天通股份有限公司_解密高品质产品背后的匠心与创新！各观看《今日汇总》
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1、我们的客户服务代表将会给您提供售后的咨询和解答！
2、我们会就近安排观看网点的优秀的服务按您约定的时间准时上门！
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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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景德镇市(浮梁县、昌江区、珠山区、乐平市)
杭州市(临安区、余杭区、西湖区、滨江区、萧山区、建德市、钱塘区、富阳区、拱墅区、桐庐县、临平区、上城区、淳安县)
青岛市(黄岛区、平度市、市南区、胶州市、即墨区、莱西市、崂山区、城阳区、李沧区、市北区)
衢州市(常山县、衢江区、开化县、柯城区、龙游县、江山市)
鞍山市(铁东区、台安县、海城市、千山区、立山区、铁西区、岫岩满族自治县)
儋州市
吉林市(船营区、蛟河市、龙潭区、昌邑区、永吉县、丰满区、磐石市、舒兰市、桦甸市)
安阳市(北关区、内黄县、安阳县、殷都区、林州市、滑县、汤阴县、龙安区、文峰区)
宣城市(宣州区、旌德县、郎溪县、泾县、绩溪县、广德市、宁国市)
广元市(朝天区、苍溪县、剑阁县、青川县、昭化区、利州区、旺苍县)
开封市(兰考县、尉氏县、杞县、顺河回族区、祥符区、通许县、龙亭区、禹王台区、鼓楼区)
驻马店市(平舆县、正阳县、上蔡县、确山县、西平县、汝南县、遂平县、驿城区、新蔡县、泌阳县)
河源市(紫金县、龙川县、源城区、和平县、东源县、连平县)
北京市(石景山区、西城区、大兴区、东城区、昌平区、海淀区、丰台区、朝阳区、顺义区、通州区、怀柔区、平谷区、密云区、门头沟区、延庆区、房山区)
南阳市(卧龙区、邓州市、唐河县、方城县、镇平县、南召县、桐柏县、淅川县、内乡县、社旗县、宛城区、西峡县、新野县)
香港特别行政区
上饶市(铅山县、余干县、广信区、弋阳县、玉山县、万年县、广丰区、德兴市、横峰县、信州区、鄱阳县、婺源县)
营口市(老边区、盖州市、西市区、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区)
北海市(银海区、海城区、铁山港区、合浦县)
烟台市(莱山区、龙口市、莱阳市、牟平区、海阳市、蓬莱区、招远市、福山区、莱州市、芝罘区、栖霞市)
六安市(霍山县、霍邱县、裕安区、叶集区、舒城县、金安区、金寨县)
绍兴市(柯桥区、嵊州市、新昌县、越城区、上虞区、诸暨市)
银川市(永宁县、灵武市、兴庆区、金凤区、贺兰县、西夏区)
喀什地区(疏勒县、叶城县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、泽普县、巴楚县、岳普湖县、伽师县、英吉沙县、喀什市、麦盖提县)
六盘水市(六枝特区、水城区、盘州市、钟山区)
三沙市(西沙区、南沙区)
三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)
岳阳市(华容县、岳阳县、湘阴县、云溪区、君山区、临湘市、岳阳楼区、汨罗市、平江县)
白山市(抚松县、临江市、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、江源区)
朝阳市(双塔区、建平县、朝阳县、凌源市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、北票市)
马鞍山市(雨山区、和县、博望区、含山县、当涂县、花山区)
莆田市(涵江区、仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区)
庆阳市(西峰区、合水县、华池县、正宁县、镇原县、宁县、环县、庆城县)
红河哈尼族彝族自治州(元阳县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、弥勒市、个旧市、红河县、开远市、绿春县、蒙自市、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、建水县)
昆明市(晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、盘龙区、石林彝族自治县、宜良县、呈贡区、嵩明县、富民县、安宁市、寻甸回族彝族自治县、官渡区、西山区、东川区、五华区)
邯郸市(丛台区、临漳县、广平县、永年区、涉县、大名县、魏县、曲周县、邱县、鸡泽县、肥乡区、峰峰矿区、磁县、成安县、馆陶县、武安市、复兴区、邯山区)
漯河市(郾城区、源汇区、召陵区、临颍县、舞阳县)
来宾市(金秀瑶族自治县、兴宾区、武宣县、合山市、象州县、忻城县)
温州市(龙湾区、永嘉县、瑞安市、平阳县、鹿城区、乐清市、文成县、洞头区、泰顺县、苍南县、龙港市、瓯海区)
牡丹江市(东安区、绥芬河市、宁安市、海林市、西安区、爱民区、阳明区、东宁市、林口县、穆棱市)
南昌市(青云谱区、新建区、安义县、进贤县、红谷滩区、南昌县、西湖区、青山湖区、东湖区)
龙岩市(长汀县、永定区、上杭县、连城县、新罗区、武平县、漳平市)
梅州市(梅县区、平远县、丰顺县、兴宁市、梅江区、大埔县、五华县、蕉岭县)
眉山市(仁寿县、丹棱县、彭山区、东坡区、洪雅县、青神县)
