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鹤岗市(兴安区、绥滨县、东山区、向阳区、工农区、兴山区、萝北县、南山区)

青岛市(胶州市、李沧区、崂山区、市北区、平度市、莱西市、即墨区、市南区、城阳区、黄岛区)

南通市(海安市、崇川区、海门区、如皋市、通州区、启东市、如东县)

大理白族自治州(宾川县、鹤庆县、云龙县、弥渡县、祥云县、大理市、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、洱源县、漾濞彝族自治县、剑川县、永平县)  荆门市(东宝区、京山市、钟祥市、沙洋县、掇刀区)

荆州市(洪湖市、沙市区、江陵县、松滋市、石首市、监利市、荆州区、公安县)

内江市(威远县、隆昌市、东兴区、市中区、资中县)

淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)

漳州市(云霄县、龙文区、东山县、漳浦县、诏安县、龙海区、华安县、长泰区、芗城区、南靖县、平和县)  迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、多伦县、太仆寺旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗)

南平市(光泽县、政和县、延平区、邵武市、顺昌县、建阳区、松溪县、浦城县、武夷山市、建瓯市)

平凉市(华亭市、静宁县、崆峒区、泾川县、灵台县、崇信县、庄浪县)

三沙市(西沙区、南沙区)

银川市(贺兰县、永宁县、灵武市、兴庆区、西夏区、金凤区)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县、五原县)

佳木斯市(富锦市、前进区、郊区、同江市、桦川县、抚远市、汤原县、桦南县、东风区、向阳区)

泰安市(新泰市、宁阳县、肥城市、岱岳区、泰山区、东平县)

朝阳市(建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、双塔区、凌源市、北票市、龙城区、朝阳县)

陇南市(康县、礼县、成县、武都区、文县、西和县、两当县、宕昌县、徽县)

宿州市(泗县、萧县、灵璧县、砀山县、埇桥区)

牡丹江市(东安区、东宁市、宁安市、林口县、阳明区、爱民区、海林市、绥芬河市、穆棱市、西安区)

钦州市(浦北县、钦南区、钦北区、灵山县)

齐齐哈尔市(龙沙区、碾子山区、甘南县、富拉尔基区、拜泉县、富裕县、克山县、泰来县、建华区、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、讷河市、昂昂溪区、依安县、克东县、龙江县)

抚州市(东乡区、宜黄县、临川区、黎川县、乐安县、南城县、资溪县、金溪县、南丰县、崇仁县、广昌县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿克陶县、阿合奇县、阿图什市)

忻州市(原平市、河曲县、偏关县、繁峙县、五台县、神池县、宁武县、静乐县、代县、定襄县、岢岚县、五寨县、忻府区、保德县)

盐城市(亭湖区、东台市、盐都区、射阳县、滨海县、响水县、建湖县、大丰区、阜宁县)

临夏回族自治州(临夏市、广河县、永靖县、康乐县、和政县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县)

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德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、芒市、陇川县、瑞丽市)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、都兰县、格尔木市、乌兰县、德令哈市)

郴州市(资兴市、嘉禾县、苏仙区、安仁县、桂东县、永兴县、北湖区、桂阳县、宜章县、汝城县、临武县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)  来宾市(象州县、金秀瑶族自治县、武宣县、合山市、忻城县、兴宾区)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、惠水县、瓮安县、龙里县、罗甸县、荔波县、都匀市、平塘县、独山县、三都水族自治县、福泉市、长顺县)

芜湖市(镜湖区、无为市、湾沚区、弋江区、鸠江区、繁昌区、南陵县)

阿坝藏族羌族自治州(马尔康市、汶川县、理县、茂县、若尔盖县、黑水县、九寨沟县、红原县、阿坝县、松潘县、小金县、金川县、壤塘县)江门市(开平市、蓬江区、鹤山市、新会区、台山市、恩平市、江海区)

商丘市(梁园区、永城市、睢阳区、睢县、虞城县、民权县、宁陵县、夏邑县、柘城县)  宿迁市(泗阳县、宿城区、沭阳县、宿豫区、泗洪县)

邵阳市(邵阳县、北塔区、武冈市、新宁县、隆回县、洞口县、绥宁县、大祥区、新邵县、城步苗族自治县、双清区、邵东市)

辽阳市(灯塔市、辽阳县、弓长岭区、太子河区、宏伟区、白塔区、文圣区)

枣庄市(薛城区、市中区、峄城区、滕州市、台儿庄区、山亭区)阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

苏州市(昆山市、相城区、常熟市、吴中区、吴江区、太仓市、姑苏区、张家港市、虎丘区)

郑州市(荥阳市、中牟县、金水区、中原区、登封市、新郑市、上街区、新密市、巩义市、惠济区、二七区、管城回族区)

