近年来，随着保险市场的不断扩大，保险欺诈手段也日益多样化和复🌟杂化。越发隐蔽的团伙、不断变换的骗术，不仅损害了保险消费者的🙌切身权益，还侵蚀着行业的诚信根基。 面对严峻挑战，中国👏人寿保险股份有限公司（以下简称“中国人寿”，股票代码：601😁628.SH，2628.HK）以全方位、智能化、高效协同的反🌟欺诈防御体系持续织密“反欺诈防护网”，着力营造更安心、更可靠🥳的保险消费环境，坚决守护消费者合法权益，护航行业健康发展。 😴 三层防线：打造组织架构的“控制中心” 当欺诈手段😍愈发隐蔽，一套清晰高效的组织架构就像“中枢神经”，决定着反欺🌟诈行动的响应速度与执行力度。中国人寿搭建了由“三层防线”组成🔥的“控制中心”：公司治理层立足全局，负责制定欺诈风险管理的总😢体政策和基本制度，为反欺诈工作划定方向;业务运作层冲锋在前，🤯负责在投保、核保、理赔等各个业务环节主动识别、评估、应对欺诈😆风险，同时做好全程监控与动态报告；监督管理层则以 “把关人”🌟 身份，定期检查现有流程、控制程序是否有效，及时补上风险漏洞😅。 从定方向、强执行到查漏洞，三层防线分工明确、协同合😉作，既实现了内部资源的高效统筹，更让每一项反欺诈举措都落到实🚀处，为欺诈风险防控打下了坚实“地基”。 科技引擎：驱动⭐全面防控的“智能盾牌” 科技的加持，让中国人寿的反欺诈😡防线更“聪明”、更敏锐。公司深度融合大数据与人工智能技术，打😅造了“事前预警、事中拦截、事后回溯”的全流程智能防控模式，给😂反欺诈防线装上了洞察风险的“顺风耳”和“千里眼”。 通🥳过严谨的产品设计、规范的销售管理和智慧核保系统，公司能够快速❤️精准评估业务风险，从源头防控“带病投保”等逆选择行为。业务开🤩展过程中，智能风控模型如同“流动的巡逻兵”，对各大险种的风险🎉数据实时监测，一旦发现冒名就诊、不合理用药等异常信号，即会立🎉刻发出预警提示。即便案件完结，反欺诈工作也并未停止——针对已😊结案的业务，公司会基于多年沉淀的反欺诈“规则库”启动 “回头👍看” 机制，不让“漏网之鱼”逃脱追溯。? 通力合作：拉😘起联防反诈的“天罗地网” 反欺诈从来不是“单打独斗”，🚀而是需要多方携手的“协同战役”。推进反欺诈工作的征程中，中国🤗人寿积极走出去，与司法机关、行业组织等建立起常态化合作机制，😆形成“内外联动、齐抓共管”的反欺诈合力。在公安部与国家金融监👏督管理总局联合开展的保险诈骗犯罪专项打击活动中，公司累计向公🚀安机关报送线索200余条，推动公安立案20余起，协助破获4起💯典型保险诈骗案件，抓获犯罪嫌疑人10余名，用实际行动彰显了打😉击犯罪的决心。 与此同时，中国人寿积极扛起反保险欺诈宣🌟传的社会责任，坚持把诚信理念和反欺诈意识播撒到公众心中。借助🥳“7.8全国保险公众宣传日”“金融教育宣传周”等重要节点，公😉司组织工作人员上街道、进社区、入校园，通过案例讲解、互动问答🚀、发放宣传手册等形式开展反保险欺诈宣传活动，提醒消费者警惕保😍险欺诈风险。；针对内部从业人员，公司定期开展反欺诈专项培训，🥳重点提升风险筛查、异常行为识别及线索报送能力，让每一位员工都😎成为反欺诈“前哨兵”。 一系列扎实有效的举措，让中国人😆寿的反欺诈能力显著提升：成功遏制了多起欺诈行为，守护了公司资😡产安全，更重要的是，维护了消费者的合法权益——让保险赔付资源🤗真正用在 “刀刃上”，避免诚信客户因欺诈案件承担额外成本。系🤗列举措既赢得了客户的信任与认可，也推动着行业健康发展，为社会👏信用体系完善添砖加瓦。 打击保险欺诈是一场持久战，需要😀持之以恒的坚守与创新。未来，中国人寿将继续以守护消费者权益为😘初心，以更坚定的决心完善防控体系，以更前沿的科技升级反欺诈手😴段，以更开放的姿态深化多方协作，将保险“反欺诈防护网”越织越😘密。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