镇江市(丹阳市、扬中市、京口区、句容市、丹徒区、润州区)
玉林市(陆川县、福绵区、博白县、玉州区、兴业县、容县、北流市)
常州市(溧阳市、天宁区、武进区、新北区、金坛区、钟楼区)
威海市(文登区、环翠区、荣成市、乳山市)
辽源市(东辽县、西安区、东丰县、龙山区)
海南藏族自治州(兴海县、贵德县、贵南县、共和县、同德县)
台州市(仙居县、天台县、椒江区、温岭市、三门县、黄岩区、路桥区、玉环市、临海市)
酒泉市(金塔县、敦煌市、玉门市、肃州区、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县)
泰州市(泰兴市、姜堰区、海陵区、兴化市、靖江市、高港区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)
白银市(景泰县、白银区、平川区、会宁县、靖远县)
滨州市(惠民县、博兴县、阳信县、邹平市、无棣县、沾化区、滨城区)
洛阳市(洛宁县、老城区、洛龙区、西工区、嵩县、栾川县、偃师区、瀍河回族区、汝阳县、宜阳县、孟津区、涧西区、伊川县、新安县)
怀化市(辰溪县、靖州苗族侗族自治县、中方县、沅陵县、通道侗族自治县、洪江市、麻阳苗族自治县、会同县、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、溆浦县、鹤城区)
乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)
阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)
丽水市(景宁畲族自治县、遂昌县、缙云县、莲都区、松阳县、青田县、庆元县、龙泉市、云和县)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、海拉尔区、扎赉诺尔区、阿荣旗、鄂伦春自治旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎左旗、额尔古纳市、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、牙克石市、根河市)
玉树藏族自治州(玉树市、称多县、囊谦县、杂多县、治多县、曲麻莱县)
长春市(九台区、宽城区、双阳区、南关区、朝阳区、德惠市、二道区、榆树市、公主岭市、绿园区、农安县)
阳江市(阳春市、江城区、阳西县、阳东区)
汕尾市(陆丰市、陆河县、城区、海丰县)
云浮市(云城区、新兴县、罗定市、郁南县、云安区)
韶关市(乳源瑶族自治县、南雄市、曲江区、武江区、新丰县、仁化县、翁源县、始兴县、乐昌市、浈江区)
钦州市(钦北区、钦南区、浦北县、灵山县)
丹东市(宽甸满族自治县、凤城市、振安区、东港市、元宝区、振兴区)
山南市(乃东区、措美县、桑日县、曲松县、扎囊县、加查县、隆子县、错那市、贡嘎县、浪卡子县、琼结县、洛扎县)
乌鲁木齐市(头屯河区、天山区、沙依巴克区、水磨沟区、新市区、乌鲁木齐县、米东区、达坂城区)
商丘市(睢阳区、永城市、夏邑县、睢县、民权县、虞城县、宁陵县、柘城县、梁园区)
株洲市(芦淞区、荷塘区、石峰区、炎陵县、渌口区、茶陵县、醴陵市、天元区、攸县)
抚顺市(顺城区、抚顺县、望花区、新宾满族自治县、东洲区、清原满族自治县、新抚区)
汕头市(澄海区、南澳县、濠江区、潮南区、龙湖区、潮阳区、金平区)
大同市(新荣区、灵丘县、浑源县、左云县、云州区、云冈区、广灵县、阳高县、天镇县、平城区)
汉中市(留坝县、略阳县、宁强县、佛坪县、西乡县、汉台区、勉县、城固县、洋县、南郑区、镇巴县)
大庆市(肇州县、林甸县、萨尔图区、龙凤区、肇源县、红岗区、让胡路区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县)
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萍乡市(莲花县、湘东区、安源区、上栗县、芦溪县)
柳州市(柳城县、融水苗族自治县、柳南区、城中区、融安县、三江侗族自治县、鹿寨县、柳北区、柳江区、鱼峰区)
巴音郭楞蒙古自治州(若羌县、库尔勒市、尉犁县、轮台县、焉耆回族自治县、且末县、和硕县、博湖县、和静县)
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定西市(临洮县、安定区、渭源县、通渭县、岷县、漳县、陇西县)
内蒙古自治区
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
阜阳市(颍东区、颍州区、颍泉区、太和县、阜南县、界首市、颍上县、临泉县)
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揭阳市(普宁市、榕城区、揭东区、揭西县、惠来县)
阿克苏地区(新和县、库车市、沙雅县、阿克苏市、阿瓦提县、拜城县、柯坪县、温宿县、乌什县)
淄博市(沂源县、张店区、周村区、博山区、高青县、桓台县、淄川区、临淄区)
蚌埠市(怀远县、蚌山区、淮上区、五河县、龙子湖区、固镇县、禹会区)
包头市(东河区、固阳县、白云鄂博矿区、石拐区、昆都仑区、土默特右旗、青山区、达尔罕茂明安联合旗、九原区)
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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