安阳市(殷都区、林州市、北关区、内黄县、安阳县、文峰区、龙安区、汤阴县、滑县)

双鸭山市(四方台区、饶河县、宝清县、集贤县、宝山区、岭东区、友谊县、尖山区)

文山壮族苗族自治州(广南县、文山市、富宁县、马关县、砚山县、丘北县、麻栗坡县、西畴县)

大连市(西岗区、庄河市、甘井子区、瓦房店市、普兰店区、中山区、长海县、金州区、沙河口区、旅顺口区)

清远市(连南瑶族自治县、英德市、连州市、阳山县、清新区、连山壮族瑶族自治县、清城区、佛冈县)

衢州市(龙游县、柯城区、衢江区、开化县、常山县、江山市)

塔城地区(托里县、沙湾市、裕民县、塔城市、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、额敏县)

台州市(椒江区、临海市、路桥区、温岭市、天台县、仙居县、玉环市、黄岩区、三门县)

恩施土家族苗族自治州(建始县、恩施市、来凤县、利川市、咸丰县、宣恩县、巴东县、鹤峰县)

潍坊市(潍城区、奎文区、高密市、昌邑市、寒亭区、昌乐县、安丘市、坊子区、寿光市、临朐县、诸城市、青州市)

镇江市(京口区、丹徒区、扬中市、丹阳市、句容市、润州区)

温州市(龙湾区、瓯海区、龙港市、永嘉县、平阳县、瑞安市、乐清市、文成县、苍南县、洞头区、泰顺县、鹿城区)

延安市(安塞区、延川县、黄陵县、黄龙县、甘泉县、宝塔区、志丹县、延长县、吴起县、富县、子长市、洛川县、宜川县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、西秀区、平坝区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县)

21世纪经济报道记者李览青上海报道

2024年被称为“大模型应用元年”，对银行业也不例外。

“千模大战”告一段落，头部基础模型厂商市场格局初定，应用端垂类模型“百花齐放”。作为数据最为密集、数字化基础最为成熟的行业，金融业成为率先探索大模型等AI技术应用的“排头兵”。

随着上市银行2024年年度报告的逐步披露，包括6家国有大行与8家股份制银行在内的14家全国性银行去年的AI战略与应用布局已全部对外公开。

21世纪经济报道记者梳理14家银行的AI战略发现，“AI+”已成为银行近两年发布AI战略的核心。纵观各家机构的“AI+”战略，主要包括三个方面，一是提供基础智能化能力的模型底座，二是强调安全保护与风险管理的配套机制，三是结合不同业务场景的创新应用。

与过去单点业务的技术应用创新不同，如今的“AI+”已覆盖银行C端用户、B端客户以及对内员工等全业务流程。

与此同时，记者发现，在技术之外，越来越多的银行注意到人与AI的关系，不仅强调AI与金融场景的融合，更切实关心员工如何真正使用AI技术，相关创新应用的调用率如何，技术真正带来了多少业务价值。

场景应用“多点开花”

尽管多家银行在前两年提出自研大模型底座，但从最新披露信息来看，应用的优先级被提到了前面。“自研大模型”的表述已转变为“应用大模型技术”或建设“自主可控的大模型技术底座”。

“本集团依据企业级应用需求，择优选择千亿级开源通用大模型，并利用长期积累的高质量文本数据对通用大模型进行预训练、微调和强化学习，建成面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，以及模型即服务（MaaS）的应用平台。”建设银行在年报中如是说。

建设银行首席信息官金磐石在业绩发布会上透露，截至2024年底，该行先后适配了16个版本的通用大模型，进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代，我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。”

目前来看，银行AI战略的基础大模型底座至少包括两个部分，一是以生成式大模型为基础的“快思考”大模型，另一个部分是以DeepSeek-R1为代表的“慢思考”推理模型，另外还有代码大模型、多模态大模型、智能体等等，分别针对不同场景的差异化需求实现落地应用。

例如中信银行明确表示，该行升级融合了决策时AI“中信大脑”与生成式AI“仓颉大模型”，由此建成了“自主平台+场景深耕+生态共建”的三位一体AI赋能体系。光大银行也制定了《模型建设发展规划》，布局“决策式模型+生成式模型”综合应用的智能解决方案。

在14家银行披露的AI应用场景中，已实现落地应用的成熟场景主要是智能编码研发、智能营销、智能客服、智能风控、合规内审、消费者权益保护，以及日常经营管理流程等等。

值得关注的是，在零售信贷、财富管理等与C端用户交互较多的场景之外，2024年有多家银行在金融市场、交易银行、公司金融等对公业务层面结合大模型与小模型能力，实现综合化的智能应用。

如招商银行在交易银行业务中深化人工智能技术应用，线上“招小财”AI助手能够准确识别客户意图，协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%，形成立体式的客户需求即时响应服务体系。招行还将大模型技术应用到资本管理领域，打造“智本GPT”，让产品定价管理系统进一步完善线上化全流程管理，推动数智化转型。

