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全国服务区域：
德阳市(罗江区、广汉市、什邡市、绵竹市、中江县、旌阳区)
三门峡市(陕州区、灵宝市、义马市、卢氏县、渑池县、湖滨区)
伊犁哈萨克自治州(巩留县、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、新源县、霍城县、霍尔果斯市、特克斯县、昭苏县、伊宁县、奎屯市)
红河哈尼族彝族自治州(开远市、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、红河县、石屏县、个旧市、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、绿春县、元阳县、弥勒市、建水县、蒙自市)
日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)
天津市(静海区、河北区、南开区、和平区、西青区、北辰区、宝坻区、河西区、滨海新区、蓟州区、宁河区、红桥区、河东区、东丽区、武清区、津南区)
辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)
邯郸市(永年区、馆陶县、广平县、曲周县、峰峰矿区、临漳县、成安县、邯山区、复兴区、邱县、鸡泽县、大名县、武安市、魏县、涉县、肥乡区、磁县、丛台区)
雅安市(雨城区、荥经县、宝兴县、天全县、石棉县、芦山县、汉源县、名山区)
湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、德清县、安吉县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
惠州市(惠城区、博罗县、惠东县、惠阳区、龙门县)
百色市(西林县、平果市、田东县、田林县、右江区、凌云县、那坡县、乐业县、靖西市、田阳区、德保县、隆林各族自治县)
孝感市(大悟县、应城市、孝南区、汉川市、孝昌县、云梦县、安陆市)
赤峰市(阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、元宝山区、喀喇沁旗、巴林左旗、巴林右旗、红山区、宁城县、翁牛特旗、克什克腾旗、松山区、林西县)
南阳市(淅川县、新野县、宛城区、西峡县、内乡县、南召县、方城县、卧龙区、邓州市、社旗县、唐河县、镇平县、桐柏县)
益阳市(桃江县、沅江市、赫山区、资阳区、安化县、南县)
株洲市(攸县、天元区、茶陵县、荷塘区、炎陵县、芦淞区、石峰区、醴陵市、渌口区)
宜昌市(秭归县、夷陵区、伍家岗区、宜都市、兴山县、五峰土家族自治县、西陵区、点军区、当阳市、远安县、枝江市、猇亭区、长阳土家族自治县)
凉山彝族自治州(金阳县、布拖县、雷波县、越西县、美姑县、甘洛县、西昌市、盐源县、木里藏族自治县、德昌县、会东县、会理市、普格县、冕宁县、昭觉县、宁南县、喜德县)
西宁市(城北区、城西区、湟源县、城东区、城中区、湟中区、大通回族土族自治县)
安康市(紫阳县、石泉县、平利县、岚皋县、白河县、汉阴县、汉滨区、宁陕县、镇坪县、旬阳市)
沈阳市(苏家屯区、浑南区、康平县、皇姑区、铁西区、大东区、新民市、和平区、于洪区、辽中区、法库县、沈北新区、沈河区)
东莞市
宣城市(郎溪县、宁国市、旌德县、宣州区、绩溪县、广德市、泾县)
淮安市(盱眙县、涟水县、金湖县、洪泽区、清江浦区、淮安区、淮阴区)
泰州市(泰兴市、高港区、姜堰区、海陵区、兴化市、靖江市)
南京市(栖霞区、浦口区、鼓楼区、建邺区、雨花台区、六合区、江宁区、玄武区、高淳区、秦淮区、溧水区)
上海市(长宁区、杨浦区、嘉定区、闵行区、普陀区、青浦区、崇明区、黄浦区、虹口区、松江区、静安区、金山区、奉贤区、宝山区、徐汇区、浦东新区)
楚雄彝族自治州(姚安县、南华县、禄丰市、永仁县、双柏县、武定县、楚雄市、大姚县、牟定县、元谋县)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、黑水县、九寨沟县、汶川县、壤塘县、马尔康市、小金县、松潘县、阿坝县、红原县、金川县、理县、茂县)
济南市(长清区、章丘区、历城区、钢城区、天桥区、济阳区、市中区、历下区、商河县、槐荫区、莱芜区、平阴县)
绥化市(海伦市、兰西县、绥棱县、明水县、望奎县、安达市、北林区、青冈县、庆安县、肇东市)
滨州市(邹平市、沾化区、无棣县、滨城区、阳信县、惠民县、博兴县)
舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县、定海区)
柳州市(柳江区、柳北区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、鱼峰区、柳南区、城中区、融安县、柳城县、鹿寨县)
黔南布依族苗族自治州(荔波县、惠水县、长顺县、都匀市、平塘县、三都水族自治县、罗甸县、福泉市、贵定县、瓮安县、独山县、龙里县)
内蒙古自治区
定西市(漳县、临洮县、安定区、岷县、渭源县、通渭县、陇西县)
丹东市(东港市、振兴区、振安区、元宝区、宽甸满族自治县、凤城市)
来宾市(忻城县、合山市、兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、象州县)
九江市(永修县、湖口县、柴桑区、浔阳区、庐山市、彭泽县、德安县、濂溪区、武宁县、修水县、都昌县、瑞昌市、共青城市)
西藏自治区
