当数字化转型从顺应潮流的口号转变为企业决胜未来的关键，具有金😢融央企、行业头雁等多重属性的中国人寿保险股份有限公司（以下简🎉称“中国人寿”，股票代码：601628.SH，2628.HK😉）也在多线出击，铸造独具国寿特色的数字护城河，以数据要素为“❤️金融为民”的篇章增添生动注脚。 在执笔写好“数字金融”🙄大文章的过程中，中国人寿以开放视野积极探索，通过借鉴跨行业经😆验创新业务模式，成功构建起以客户为中心、线上线下一体的EAC😜模式，在实现价值创造追求的同时，继续向着建设“数字国寿”的目👍标前行。 科技重塑价值：重构业务模式 升级服务体验 😀 作为国内寿险行业的领军企业，中国人寿紧抓数字化发展趋势，😂将科技作为第一生产力助推公司转型变革，夯实数据底座、打造数字🥳平台，形成“大后台+小前端”的科技布局，将自身的数据资源优势👍转化为用户触手可及的服务体验。 围绕信息化“处理、传递😁、交付”本原特征，中国人寿绘写“数字国寿”概念图——在信息处😂理层面布局“大后台”，建设国寿混合云，将传统相互独立的IT设😡备连接成安全可靠、分钟级动态伸缩的企业级IT资源池；在信息传😎递层面布局“扁平化网络”，支持全网万物互联，形成高效畅通的信🤔息高速路；在信息交付层面布局“小前端”，以轻型数字化平台提供😁一体多元的线上便捷服务站。 通过三者的有机结合，实现海😅量数据资产与信息资源在业务链条中的有效流动，中国人寿构建起以😴客户为中心、线上线下一体的EAC模式，并以数字化平台为载体集👏中呈现。 如今，中国人寿已经建立起包含寿险APP、企业🚀微信、小程序的多维度线上平台，打破时空边界，让服务精准触达用🤔户。目前寿险APP注册用户数超1.6亿，月均活跃用户超110🚀0万人。 同时，中国人寿通过数字驱动的高效响应，大幅降😆低用户等待时间与客服成本，提升服务质量与品牌形象，实现用户满👏意与业务增长的双赢。其通过集成国产大模型能力，创新应用“智慧🚀伙伴”座席智能助手，“让数据跑代替人工找”，电话和在线座席知🥳识检索的服务效率和交互应答精准性显著提升；对于需要临柜办理的😀业务，创新打造“空中客服”O2O服务新模式，为具有临柜业务需🤗求的客户构建快速通道，2024年累计服务客户180万人次。 😊 依托数字化平台，中国人寿为用户提供秒级响应、精准解答、😜高效便捷体验和个性化服务触达，将更普惠、更高效的专业金融服务🤩带到每个人身边。这不但满足了用户的即时需求，而且能够更深层次🌟地连接情感、沉淀信任，实现用户关系的数字化升级与长效维系，生😅动诠释“金融为民”的核心理念。 理赔一站直达：精准触达😉场景 实现效能革命 做好包括“数字金融”在内的“五篇大⭐文章”，是金融机构深刻把握金融工作的政治性、人民性，守护群众😁权益，传递金融温度的关键手段。而理赔服务事关人民群众的切身利😴益，是广大用户关心的焦点，是保险行业的“试金石”，更是保险“🎉人民性”的关键体现。 民之所需，我之所向。中国人寿作为🚀寿险行业的头雁多措并举，发挥主业优势与数字动能双重功效，在理😎赔过程中跑出国寿“加速度”。 一方面，积极运用AI大模😅型等先进技术，分模式、分场景精细化打造智能理赔体系，如重疾险🤔理赔反欺诈模型、健康险反欺诈模型、理赔预付费模型等，提升理赔🙄效能。2024年全年，中国人寿智能化审核赔案超1700万件，😆智能化率超70%。 展开全文 另一方面，积极探索😘医保商保数据融合，打通医保商保间的“数据孤岛”，实现医保商保🚀同步结算。