兴业银行也在金融市场业务场景中推出“兴小二”债券交易机器人，依托智能化交易平台，引入机器学习、大模型等先进技术进行系统和策略升级，通过各类算法和因子挖掘提升交易效率。

值得关注的是，邮储银行在年报中特别单独展示了两个市场交易业务场景下的机器人，展现了大模型与小模型结合在同一业务板块、不同场景、不同用户端的应用潜力。

一个是货币市场交易机器人“邮小助”，主要是在货币市场询价场景下与外部机构交易员进行人机交互对话，目前覆盖数百家金融机构，接受询价总量超过1.5万亿元，总成交金额超过2000亿元，交易平均耗时较人工节约94%，捕获超额收益率6个基点。“邮小助”的底层模型主要是小模型，可以在简单任务下实现更快的推理速度，参数少、复杂度、硬件资源要求和训练成本低，稳定性较高，当货币市场询价时用小模型抽取出用户意图及查询的实体数据，辅以大模型识别兜底，最终提高识别准确率。

另一个机器人是交易员助理机器人，主要为该行交易员提供服务，底层模型具备大模型意图理解、语义分析能力，集成多个系统查询功能，实现交易对手及交易标的债权基础信息、行内授信、历史持仓、评级估值等内外部信息的批量查询、对比和展示，一站式解决交易员交易前的查询准备需求，并可以根据用户的点赞、采纳等反馈自动学习，持续自动完善应答准确度。在交易员查询数据时，由大模型识别用户查询意图，生成数据查询代码，再由小模型完成数据加工并展现给用户，目前交易员助理机器人可以将交易前准备工作耗时大幅压缩75%，极大地提高了交易员的交易效率。

从“AI+金融”到“人+AI”

在“AI+”战略的推动下，各家银行披露的人工智能、大模型等新技术应用场景数量繁多，甚至“成百上千”。

如工行企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”已赋能20余个主要业务领域、200余个场景，累计调用量超10亿次。建设银行金融大模型体系已赋能行内193个应用场景。招商银行全行大模型应用场景超120个。中信银行决策式AI“中信大脑”的落地场景已超过1600个，生成式AI“仓颉大模型”孵化了超过80项创新应用。兴业银行大模型助手应用场景数量超过70个。民生银行全行落地了超过30个生成式AI的典型场景应用。

摆在银行面前的下一个问题是，如何确保在这些应用场景中，AI能够真正赋能于员工，让每个人都得以分享科技带来的便利。

越来越多的银行开始关注“人+AI”。

建设银行在财报中提到，在客户经营层面推出ChatBot交互版“帮得”客户经理全功能AI智能助理，以智能化为关键驱动，打造“人+AI”的新模式。基于ChatBot交互框架，以人工智能“大模型+小模型”架构路径对客户服务进行“全流程”再造升级，经营策略实现从总部数字大脑生产后直达一线，支持员工通过自然语言一键唤起知识、产品、活动等客户服务工具，AI辅助完成一站式产品配置和高效营销服务。此外，还推出一系列智能辅助工具，并打造AI小诸葛智能体。2024年，“帮得”智能助理总交互次数3463万次，为全行3万名对私客户经理服务。

招商银行也在财报中表示，加快打造“AI+金融”“人+数智化”新模式，促进人与科技相互赋能。在经营管理方面强化智能化工具应用，例如在零售条线打造零售智能助手产品矩阵，批发条线针对客户经理打造CRM智能助手，在人力资源数字化服务领域，基于大模型技术开发“数字美眉”机器人，实现对员工的智能服务，截至报告期末，“数字美眉”用户数达到2.53万人。

在为员工提供智能化工具的同时，一场全行级别的AI基础设施改造正在进行，前者是让员工“有得用”，后者能让员工“用得好”。

中国银行副行长蔡钊在业绩发布会上表示，围绕智能化建设发展，该行将“建机制，搭平台、汇数据、调模型、落场景、练队伍”，一方面，强化配套机制建设，推动建立人工智能应用治理架构，推进AI平台完善和模型调优，畅通大模型数据使用流程；另一方面，推进应用落地见效，按照“先内后外”的策略，以需求为牵引，以成效为驱动，优先聚焦知识辅助、内容生成等高价值场景，实现提质增效降本。

招行则是夯实“云+AI+中台”科技底座，充分释放上云红利，稳步推进自主可控的大模型全体系建设，聚焦打造行业领先的技术中台，不断提升组件规模与质量，提高IT资源复用水平，截至报告期末，累计发布组件5,942个。数据中台持续沉淀企业级的数据能力和数据资产，截至报告期末，大数据服务覆盖全行63%的员工，数据已成为员工经营分析的核心依据。