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榆林市(神木市、横山区、清涧县、绥德县、定边县、米脂县、榆阳区、佳县、子洲县、吴堡县、府谷县、靖边县)

滁州市(定远县、明光市、来安县、天长市、南谯区、琅琊区、全椒县、凤阳县)

濮阳市(南乐县、华龙区、范县、濮阳县、台前县、清丰县)

通化市(柳河县、通化县、梅河口市、东昌区、二道江区、集安市、辉南县)  崇左市(江州区、凭祥市、龙州县、宁明县、天等县、大新县、扶绥县)

长春市(双阳区、九台区、绿园区、二道区、朝阳区、南关区、德惠市、榆树市、宽城区、农安县、公主岭市)

保山市(施甸县、腾冲市、昌宁县、隆阳区、龙陵县)

葫芦岛市(南票区、建昌县、兴城市、龙港区、连山区、绥中县)

鹤壁市(山城区、浚县、淇县、淇滨区、鹤山区)  长沙市(天心区、长沙县、芙蓉区、岳麓区、雨花区、浏阳市、宁乡市、望城区、开福区)

河池市(罗城仫佬族自治县、南丹县、天峨县、东兰县、宜州区、凤山县、金城江区、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县)

荆门市(京山市、掇刀区、钟祥市、东宝区、沙洋县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、华坪县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县)

梅州市(兴宁市、平远县、大埔县、蕉岭县、五华县、梅县区、丰顺县、梅江区)

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

海口市(美兰区、秀英区、龙华区、琼山区)

银川市(永宁县、贺兰县、金凤区、灵武市、西夏区、兴庆区)

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

株洲市(芦淞区、醴陵市、渌口区、天元区、攸县、茶陵县、石峰区、荷塘区、炎陵县)

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

咸阳市(兴平市、淳化县、三原县、彬州市、武功县、乾县、杨陵区、旬邑县、礼泉县、长武县、秦都区、渭城区、永寿县、泾阳县)

厦门市(集美区、翔安区、湖里区、同安区、海沧区、思明区)

云浮市(新兴县、郁南县、云安区、云城区、罗定市)

淄博市(临淄区、桓台县、博山区、张店区、淄川区、沂源县、周村区、高青县)

阿克苏地区(柯坪县、新和县、乌什县、温宿县、沙雅县、阿瓦提县、阿克苏市、拜城县、库车市)

黄山市(休宁县、屯溪区、黄山区、徽州区、歙县、黟县、祁门县)

天水市(张家川回族自治县、武山县、麦积区、清水县、秦州区、甘谷县、秦安县)

山南市(浪卡子县、加查县、错那市、曲松县、措美县、隆子县、桑日县、乃东区、琼结县、洛扎县、贡嘎县、扎囊县)

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

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营口市(盖州市、大石桥市、老边区、西市区、鲅鱼圈区、站前区)

三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)

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

深圳市(宝安区、盐田区、南山区、龙岗区、龙华区、福田区、坪山区、光明区、罗湖区)  杭州市(临平区、淳安县、西湖区、临安区、钱塘区、拱墅区、萧山区、富阳区、上城区、余杭区、滨江区、建德市、桐庐县)

贺州市(平桂区、富川瑶族自治县、钟山县、八步区、昭平县)

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

佳木斯市(富锦市、抚远市、桦南县、桦川县、同江市、汤原县、郊区、东风区、前进区、向阳区)盐城市(射阳县、阜宁县、亭湖区、滨海县、盐都区、建湖县、响水县、大丰区、东台市)

抚顺市(东洲区、新抚区、清原满族自治县、抚顺县、顺城区、望花区、新宾满族自治县)  泸州市(江阳区、龙马潭区、古蔺县、叙永县、泸县、纳溪区、合江县)

莆田市(涵江区、荔城区、仙游县、秀屿区、城厢区)

曲靖市(马龙区、陆良县、沾益区、宣威市、会泽县、富源县、罗平县、师宗县、麒麟区)

锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正蓝旗、镶黄旗、苏尼特右旗、二连浩特市、正镶白旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、多伦县)毕节市(大方县、纳雍县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、织金县、金沙县、黔西市)

江门市(江海区、蓬江区、开平市、恩平市、台山市、鹤山市、新会区)

伊春市(嘉荫县、大箐山县、伊美区、铁力市、乌翠区、汤旺县、友好区、丰林县、金林区、南岔县)

驻马店市(平舆县、西平县、泌阳县、汝南县、确山县、新蔡县、正阳县、遂平县、驿城区、上蔡县)

吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、盐池县、青铜峡市)

信阳市(商城县、新县、潢川县、罗山县、淮滨县、光山县、平桥区、固始县、浉河区、息县)

黔东南苗族侗族自治州(雷山县、剑河县、施秉县、台江县、丹寨县、榕江县、天柱县、麻江县、从江县、凯里市、黄平县、黎平县、锦屏县、镇远县、岑巩县、三穗县)

白银市(白银区、会宁县、景泰县、平川区、靖远县)

宜昌市(长阳土家族自治县、兴山县、猇亭区、西陵区、秭归县、点军区、五峰土家族自治县、夷陵区、枝江市、宜都市、远安县、当阳市、伍家岗区)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、盘山县、双台子区)

红河哈尼族彝族自治州(石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、泸西县、元阳县、屏边苗族自治县、开远市、绿春县、红河县、弥勒市、河口瑶族自治县、个旧市、蒙自市)

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

桂林市(象山区、秀峰区、雁山区、阳朔县、荔浦市、叠彩区、七星区、灵川县、资源县、永福县、兴安县、灌阳县、恭城瑶族自治县、龙胜各族自治县、临桂区、全州县、平乐县)

四平市(伊通满族自治县、铁东区、梨树县、双辽市、铁西区)

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

昆明市(东川区、安宁市、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、官渡区、禄劝彝族苗族自治县、五华区、嵩明县、宜良县、晋宁区、石林彝族自治县、呈贡区、西山区、富民县)

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

　　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。