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包头市(达尔罕茂明安联合旗、石拐区、九原区、昆都仑区、东河区、固阳县、白云鄂博矿区、土默特右旗、青山区)

丹东市(振安区、元宝区、凤城市、东港市、振兴区、宽甸满族自治县)

通化市(二道江区、通化县、集安市、梅河口市、柳河县、东昌区、辉南县)

香港特别行政区  随州市(曾都区、随县、广水市)

益阳市(桃江县、赫山区、安化县、沅江市、南县、资阳区)

西宁市(城西区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县、湟中区、城东区、城北区)

自贡市(富顺县、贡井区、大安区、荣县、沿滩区、自流井区)内江市(市中区、隆昌市、资中县、东兴区、威远县)

宁波市(北仑区、慈溪市、宁海县、镇海区、海曙区、鄞州区、余姚市、奉化区、象山县、江北区)  双鸭山市(宝山区、尖山区、集贤县、宝清县、岭东区、友谊县、四方台区、饶河县)

张家口市(怀来县、怀安县、桥东区、赤城县、万全区、下花园区、沽源县、康保县、张北县、阳原县、尚义县、涿鹿县、崇礼区、桥西区、宣化区、蔚县)

百色市(田阳区、西林县、右江区、乐业县、靖西市、隆林各族自治县、平果市、德保县、田林县、凌云县、田东县、那坡县)

楚雄彝族自治州(南华县、永仁县、双柏县、禄丰市、武定县、元谋县、姚安县、大姚县、牟定县、楚雄市)

咸宁市(咸安区、赤壁市、通山县、通城县、崇阳县、嘉鱼县)

本溪市(溪湖区、南芬区、桓仁满族自治县、明山区、平山区、本溪满族自治县)

赤峰市(敖汉旗、巴林左旗、巴林右旗、宁城县、林西县、阿鲁科尔沁旗、克什克腾旗、翁牛特旗、喀喇沁旗、红山区、元宝山区、松山区)

六安市(舒城县、霍邱县、霍山县、裕安区、金寨县、金安区、叶集区)

新疆维吾尔自治区

沈阳市(苏家屯区、康平县、铁西区、新民市、皇姑区、大东区、辽中区、沈北新区、于洪区、浑南区、法库县、和平区、沈河区)

衡水市(景县、深州市、饶阳县、枣强县、故城县、阜城县、桃城区、安平县、武强县、武邑县、冀州区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、天峻县、德令哈市、都兰县、茫崖市、格尔木市)

临沂市(费县、兰陵县、河东区、平邑县、兰山区、郯城县、罗庄区、莒南县、沂南县、临沭县、蒙阴县、沂水县)

日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)

唐山市(路北区、迁安市、遵化市、路南区、滦州市、丰润区、玉田县、古冶区、迁西县、丰南区、开平区、曹妃甸区、乐亭县、滦南县)

漳州市(华安县、龙文区、云霄县、龙海区、芗城区、南靖县、诏安县、长泰区、漳浦县、平和县、东山县)

玉林市(北流市、陆川县、兴业县、福绵区、容县、博白县、玉州区)

宁夏回族自治区

定西市(通渭县、渭源县、漳县、临洮县、岷县、陇西县、安定区)

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

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

永州市(道县、冷水滩区、江永县、江华瑶族自治县、零陵区、新田县、东安县、祁阳市、宁远县、双牌县、蓝山县)

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

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)  清远市(英德市、清新区、佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、连州市、清城区、连南瑶族自治县)

黄冈市(武穴市、英山县、浠水县、黄梅县、麻城市、蕲春县、黄州区、罗田县、团风县、红安县)

梧州市(万秀区、长洲区、龙圩区、蒙山县、苍梧县、岑溪市、藤县)

临汾市(洪洞县、吉县、霍州市、隰县、翼城县、乡宁县、古县、侯马市、汾西县、永和县、安泽县、尧都区、浮山县、襄汾县、曲沃县、蒲县、大宁县)白银市(平川区、景泰县、白银区、会宁县、靖远县)

渭南市(白水县、大荔县、合阳县、韩城市、华阴市、临渭区、富平县、华州区、潼关县、蒲城县、澄城县)  迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

黑河市(嫩江市、孙吴县、逊克县、五大连池市、爱辉区、北安市)

上海市(徐汇区、虹口区、闵行区、金山区、青浦区、崇明区、静安区、黄浦区、宝山区、嘉定区、杨浦区、长宁区、奉贤区、松江区、浦东新区、普陀区)

海南藏族自治州(兴海县、贵德县、同德县、贵南县、共和县)白城市(镇赉县、洮南市、通榆县、洮北区、大安市)

漯河市(郾城区、舞阳县、召陵区、临颍县、源汇区)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)

赣州市(大余县、龙南市、会昌县、信丰县、赣县区、石城县、南康区、于都县、崇义县、寻乌县、瑞金市、章贡区、定南县、宁都县、上犹县、全南县、安远县、兴国县)

惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县)

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、阿拉山口市、精河县、博乐市)

深圳市(罗湖区、光明区、龙岗区、坪山区、宝安区、南山区、福田区、盐田区、龙华区)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、阿尔山市)

杭州市(富阳区、淳安县、余杭区、拱墅区、临平区、建德市、临安区、滨江区、上城区、桐庐县、钱塘区、西湖区、萧山区)

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

莆田市(涵江区、仙游县、荔城区、城厢区、秀屿区)

鹤岗市(向阳区、工农区、东山区、兴山区、兴安区、绥滨县、萝北县、南山区)

荆州市(江陵县、公安县、洪湖市、沙市区、石首市、荆州区、监利市、松滋市)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

广安市(前锋区、广安区、邻水县、岳池县、武胜县、华蓥市)

绍兴市(柯桥区、诸暨市、越城区、新昌县、嵊州市、上虞区)

　　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。