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黔西南布依族苗族自治州(册亨县、贞丰县、望谟县、兴仁市、兴义市、晴隆县、普安县、安龙县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)
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果洛藏族自治州(达日县、久治县、玛多县、玛沁县、班玛县、甘德县)
铁岭市(昌图县、银州区、清河区、西丰县、开原市、铁岭县、调兵山市)
临沧市(凤庆县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、沧源佤族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、镇康县)
平顶山市(舞钢市、湛河区、新华区、卫东区、汝州市、郏县、鲁山县、石龙区、宝丰县、叶县)
青岛市(崂山区、李沧区、市南区、胶州市、平度市、黄岛区、莱西市、即墨区、市北区、城阳区)
福州市(罗源县、福清市、闽侯县、马尾区、仓山区、长乐区、闽清县、晋安区、鼓楼区、台江区、平潭县、永泰县、连江县)
咸阳市(永寿县、渭城区、武功县、旬邑县、礼泉县、三原县、兴平市、杨陵区、泾阳县、彬州市、秦都区、长武县、淳化县、乾县)
佳木斯市(同江市、前进区、桦南县、向阳区、桦川县、抚远市、郊区、汤原县、东风区、富锦市)
惠州市(龙门县、惠阳区、惠东县、惠城区、博罗县)
宜宾市(珙县、长宁县、筠连县、高县、兴文县、屏山县、江安县、叙州区、南溪区、翠屏区)
白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、靖宇县、江源区)
深圳市(宝安区、盐田区、龙岗区、龙华区、罗湖区、南山区、坪山区、光明区、福田区)
汕头市(潮阳区、潮南区、金平区、龙湖区、南澳县、澄海区、濠江区)
东莞市
日喀则市(萨迦县、岗巴县、萨嘎县、仲巴县、谢通门县、吉隆县、定结县、定日县、江孜县、仁布县、聂拉木县、亚东县、桑珠孜区、南木林县、昂仁县、白朗县、康马县、拉孜县)
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海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)
枣庄市(峄城区、台儿庄区、薛城区、滕州市、山亭区、市中区)
朔州市(朔城区、平鲁区、应县、右玉县、怀仁市、山阴县)
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呼和浩特市(新城区、赛罕区、玉泉区、托克托县、清水河县、武川县、和林格尔县、回民区、土默特左旗)
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阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、吉木乃县、哈巴河县、布尔津县、青河县、福海县)
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昆明市(安宁市、呈贡区、西山区、宜良县、富民县、东川区、五华区、寻甸回族彝族自治县、官渡区、晋宁区、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、石林彝族自治县、盘龙区)
吕梁市(交口县、交城县、中阳县、汾阳市、临县、兴县、孝义市、柳林县、离石区、岚县、文水县、石楼县、方山县)
百色市(凌云县、田东县、田阳区、靖西市、田林县、德保县、隆林各族自治县、平果市、乐业县、右江区、那坡县、西林县)
赤峰市(敖汉旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、红山区、翁牛特旗、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、巴林左旗、宁城县、松山区、林西县、元宝山区)
柳州市(柳城县、融水苗族自治县、柳北区、柳南区、城中区、鹿寨县、三江侗族自治县、鱼峰区、融安县、柳江区)
辽源市(龙山区、东丰县、西安区、东辽县)
香港特别行政区
双鸭山市(宝清县、友谊县、四方台区、尖山区、集贤县、饶河县、宝山区、岭东区)
辽阳市(辽阳县、灯塔市、太子河区、白塔区、弓长岭区、文圣区、宏伟区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
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。
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