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所有售后团队均经过专业培训、持证上岗，所用产品配件均为原厂直供。
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全国服务区域：
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、霍城县、尼勒克县、伊宁县、巩留县、察布查尔锡伯自治县、新源县、特克斯县、伊宁市、昭苏县、霍尔果斯市)
大同市(左云县、灵丘县、浑源县、云州区、广灵县、阳高县、平城区、云冈区、天镇县、新荣区)
延安市(吴起县、洛川县、甘泉县、黄龙县、子长市、志丹县、宝塔区、延川县、富县、延长县、宜川县、安塞区、黄陵县)
海南藏族自治州(贵南县、共和县、兴海县、同德县、贵德县)
吉林市(船营区、蛟河市、桦甸市、丰满区、永吉县、昌邑区、龙潭区、磐石市、舒兰市)
大理白族自治州(宾川县、漾濞彝族自治县、剑川县、弥渡县、洱源县、大理市、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、永平县、云龙县、鹤庆县、祥云县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、扎赉特旗、乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、突泉县)
丽水市(缙云县、龙泉市、云和县、青田县、景宁畲族自治县、莲都区、遂昌县、庆元县、松阳县)
安庆市(怀宁县、宿松县、岳西县、太湖县、桐城市、宜秀区、潜山市、大观区、望江县、迎江区)
南昌市(进贤县、青云谱区、东湖区、安义县、西湖区、红谷滩区、青山湖区、南昌县、新建区)
三沙市(西沙区、南沙区)
白城市(镇赉县、大安市、洮北区、洮南市、通榆县)
平顶山市(郏县、汝州市、舞钢市、湛河区、新华区、石龙区、叶县、宝丰县、卫东区、鲁山县)
自贡市(大安区、富顺县、荣县、贡井区、自流井区、沿滩区)
西宁市(城中区、城西区、湟中区、大通回族土族自治县、城北区、城东区、湟源县)
乌鲁木齐市(头屯河区、新市区、水磨沟区、沙依巴克区、达坂城区、天山区、米东区、乌鲁木齐县)
玉林市(陆川县、玉州区、博白县、容县、北流市、福绵区、兴业县)
荆门市(钟祥市、东宝区、掇刀区、沙洋县、京山市)
沧州市(青县、东光县、肃宁县、新华区、河间市、南皮县、运河区、盐山县、泊头市、黄骅市、献县、吴桥县、孟村回族自治县、海兴县、沧县、任丘市)
阜新市(细河区、海州区、清河门区、新邱区、阜新蒙古族自治县、彰武县、太平区)
江门市(江海区、鹤山市、蓬江区、恩平市、开平市、台山市、新会区)
邢台市(沙河市、内丘县、信都区、平乡县、广宗县、任泽区、襄都区、威县、临城县、宁晋县、清河县、临西县、新河县、巨鹿县、柏乡县、隆尧县、南和区、南宫市)
萍乡市(芦溪县、莲花县、上栗县、湘东区、安源区)
葫芦岛市(连山区、南票区、建昌县、兴城市、龙港区、绥中县)
忻州市(河曲县、定襄县、原平市、繁峙县、偏关县、忻府区、五寨县、五台县、岢岚县、神池县、宁武县、静乐县、保德县、代县)
太原市(尖草坪区、万柏林区、小店区、杏花岭区、阳曲县、娄烦县、清徐县、晋源区、古交市、迎泽区)
眉山市(彭山区、青神县、东坡区、仁寿县、丹棱县、洪雅县)
昆明市(宜良县、富民县、五华区、东川区、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、石林彝族自治县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、晋宁区、西山区、官渡区、嵩明县)
南阳市(邓州市、南召县、镇平县、西峡县、唐河县、宛城区、方城县、新野县、淅川县、内乡县、桐柏县、卧龙区、社旗县)
攀枝花市(西区、盐边县、东区、米易县、仁和区)
大庆市(萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇州县、大同区、肇源县、龙凤区、红岗区、让胡路区、林甸县)
银川市(灵武市、金凤区、西夏区、贺兰县、兴庆区、永宁县)
吕梁市(交城县、兴县、石楼县、临县、岚县、孝义市、中阳县、离石区、交口县、汾阳市、柳林县、方山县、文水县)
哈尔滨市(通河县、五常市、延寿县、方正县、松北区、香坊区、南岗区、宾县、尚志市、呼兰区、道外区、阿城区、平房区、依兰县、巴彦县、道里区、木兰县、双城区)
海北藏族自治州(海晏县、刚察县、门源回族自治县、祁连县)
渭南市(蒲城县、韩城市、澄城县、华阴市、富平县、潼关县、合阳县、临渭区、华州区、大荔县、白水县)
湘潭市(雨湖区、岳塘区、湘乡市、韶山市、湘潭县)
芜湖市(无为市、南陵县、镜湖区、繁昌区、弋江区、湾沚区、鸠江区)
周口市(项城市、沈丘县、川汇区、西华县、太康县、鹿邑县、扶沟县、郸城县、商水县、淮阳区)
