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全国服务区域:
大庆市(肇源县、肇州县、萨尔图区、让胡路区、红岗区、大同区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区)
呼和浩特市(赛罕区、托克托县、清水河县、和林格尔县、回民区、武川县、新城区、玉泉区、土默特左旗)
黄山市(祁门县、歙县、休宁县、黄山区、徽州区、屯溪区、黟县)
湘潭市(韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县、岳塘区)
淄博市(桓台县、临淄区、高青县、沂源县、博山区、淄川区、张店区、周村区)
泸州市(纳溪区、古蔺县、合江县、叙永县、泸县、江阳区、龙马潭区)
聊城市(临清市、东昌府区、莘县、冠县、阳谷县、高唐县、东阿县、茌平区)
九江市(都昌县、共青城市、德安县、修水县、湖口县、瑞昌市、柴桑区、彭泽县、濂溪区、永修县、浔阳区、庐山市、武宁县)
镇江市(润州区、丹徒区、句容市、京口区、丹阳市、扬中市)
宜春市(奉新县、上高县、丰城市、万载县、宜丰县、樟树市、铜鼓县、袁州区、高安市、靖安县)
菏泽市(牡丹区、鄄城县、巨野县、郓城县、曹县、单县、定陶区、东明县、成武县)
杭州市(余杭区、钱塘区、建德市、上城区、萧山区、拱墅区、富阳区、淳安县、西湖区、桐庐县、临安区、临平区、滨江区)
崇左市(宁明县、龙州县、天等县、扶绥县、大新县、江州区、凭祥市)
南平市(邵武市、建阳区、松溪县、武夷山市、浦城县、建瓯市、延平区、政和县、光泽县、顺昌县)
齐齐哈尔市(讷河市、昂昂溪区、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、龙沙区、富拉尔基区、龙江县、克东县、富裕县、拜泉县、甘南县、克山县、建华区、碾子山区、泰来县、依安县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、乌恰县、阿合奇县)
邯郸市(馆陶县、成安县、武安市、曲周县、邱县、邯山区、永年区、磁县、涉县、临漳县、丛台区、广平县、鸡泽县、峰峰矿区、复兴区、肥乡区、大名县、魏县)
沧州市(东光县、沧县、海兴县、新华区、任丘市、孟村回族自治县、南皮县、运河区、吴桥县、黄骅市、肃宁县、盐山县、河间市、献县、泊头市、青县)
昌都市(卡若区、八宿县、边坝县、丁青县、芒康县、洛隆县、左贡县、类乌齐县、察雅县、江达县、贡觉县)
吉安市(永丰县、安福县、青原区、吉水县、井冈山市、万安县、泰和县、新干县、吉安县、吉州区、遂川县、永新县、峡江县)
绥化市(明水县、庆安县、青冈县、兰西县、绥棱县、安达市、望奎县、海伦市、北林区、肇东市)
河源市(源城区、紫金县、连平县、龙川县、东源县、和平县)
茂名市(高州市、信宜市、化州市、电白区、茂南区)
佛山市(高明区、禅城区、三水区、顺德区、南海区)
三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)
临汾市(古县、霍州市、吉县、浮山县、侯马市、隰县、安泽县、永和县、蒲县、曲沃县、洪洞县、尧都区、汾西县、翼城县、襄汾县、乡宁县、大宁县)
北海市(银海区、海城区、铁山港区、合浦县)
阳江市(阳西县、江城区、阳东区、阳春市)
清远市(佛冈县、英德市、连州市、连山壮族瑶族自治县、连南瑶族自治县、阳山县、清新区、清城区)
吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、青铜峡市、盐池县)
张家界市(永定区、桑植县、武陵源区、慈利县)
平凉市(华亭市、灵台县、泾川县、静宁县、庄浪县、崆峒区、崇信县)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
临沧市(凤庆县、沧源佤族自治县、云县、永德县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县)
温州市(文成县、龙港市、瓯海区、永嘉县、苍南县、鹿城区、洞头区、泰顺县、平阳县、乐清市、龙湾区、瑞安市)
鄂尔多斯市(东胜区、伊金霍洛旗、康巴什区、准格尔旗、乌审旗、杭锦旗、鄂托克前旗、达拉特旗、鄂托克旗)
甘南藏族自治州(迭部县、合作市、碌曲县、玛曲县、夏河县、临潭县、舟曲县、卓尼县)
合肥市(长丰县、瑶海区、肥东县、蜀山区、巢湖市、肥西县、庐阳区、包河区、庐江县)
长沙市(浏阳市、望城区、天心区、岳麓区、开福区、芙蓉区、宁乡市、长沙县、雨花区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
铜仁市(万山区、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、德江县、思南县、印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、碧江区、江口县、石阡县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
新余市(渝水区、分宜县)
石家庄市(栾城区、灵寿县、井陉矿区、鹿泉区、新华区、正定县、井陉县、高邑县、桥西区、辛集市、新乐市、长安区、元氏县、深泽县、藁城区、平山县、行唐县、无极县、裕华区、晋州市、赞皇县、赵县)
鸡西市(麻山区、鸡东县、鸡冠区、梨树区、密山市、城子河区、滴道区、恒山区、虎林市)
