能应用过程中产生的新风险进行前瞻性和预测性的防控。一是加强流程管理和人工干预，避免可能的操作风险。人工智能工具是根据过去的数据进行训练的，可能无法准确反映现实和预测未来，输出的结果存在不可解释性，难以追溯；训练数据中的偏差会导致算法输出的不公平或错误；人工智能驱动的高频交易提升市场反应速度的同时，也放大了波动性。当多数人工智能策略采用相似风险模型时，这种同质化响应可能会加速放大负面反馈循环，进而加剧市场的脆弱性。因此在模型训练中，一方面，企业要严格限定共享数据范围，通过防火墙制度的建立，保障数据安全；要对信息安全加强管理和监测，及时发现安全隐患。同时监管部门要明确界定数据所有权的归属、加强跨行业交叉风险的识别与预警，防范人工智能可能带来的系统性运营风险，警惕并及时防范、控制人工智能带来的新风险。
第三、提高监管工作科学性。保险科技已经深入影响保险服务范式、风险定价机制和风险管控模式。监管机构要适应新变化，密切关注人工智能技术在行业的应用动态，增强对智能算法风险的穿透式分析能力，健全智能算法的规则制度，提升算法可解释性、透明性、公平性和安全性，确保监管精准、适度、灵活、高效。一方面监管部门要利用人工智能技术等提升监管效能，把握保险业发展的脉搏，大力推动保险科技的发展；另一方面要加强对行业主体关键环节风险防控、信息披露、信息安全保护、算法的监管，避免“模型幻觉”“算法歧视”，避免出现“大数据杀熟”等违背科技伦理的行为，完善消费者权益的科技保护机制。既不能让监管成为行业发展的制约，也不能让保险科技的发展成为一匹脱缰的野马。可惜鉴“沙盒监管”的监管模式，在严格控制风险影响范围的同时，做好科技保险监管的顶层设计工作，促进新技术的落地应用。
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