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

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区)

白城市(镇赉县、大安市、洮南市、洮北区、通榆县)

铜陵市(铜官区、郊区、义安区、枞阳县)  台州市(黄岩区、仙居县、玉环市、椒江区、临海市、天台县、温岭市、三门县、路桥区)

九江市(武宁县、共青城市、湖口县、永修县、瑞昌市、都昌县、德安县、濂溪区、庐山市、修水县、彭泽县、柴桑区、浔阳区)

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

唐山市(丰润区、丰南区、古冶区、玉田县、滦南县、迁安市、曹妃甸区、路南区、遵化市、迁西县、乐亭县、开平区、滦州市、路北区)昌都市(丁青县、左贡县、芒康县、类乌齐县、察雅县、贡觉县、卡若区、八宿县、洛隆县、边坝县、江达县)

雅安市(汉源县、宝兴县、石棉县、天全县、芦山县、名山区、荥经县、雨城区)  鸡西市(滴道区、恒山区、麻山区、鸡冠区、虎林市、密山市、鸡东县、梨树区、城子河区)

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

临汾市(古县、尧都区、安泽县、浮山县、大宁县、侯马市、霍州市、蒲县、洪洞县、襄汾县、曲沃县、乡宁县、吉县、翼城县、隰县、永和县、汾西县)

遵义市(凤冈县、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、播州区、赤水市、湄潭县、习水县、绥阳县、桐梓县、余庆县、正安县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区)

梅州市(大埔县、平远县、梅县区、梅江区、五华县、丰顺县、兴宁市、蕉岭县)

临夏回族自治州(临夏县、广河县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、临夏市、康乐县、永靖县)

仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)

贵港市(港南区、桂平市、覃塘区、平南县、港北区)

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

达州市(开江县、通川区、达川区、大竹县、渠县、宣汉县、万源市)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、玉门市、敦煌市、金塔县、肃北蒙古族自治县、瓜州县)

淮安市(盱眙县、金湖县、洪泽区、清江浦区、淮阴区、涟水县、淮安区)

玉林市(博白县、陆川县、福绵区、容县、兴业县、北流市、玉州区)

绥化市(青冈县、庆安县、安达市、兰西县、北林区、绥棱县、望奎县、海伦市、肇东市、明水县)

十堰市(张湾区、丹江口市、房县、郧西县、竹山县、郧阳区、茅箭区、竹溪县)

兰州市(榆中县、七里河区、永登县、安宁区、皋兰县、红古区、西固区、城关区)

澳门特别行政区

吉安市(万安县、吉安县、安福县、永丰县、泰和县、吉水县、井冈山市、吉州区、遂川县、青原区、永新县、峡江县、新干县)

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

通化市(柳河县、辉南县、二道江区、通化县、梅河口市、东昌区、集安市)

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汉中市(宁强县、西乡县、城固县、佛坪县、略阳县、汉台区、洋县、南郑区、勉县、留坝县、镇巴县)

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

亳州市(蒙城县、涡阳县、利辛县、谯城区)

天水市(甘谷县、清水县、张家川回族自治县、武山县、麦积区、秦安县、秦州区)  毕节市(赫章县、七星关区、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、黔西市、金沙县、织金县、大方县)

七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)

濮阳市(清丰县、台前县、南乐县、范县、华龙区、濮阳县)

宁夏回族自治区青岛市(即墨区、莱西市、胶州市、城阳区、黄岛区、崂山区、李沧区、市南区、市北区、平度市)

曲靖市(陆良县、宣威市、师宗县、富源县、会泽县、麒麟区、马龙区、罗平县、沾益区)  长治市(平顺县、武乡县、壶关县、黎城县、潞州区、沁县、屯留区、上党区、潞城区、沁源县、襄垣县、长子县)

济南市(长清区、钢城区、槐荫区、历下区、天桥区、历城区、莱芜区、商河县、济阳区、章丘区、市中区、平阴县)

郑州市(新密市、巩义市、惠济区、管城回族区、新郑市、上街区、金水区、二七区、登封市、中原区、荥阳市、中牟县)

锦州市(凌河区、太和区、黑山县、北镇市、古塔区、义县、凌海市)济源市

连云港市(连云区、灌南县、灌云县、赣榆区、海州区、东海县)

盘锦市(盘山县、兴隆台区、双台子区、大洼区)

扬州市(江都区、邗江区、高邮市、广陵区、仪征市、宝应县)

内江市(隆昌市、东兴区、资中县、威远县、市中区)

海西蒙古族藏族自治州(乌兰县、茫崖市、天峻县、都兰县、格尔木市、德令哈市)

白银市(景泰县、白银区、平川区、会宁县、靖远县)

大理白族自治州(大理市、剑川县、永平县、洱源县、漾濞彝族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、弥渡县、巍山彝族回族自治县、宾川县、云龙县、鹤庆县)

荆州市(洪湖市、监利市、松滋市、沙市区、公安县、石首市、江陵县、荆州区)

吴忠市(青铜峡市、利通区、盐池县、同心县、红寺堡区)

茂名市(电白区、信宜市、化州市、茂南区、高州市)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

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

泰安市(宁阳县、东平县、泰山区、岱岳区、新泰市、肥城市)

长沙市(岳麓区、长沙县、芙蓉区、浏阳市、宁乡市、雨花区、望城区、天心区、开福区)

阜新市(彰武县、太平区、海州区、细河区、新邱区、清河门区、阜新蒙古族自治县)

新余市(渝水区、分宜县)

　　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。