在全国范围内首创医保商保门诊急诊直赔服务，为客户带🙄来无需申请理赔、院端收费即秒级结案的革命性体验，整体赔付时效⭐大幅缩短，做到理赔“有速度、有温度”。 医疗票据结构化👏采集、医疗责任精准匹配是理赔过程中最耗时、最费力的难题。中国😂人寿深耕人工智能技术应用，攻克多项技术难点，通过构建智能调度😡、智能识别、智能审核等核心能力，让全流程无人工理赔作业模式成😍功落地。部分案件在客户报案申请后，全程由系统智能化处理办结，⭐赔付快速到账，最快仅需3分钟即可完成赔付。 目前，中国😉人寿已在全国多个省市实现了一站式商业医疗保险理赔实时结算，具😂备一站式线上商业保险、普惠保险理赔直付能力，普惠保险保障覆盖😀范围达数亿人。中国人寿通过数据协同优化资源配置，为提升全民健🤯康管理水平贡献国寿力量。 创新驱动前行：构建智能体系 🤩擘画数字蓝图 在2025年上半年经营管理工作会议上，中🚀国人寿提出，强化数字化赋能与应用仍是下半年部署的工作重点之一😡。具体而言，中国人寿将“在科技赋能上持续加力，强化科技基础性🤯支撑能力，加快科技成果推广与应用，全面提高经营管理各领域数智👍化水平”。 数字服务体系绝非空中楼阁，而是根植于技术底😢蕴、资源积淀与生态协同的“数字参天树”。唯有根系深扎于算力沃🥳土、枝干融合业务基因、叶脉贯通数据活水，方能撑起智慧服务的苍😀穹。 深入实施科技创新战略，坚持科技自立自强，中国人寿😘建设了以云原生、大数据、数字研发为特征的业内领先的科技能力。🙄在技术能力建设与应用场景赋能方面具备海量数据优势与前沿布局眼⭐光。在数据管理、数字研发、数字运营、风险防控全链条取得积极成😀效，斩获多项重磅荣誉。 人工智能为行业变革带来良机。中😍国人寿是业内首批私有化部署国产大模型的保险公司，目前已在前沿😀智能领域高效引入多个高质量大模型，全面支持各业务领域实现智能😘化转型升级。在APP开发方面，未来计划集成医疗、养老等多种服😴务，为国寿客户提供一站式服务，打造国寿服务数字生态新模式。此😢外，聚焦特定业务场景，精准破解细分领域难题，在核心业务领域自😁主开发数十个小模型，实现“痛点拆解”与“价值创造”的质变。 🌟 在基础设施建设方面，中国人寿以国内领先的数据中心，打造😎行业领先的混合云，对接外部主流公有云，双线并行建设数字化多云⭐底座，保障核心业务连续性与云端生态体系兼容性，成功打造行业领🤗先的云服务能力。 在业务领域赋能方面，中国人寿目前已累😎计落地数百个智能应用场景，广泛覆盖销售、客服、风控、运营、财🤩务、精算等核心业务领域，在智能承保、智能核保、智能问答、自动😆理赔、投资分析等关键环节取得成果。同时，以科技创新赋能风险防🤯控的前置，让风险管控嵌入业务全链条，建成实时风控策略中心。将🤔风控策略深入承保、客服、理赔等业务环节，实现全业务环节的风险👍规则集中统一管理，建成实时风控新格局。 科技并非保险机😂构锦上添花的装饰标签，而是在人民群众“急、难、困、愁”之时，🥳为之抵御风雨、传递温度的数字基石。中国人寿用算法读懂用户痛点🥳，用技术践行“金融为民”承诺，为满足人民日益多样化的保险保障👍需求，奋力谱写数字金融新篇章不懈奋斗。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

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

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多