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巴音郭楞蒙古自治州(且末县、焉耆回族自治县、博湖县、尉犁县、库尔勒市、和静县、和硕县、轮台县、若羌县)

庆阳市(庆城县、合水县、宁县、华池县、镇原县、西峰区、环县、正宁县)

四平市(双辽市、梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区)

贵港市(港北区、桂平市、覃塘区、平南县、港南区)  德州市(宁津县、武城县、禹城市、德城区、庆云县、陵城区、齐河县、平原县、临邑县、夏津县、乐陵市)

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

湖州市(德清县、安吉县、南浔区、长兴县、吴兴区)

许昌市(长葛市、建安区、禹州市、魏都区、襄城县、鄢陵县)临沂市(平邑县、兰陵县、莒南县、兰山区、罗庄区、临沭县、费县、沂南县、蒙阴县、郯城县、河东区、沂水县)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、贞丰县、兴仁市、晴隆县、册亨县、望谟县、兴义市、普安县)  七台河市(勃利县、新兴区、桃山区、茄子河区)

荆门市(东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市、沙洋县)

克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区)

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

吉林市(桦甸市、舒兰市、磐石市、丰满区、龙潭区、昌邑区、永吉县、船营区、蛟河市)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、阿尔山市、扎赉特旗、突泉县)

喀什地区(岳普湖县、莎车县、巴楚县、伽师县、泽普县、疏勒县、麦盖提县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、英吉沙县、叶城县)

邢台市(威县、广宗县、巨鹿县、信都区、沙河市、清河县、南宫市、隆尧县、任泽区、新河县、襄都区、宁晋县、柏乡县、临城县、临西县、平乡县、南和区、内丘县)

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

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

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

牡丹江市(海林市、西安区、林口县、阳明区、东安区、穆棱市、绥芬河市、爱民区、宁安市、东宁市)

北海市(海城区、铁山港区、银海区、合浦县)

聊城市(东昌府区、茌平区、东阿县、临清市、莘县、阳谷县、冠县、高唐县)

辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

秦皇岛市(卢龙县、青龙满族自治县、山海关区、昌黎县、海港区、抚宁区、北戴河区)

宁德市(蕉城区、周宁县、霞浦县、寿宁县、屏南县、福鼎市、柘荣县、古田县、福安市)

兰州市(永登县、七里河区、榆中县、安宁区、西固区、红古区、皋兰县、城关区)

常德市(汉寿县、澧县、临澧县、安乡县、石门县、桃源县、武陵区、津市市、鼎城区)

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儋州市

济源市

湘潭市(雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市、湘潭县)

南宁市(良庆区、上林县、邕宁区、隆安县、马山县、西乡塘区、武鸣区、兴宁区、江南区、宾阳县、横州市、青秀区)  金昌市(永昌县、金川区)

沈阳市(铁西区、法库县、浑南区、大东区、新民市、康平县、沈河区、皇姑区、沈北新区、和平区、苏家屯区、于洪区、辽中区)

威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)

乐山市(沙湾区、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、井研县、五通桥区、峨眉山市、金口河区、沐川县、市中区、犍为县、夹江县)合肥市(蜀山区、庐阳区、庐江县、瑶海区、肥东县、包河区、长丰县、巢湖市、肥西县)

铜仁市(江口县、万山区、印江土家族苗族自治县、碧江区、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、思南县、德江县、石阡县、松桃苗族自治县)  楚雄彝族自治州(永仁县、双柏县、姚安县、武定县、南华县、元谋县、楚雄市、禄丰市、大姚县、牟定县)

五指山市(保亭黎族苗族自治县、文昌市、定安县、万宁市、澄迈县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、琼中黎族苗族自治县、临高县、东方市、陵水黎族自治县、屯昌县)

淄博市(博山区、张店区、沂源县、周村区、临淄区、桓台县、淄川区、高青县)

扬州市(高邮市、仪征市、邗江区、广陵区、江都区、宝应县)延边朝鲜族自治州(延吉市、汪清县、安图县、敦化市、和龙市、龙井市、图们市、珲春市)

宝鸡市(太白县、千阳县、眉县、金台区、麟游县、凤县、陈仓区、渭滨区、凤翔区、陇县、岐山县、扶风县)

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

宁波市(慈溪市、海曙区、宁海县、镇海区、奉化区、余姚市、象山县、鄞州区、江北区、北仑区)

松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、长岭县)

镇江市(句容市、丹阳市、丹徒区、京口区、润州区、扬中市)

铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)

通辽市(奈曼旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、开鲁县、库伦旗)

长治市(平顺县、沁县、沁源县、潞城区、武乡县、黎城县、屯留区、潞州区、壶关县、襄垣县、上党区、长子县)

六安市(霍山县、金安区、金寨县、舒城县、裕安区、霍邱县、叶集区)

黔南布依族苗族自治州(龙里县、瓮安县、惠水县、都匀市、福泉市、三都水族自治县、平塘县、长顺县、荔波县、贵定县、独山县、罗甸县)

枣庄市(滕州市、市中区、山亭区、峄城区、台儿庄区、薛城区)

怀化市(辰溪县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、溆浦县、中方县、芷江侗族自治县、鹤城区、会同县、麻阳苗族自治县、沅陵县、通道侗族自治县)

鸡西市(梨树区、恒山区、城子河区、麻山区、鸡东县、鸡冠区、虎林市、滴道区、密山市)

保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、隆阳区、龙陵县)

昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、玛纳斯县、呼图壁县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县)

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

　　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。