荆门市(钟祥市、沙洋县、东宝区、京山市、掇刀区)
湘西土家族苗族自治州(永顺县、凤凰县、吉首市、花垣县、龙山县、保靖县、泸溪县、古丈县)
绍兴市(诸暨市、上虞区、越城区、新昌县、嵊州市、柯桥区)
江门市(江海区、新会区、蓬江区、恩平市、台山市、开平市、鹤山市)
甘南藏族自治州(舟曲县、临潭县、卓尼县、合作市、迭部县、碌曲县、玛曲县、夏河县)
丽江市(古城区、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县)
合肥市(蜀山区、肥西县、瑶海区、肥东县、长丰县、巢湖市、包河区、庐阳区、庐江县)
葫芦岛市(南票区、建昌县、兴城市、龙港区、绥中县、连山区)
常州市(钟楼区、溧阳市、武进区、天宁区、新北区、金坛区)
哈尔滨市(宾县、通河县、香坊区、道里区、松北区、木兰县、巴彦县、阿城区、依兰县、呼兰区、方正县、平房区、尚志市、双城区、延寿县、南岗区、五常市、道外区)
新乡市(卫滨区、卫辉市、长垣市、新乡县、辉县市、原阳县、获嘉县、延津县、凤泉区、封丘县、红旗区、牧野区)
南昌市(进贤县、西湖区、南昌县、安义县、新建区、红谷滩区、东湖区、青山湖区、青云谱区)
菏泽市(成武县、牡丹区、曹县、巨野县、郓城县、单县、定陶区、鄄城县、东明县)
上饶市(鄱阳县、婺源县、余干县、广信区、信州区、万年县、铅山县、玉山县、弋阳县、德兴市、广丰区、横峰县)
青岛市(李沧区、黄岛区、胶州市、市南区、崂山区、平度市、即墨区、莱西市、市北区、城阳区)
韶关市(新丰县、浈江区、始兴县、仁化县、乳源瑶族自治县、南雄市、武江区、乐昌市、翁源县、曲江区)
淄博市(张店区、桓台县、沂源县、周村区、高青县、淄川区、临淄区、博山区)
朝阳市(龙城区、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、双塔区、朝阳县、凌源市)
南宁市(横州市、良庆区、上林县、武鸣区、江南区、兴宁区、隆安县、邕宁区、马山县、青秀区、宾阳县、西乡塘区)
遂宁市(射洪市、蓬溪县、大英县、安居区、船山区)
丽水市(龙泉市、遂昌县、莲都区、缙云县、庆元县、青田县、景宁畲族自治县、松阳县、云和县)
天水市(清水县、秦安县、麦积区、张家川回族自治县、武山县、秦州区、甘谷县)
广州市(增城区、从化区、花都区、荔湾区、黄埔区、海珠区、白云区、南沙区、越秀区、番禺区、天河区)
萍乡市(芦溪县、上栗县、安源区、湘东区、莲花县)
宁德市(周宁县、蕉城区、福安市、福鼎市、寿宁县、屏南县、霞浦县、柘荣县、古田县)
永州市(江永县、双牌县、蓝山县、新田县、东安县、祁阳市、宁远县、冷水滩区、零陵区、江华瑶族自治县、道县)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、博乐市、温泉县、阿拉山口市)
新疆维吾尔自治区
潍坊市(安丘市、高密市、昌邑市、寒亭区、诸城市、临朐县、昌乐县、坊子区、青州市、奎文区、寿光市、潍城区)
盐城市(东台市、亭湖区、响水县、阜宁县、射阳县、盐都区、滨海县、建湖县、大丰区)
阳泉市(矿区、平定县、盂县、郊区、城区)
白城市(洮北区、大安市、镇赉县、洮南市、通榆县)
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榆林市(府谷县、佳县、吴堡县、靖边县、横山区、清涧县、绥德县、定边县、子洲县、神木市、米脂县、榆阳区)
滁州市(来安县、琅琊区、天长市、定远县、全椒县、明光市、凤阳县、南谯区)
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台州市(椒江区、温岭市、黄岩区、仙居县、天台县、玉环市、路桥区、临海市、三门县)
安庆市(大观区、宿松县、迎江区、潜山市、岳西县、怀宁县、桐城市、望江县、太湖县、宜秀区)
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鹤壁市(鹤山区、淇县、淇滨区、山城区、浚县)
吕梁市(孝义市、文水县、临县、石楼县、岚县、交口县、离石区、交城县、方山县、兴县、汾阳市、中阳县、柳林县)
拉萨市(曲水县、城关区、林周县、达孜区、当雄县、堆龙德庆区、尼木县、墨竹工卡县)
湛江市(廉江市、遂溪县、坡头区、吴川市、赤坎区、雷州市、霞山区、徐闻县、麻章区)
太原市(尖草坪区、迎泽区、阳曲县、小店区、清徐县、杏花岭区、万柏林区、古交市、娄烦县、晋源区)
大理白族自治州(洱源县、剑川县、弥渡县、宾川县、云龙县、鹤庆县、大理市、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、永平县、南涧彝族自治县、祥云县)
长治市(壶关县、沁县、沁源县、黎城县、平顺县、武乡县、潞城区、上党区、潞州区、屯留区、长子县、襄垣县)
铜陵市(郊区、铜官区、枞阳县、义安区)
宝鸡市(千阳县、岐山县、眉县、金台区、陈仓区、陇县、凤翔区、麟游县、扶风县、渭滨区、凤县、太白县)
宁夏回族自治区
莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、荔城区、仙游县)
衡水市(景县、桃城区、安平县、冀州区、阜城县、武强县、深州市、枣强县、武邑县、故城县、饶阳县)
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。
新闻结尾
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