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嘉峪关市

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

吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)

朔州市(山阴县、平鲁区、右玉县、朔城区、怀仁市、应县)  鹤岗市(绥滨县、南山区、兴安区、工农区、兴山区、向阳区、萝北县、东山区)

石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

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

晋城市(高平市、陵川县、泽州县、沁水县、城区、阳城县)

达州市(通川区、宣汉县、达川区、渠县、大竹县、万源市、开江县)  徐州市(沛县、鼓楼区、贾汪区、睢宁县、丰县、泉山区、邳州市、铜山区、新沂市、云龙区)

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

乌兰察布市(凉城县、四子王旗、丰镇市、兴和县、集宁区、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、卓资县、化德县、商都县、察哈尔右翼前旗)

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

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)

庆阳市(正宁县、华池县、宁县、庆城县、镇原县、环县、合水县、西峰区)

保山市(腾冲市、龙陵县、施甸县、昌宁县、隆阳区)

铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)

淮北市(烈山区、杜集区、濉溪县、相山区)

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

南京市(秦淮区、六合区、建邺区、玄武区、栖霞区、鼓楼区、雨花台区、高淳区、浦口区、江宁区、溧水区)

定西市(临洮县、通渭县、漳县、陇西县、岷县、渭源县、安定区)

邯郸市(峰峰矿区、鸡泽县、磁县、丛台区、肥乡区、魏县、大名县、涉县、临漳县、广平县、邯山区、复兴区、永年区、武安市、曲周县、馆陶县、成安县、邱县)

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

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

盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)

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

鄂尔多斯市(乌审旗、鄂托克旗、准格尔旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、东胜区、达拉特旗、康巴什区、鄂托克前旗)

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

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

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随州市(广水市、曾都区、随县)

许昌市(襄城县、鄢陵县、禹州市、魏都区、建安区、长葛市)

河源市(源城区、东源县、龙川县、和平县、连平县、紫金县)

安康市(宁陕县、平利县、岚皋县、紫阳县、旬阳市、汉阴县、石泉县、汉滨区、白河县、镇坪县)  攀枝花市(西区、东区、米易县、盐边县、仁和区)

茂名市(信宜市、电白区、高州市、化州市、茂南区)

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

泰州市(靖江市、高港区、姜堰区、泰兴市、兴化市、海陵区)舟山市(嵊泗县、定海区、普陀区、岱山县)

揭阳市(惠来县、揭东区、普宁市、揭西县、榕城区)  鹤壁市(浚县、淇滨区、山城区、淇县、鹤山区)

厦门市(同安区、海沧区、翔安区、思明区、集美区、湖里区)

果洛藏族自治州(班玛县、达日县、玛沁县、玛多县、久治县、甘德县)

阿勒泰地区(富蕴县、青河县、哈巴河县、阿勒泰市、吉木乃县、布尔津县、福海县)咸阳市(乾县、武功县、三原县、兴平市、淳化县、泾阳县、永寿县、渭城区、长武县、杨陵区、彬州市、礼泉县、旬邑县、秦都区)

贵港市(平南县、港北区、桂平市、覃塘区、港南区)

济源市

辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)

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

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县)

佛山市(三水区、禅城区、高明区、南海区、顺德区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、德令哈市、格尔木市、都兰县、乌兰县、天峻县)

香港特别行政区

锦州市(凌海市、北镇市、义县、凌河区、古塔区、太和区、黑山县)

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

丹东市(振安区、宽甸满族自治县、振兴区、凤城市、元宝区、东港市)

那曲市(色尼区、尼玛县、索县、嘉黎县、双湖县、班戈县、比如县、申扎县、聂荣县、巴青县、安多县)

石家庄市(深泽县、平山县、井陉矿区、新乐市、裕华区、鹿泉区、无极县、藁城区、行唐县、桥西区、元氏县、正定县、高邑县、栾城区、长安区、新华区、灵寿县、赞皇县、辛集市、晋州市、赵县、井陉县)

吴忠市(青铜峡市、同心县、利通区、红寺堡区、盐池县)

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

襄阳市(谷城县、枣阳市、襄州区、襄城区、樊城区、南漳县、老河口市、宜城市、保康县)

　　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。