天津市(和平区、红桥区、河西区、宝坻区、滨海新区、静海区、宁河区、西青区、河东区、河北区、津南区、东丽区、武清区、北辰区、南开区、蓟州区)
西安市(莲湖区、灞桥区、周至县、碑林区、新城区、高陵区、未央区、临潼区、长安区、阎良区、鄠邑区、蓝田县、雁塔区)
茂名市(茂南区、化州市、信宜市、电白区、高州市)
朝阳市(北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、龙城区、凌源市、双塔区)
拉萨市(达孜区、城关区、林周县、当雄县、堆龙德庆区、曲水县、墨竹工卡县、尼木县)
兰州市(永登县、安宁区、七里河区、城关区、红古区、皋兰县、榆中县、西固区)
鄂尔多斯市(准格尔旗、乌审旗、东胜区、鄂托克前旗、鄂托克旗、康巴什区、伊金霍洛旗、达拉特旗、杭锦旗)
湖州市(南浔区、长兴县、吴兴区、德清县、安吉县)
林芝市(巴宜区、朗县、波密县、察隅县、米林市、工布江达县、墨脱县)
包头市(昆都仑区、青山区、固阳县、土默特右旗、九原区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、白云鄂博矿区、石拐区)
广西壮族自治区
澳门特别行政区
衡阳市(常宁市、衡南县、祁东县、耒阳市、石鼓区、蒸湘区、衡东县、衡阳县、衡山县、珠晖区、雁峰区、南岳区)
宝鸡市(岐山县、渭滨区、金台区、眉县、凤翔区、凤县、扶风县、陈仓区、太白县、千阳县、麟游县、陇县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、若尔盖县、红原县、小金县、茂县、松潘县、阿坝县、金川县、九寨沟县、壤塘县、理县、汶川县、马尔康市)
毕节市(金沙县、黔西市、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、七星关区、纳雍县、赫章县、大方县)
呼伦贝尔市(牙克石市、海拉尔区、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、阿荣旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、满洲里市、新巴尔虎右旗、根河市、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗)
吉安市(新干县、永丰县、峡江县、吉州区、泰和县、遂川县、井冈山市、青原区、万安县、安福县、吉水县、吉安县、永新县)
漯河市(舞阳县、临颍县、源汇区、郾城区、召陵区)
聊城市(临清市、东阿县、茌平区、冠县、阳谷县、高唐县、东昌府区、莘县)
杭州市(钱塘区、富阳区、临安区、临平区、拱墅区、滨江区、桐庐县、建德市、淳安县、余杭区、上城区、萧山区、西湖区)
泉州市(泉港区、永春县、鲤城区、丰泽区、惠安县、金门县、安溪县、石狮市、晋江市、洛江区、南安市、德化县)
铁岭市(开原市、西丰县、清河区、调兵山市、银州区、铁岭县、昌图县)
日照市(五莲县、岚山区、东港区、莒县)
陇南市(宕昌县、康县、礼县、西和县、武都区、成县、文县、两当县、徽县)
香港特别行政区
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
黄石市(西塞山区、黄石港区、大冶市、铁山区、阳新县、下陆区)
那曲市(聂荣县、索县、双湖县、比如县、嘉黎县、尼玛县、班戈县、安多县、申扎县、色尼区、巴青县)
十堰市(竹山县、张湾区、郧西县、竹溪县、房县、丹江口市、郧阳区、茅箭区)
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酒泉市(金塔县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、肃州区、瓜州县)
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成都市(金牛区、双流区、新都区、温江区、彭州市、金堂县、大邑县、青羊区、锦江区、邛崃市、青白江区、武侯区、蒲江县、龙泉驿区、郫都区、新津区、成华区、都江堰市、崇州市、简阳市)
玉溪市(江川区、新平彝族傣族自治县、峨山彝族自治县、华宁县、易门县、澄江市、红塔区、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
齐齐哈尔市(富拉尔基区、拜泉县、泰来县、克东县、克山县、讷河市、龙沙区、铁锋区、昂昂溪区、龙江县、富裕县、建华区、碾子山区、依安县、梅里斯达斡尔族区、甘南县)
秦皇岛市(卢龙县、北戴河区、青龙满族自治县、海港区、山海关区、昌黎县、抚宁区)
景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)
晋城市(城区、沁水县、阳城县、泽州县、高平市、陵川县)
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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