延安市(延川县、志丹县、安塞区、洛川县、黄龙县、宝塔区、黄陵县、延长县、富县、吴起县、宜川县、甘泉县、子长市)
哈尔滨市(五常市、松北区、通河县、香坊区、巴彦县、方正县、阿城区、尚志市、双城区、木兰县、延寿县、依兰县、南岗区、平房区、道里区、呼兰区、道外区、宾县)
怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县)
郑州市(新密市、惠济区、金水区、二七区、上街区、荥阳市、中牟县、中原区、登封市、新郑市、巩义市、管城回族区)
阿里地区(措勤县、改则县、普兰县、札达县、日土县、革吉县、噶尔县)
临沂市(莒南县、郯城县、费县、罗庄区、临沭县、平邑县、沂水县、蒙阴县、兰山区、河东区、沂南县、兰陵县)
铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区)
青岛市(市南区、市北区、城阳区、李沧区、胶州市、即墨区、平度市、黄岛区、莱西市、崂山区)
阿坝藏族羌族自治州(理县、若尔盖县、松潘县、阿坝县、红原县、金川县、小金县、马尔康市、汶川县、茂县、九寨沟县、黑水县、壤塘县)
喀什地区(喀什市、巴楚县、岳普湖县、疏勒县、麦盖提县、叶城县、英吉沙县、伽师县、泽普县、疏附县、莎车县、塔什库尔干塔吉克自治县)
金昌市(永昌县、金川区)
安庆市(迎江区、岳西县、宿松县、宜秀区、太湖县、大观区、怀宁县、望江县、潜山市、桐城市)
塔城地区(塔城市、额敏县、托里县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、沙湾市、裕民县)
三沙市(南沙区、西沙区)
长治市(上党区、沁源县、黎城县、平顺县、长子县、壶关县、沁县、武乡县、襄垣县、潞州区、屯留区、潞城区)
烟台市(牟平区、莱州市、海阳市、栖霞市、芝罘区、招远市、莱阳市、莱山区、福山区、蓬莱区、龙口市)
无锡市(梁溪区、江阴市、惠山区、新吴区、锡山区、宜兴市、滨湖区)
盐城市(东台市、射阳县、滨海县、亭湖区、阜宁县、盐都区、大丰区、建湖县、响水县)
益阳市(沅江市、安化县、资阳区、桃江县、南县、赫山区)
石河子市(白杨市、五家渠市、图木舒克市、铁门关市、昆玉市、北屯市、阿拉尔市、胡杨河市、可克达拉市、新星市、双河市)
铁岭市(开原市、调兵山市、清河区、铁岭县、西丰县、昌图县、银州区)
运城市(万荣县、永济市、稷山县、临猗县、河津市、盐湖区、平陆县、垣曲县、芮城县、绛县、新绛县、夏县、闻喜县)
南阳市(社旗县、西峡县、淅川县、卧龙区、邓州市、方城县、南召县、桐柏县、新野县、唐河县、内乡县、宛城区、镇平县)
大同市(天镇县、阳高县、广灵县、云州区、新荣区、左云县、灵丘县、浑源县、平城区、云冈区)
抚州市(金溪县、资溪县、宜黄县、南城县、南丰县、黎川县、东乡区、乐安县、崇仁县、广昌县、临川区)
济源市
株洲市(醴陵市、茶陵县、攸县、天元区、石峰区、炎陵县、芦淞区、荷塘区、渌口区)
泰安市(宁阳县、肥城市、泰山区、岱岳区、东平县、新泰市)
池州市(贵池区、东至县、青阳县、石台县)
宜昌市(夷陵区、五峰土家族自治县、猇亭区、兴山县、长阳土家族自治县、远安县、当阳市、点军区、宜都市、伍家岗区、秭归县、西陵区、枝江市)
广元市(剑阁县、朝天区、昭化区、利州区、青川县、旺苍县、苍溪县)
广州市(增城区、南沙区、海珠区、花都区、番禺区、从化区、荔湾区、白云区、黄埔区、越秀区、天河区)
郴州市(资兴市、宜章县、临武县、安仁县、苏仙区、北湖区、永兴县、汝城县、嘉禾县、桂阳县、桂东县)
山南市(错那市、曲松县、措美县、浪卡子县、隆子县、琼结县、贡嘎县、加查县、扎囊县、桑日县、洛扎县、乃东区)
兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)
丹东市(振兴区、振安区、宽甸满族自治县、元宝区、东港市、凤城市)
邵阳市(大祥区、城步苗族自治县、绥宁县、邵阳县、新宁县、新邵县、武冈市、双清区、洞口县、邵东市、隆回县、北塔区)
黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、岑巩县、麻江县、从江县、天柱县、榕江县、黄平县、雷山县、凯里市、施秉县、镇远县、剑河县、黎平县、锦屏县、三穗县、台江县)
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阿勒泰地区(富蕴县、福海县、阿勒泰市、吉木乃县、布尔津县、哈巴河县、青河县)
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西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)
白山市(抚松县、靖宇县、江源区、临江市、长白朝鲜族自治县、浑江区)
宜宾市(筠连县、叙州区、珙县、翠屏区、长宁县、高县、南溪区、江安县、兴文县、屏山县)
内江市(市中区、隆昌市、东兴区、威远县、资中县)
拉萨市(当雄县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、林周县、城关区、尼木县、曲水县、达孜区)
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。
新闻结尾
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