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安阳市(林州市、安阳县、北关区、龙安区、汤阴县、文峰区、殷都区、内黄县、滑县)
梧州市(长洲区、蒙山县、藤县、龙圩区、苍梧县、万秀区、岑溪市)
沈阳市(皇姑区、于洪区、康平县、沈北新区、大东区、辽中区、苏家屯区、浑南区、新民市、和平区、沈河区、法库县、铁西区)
榆林市(神木市、府谷县、绥德县、佳县、靖边县、清涧县、吴堡县、定边县、子洲县、榆阳区、横山区、米脂县)
海南藏族自治州(共和县、贵南县、兴海县、同德县、贵德县)
临汾市(永和县、吉县、尧都区、大宁县、洪洞县、乡宁县、蒲县、古县、侯马市、浮山县、安泽县、翼城县、霍州市、隰县、襄汾县、曲沃县、汾西县)
南充市(营山县、仪陇县、西充县、顺庆区、蓬安县、阆中市、嘉陵区、南部县、高坪区)
张掖市(肃南裕固族自治县、甘州区、临泽县、山丹县、民乐县、高台县)
滁州市(全椒县、琅琊区、天长市、来安县、南谯区、定远县、明光市、凤阳县)
九江市(永修县、武宁县、浔阳区、彭泽县、共青城市、德安县、柴桑区、庐山市、瑞昌市、都昌县、修水县、湖口县、濂溪区)
崇左市(凭祥市、江州区、宁明县、扶绥县、天等县、大新县、龙州县)
太原市(阳曲县、小店区、晋源区、尖草坪区、娄烦县、杏花岭区、迎泽区、万柏林区、清徐县、古交市)
五指山市(东方市、万宁市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、琼海市、临高县、乐东黎族自治县、屯昌县、定安县、保亭黎族苗族自治县、文昌市、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县)
三沙市(西沙区、南沙区)
临夏回族自治州(和政县、永靖县、康乐县、临夏县、广河县、临夏市、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
鞍山市(立山区、千山区、铁西区、海城市、台安县、岫岩满族自治县、铁东区)
果洛藏族自治州(久治县、玛多县、班玛县、甘德县、玛沁县、达日县)
娄底市(双峰县、涟源市、冷水江市、娄星区、新化县)
兴安盟(阿尔山市、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)
毕节市(织金县、纳雍县、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、黔西市、金沙县、赫章县)
揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、榕城区、揭西县)
武汉市(新洲区、江夏区、东西湖区、武昌区、黄陂区、汉南区、江汉区、洪山区、硚口区、汉阳区、江岸区、青山区、蔡甸区)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)
宿州市(灵璧县、萧县、砀山县、泗县、埇桥区)
南平市(政和县、建阳区、浦城县、光泽县、顺昌县、松溪县、邵武市、建瓯市、武夷山市、延平区)
朔州市(山阴县、平鲁区、朔城区、怀仁市、应县、右玉县)
烟台市(莱山区、福山区、牟平区、芝罘区、蓬莱区、栖霞市、海阳市、龙口市、莱州市、莱阳市、招远市)
天水市(秦州区、甘谷县、武山县、秦安县、麦积区、清水县、张家川回族自治县)
邯郸市(复兴区、成安县、临漳县、馆陶县、曲周县、鸡泽县、邯山区、丛台区、永年区、肥乡区、磁县、大名县、广平县、峰峰矿区、武安市、邱县、魏县、涉县)
金华市(浦江县、磐安县、兰溪市、金东区、东阳市、义乌市、永康市、婺城区、武义县)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)
大同市(左云县、浑源县、灵丘县、平城区、阳高县、天镇县、云州区、新荣区、云冈区、广灵县)
西宁市(湟中区、城东区、城中区、大通回族土族自治县、湟源县、城北区、城西区)
鹤岗市(东山区、萝北县、兴山区、绥滨县、向阳区、工农区、兴安区、南山区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、乌恰县、阿合奇县、阿克陶县)
绥化市(望奎县、安达市、北林区、绥棱县、兰西县、青冈县、海伦市、肇东市、庆安县、明水县)
白山市(浑江区、临江市、抚松县、靖宇县、长白朝鲜族自治县、江源区)
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吉安市(永丰县、遂川县、泰和县、井冈山市、吉州区、万安县、青原区、吉安县、永新县、峡江县、安福县、新干县、吉水县)
盐城市(滨海县、大丰区、建湖县、盐都区、亭湖区、阜宁县、东台市、射阳县、响水县)
六安市(金寨县、舒城县、金安区、叶集区、霍山县、霍邱县、裕安区)
红河哈尼族彝族自治州(绿春县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、蒙自市、建水县、个旧市、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、弥勒市、红河县、石屏县、元阳县)
海东市(互助土族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、化隆回族自治县)
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南宁市(良庆区、马山县、宾阳县、武鸣区、兴宁区、上林县、青秀区、横州市、邕宁区、隆安县、西乡塘区、江南区)
阳泉市(矿区、平定县、盂县、城区、郊区)
普洱市(思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县)
潍坊市(安丘市、寒亭区、昌邑市、潍城区、高密市、临朐县、昌乐县、寿光市、诸城市、坊子区、奎文区、青州市)
苏州市(常熟市、张家港市、吴江区、吴中区、虎丘区、相城区、姑苏区、昆山市、太仓市)
唐山市(滦州市、遵化市、路南区、古冶区、路北区、迁安市、玉田县、曹妃甸区、迁西县、乐亭县、丰南区、丰润区、滦南县、开平区)
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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