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全国服务区域：
兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、赫章县、纳雍县、织金县、七星关区、黔西市、大方县)
运城市(临猗县、闻喜县、稷山县、垣曲县、盐湖区、绛县、平陆县、新绛县、永济市、万荣县、河津市、夏县、芮城县)
仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
襄阳市(襄州区、枣阳市、樊城区、宜城市、襄城区、老河口市、南漳县、保康县、谷城县)
黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、兴义市、安龙县、普安县、兴仁市、册亨县、望谟县、贞丰县)
黄冈市(麻城市、武穴市、浠水县、蕲春县、罗田县、黄梅县、英山县、黄州区、红安县、团风县)
龙岩市(永定区、连城县、武平县、漳平市、新罗区、长汀县、上杭县)
喀什地区(英吉沙县、莎车县、伽师县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、喀什市、麦盖提县、叶城县、泽普县、巴楚县、疏勒县、疏附县)
南平市(邵武市、顺昌县、武夷山市、松溪县、建阳区、光泽县、浦城县、延平区、政和县、建瓯市)
安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县)
阳江市(阳东区、阳春市、江城区、阳西县)
重庆市(云阳县、开州区、渝中区、璧山区、南岸区、武隆区、巴南区、大渡口区、潼南区、巫溪县、江北区、涪陵区、巫山县、彭水苗族土家族自治县、江津区、城口县、荣昌区、綦江区、黔江区、丰都县、长寿区、秀山土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、奉节县、北碚区、万州区、沙坪坝区、渝北区、南川区、铜梁区、忠县、垫江县、梁平区、大足区、合川区、九龙坡区、永川区)
荆州市(监利市、松滋市、江陵县、公安县、洪湖市、沙市区、石首市、荆州区)
驻马店市(驿城区、新蔡县、泌阳县、遂平县、平舆县、西平县、确山县、汝南县、正阳县、上蔡县)
儋州市
开封市(龙亭区、祥符区、兰考县、顺河回族区、鼓楼区、杞县、通许县、禹王台区、尉氏县)
衢州市(开化县、衢江区、常山县、江山市、柯城区、龙游县)
周口市(郸城县、沈丘县、扶沟县、淮阳区、太康县、项城市、商水县、川汇区、鹿邑县、西华县)
平凉市(崆峒区、庄浪县、静宁县、崇信县、泾川县、灵台县、华亭市)
巴彦淖尔市(磴口县、五原县、乌拉特后旗、乌拉特前旗、乌拉特中旗、临河区、杭锦后旗)
哈尔滨市(通河县、巴彦县、宾县、方正县、呼兰区、五常市、木兰县、南岗区、阿城区、双城区、香坊区、道外区、道里区、平房区、延寿县、松北区、尚志市、依兰县)
伊犁哈萨克自治州(特克斯县、新源县、察布查尔锡伯自治县、伊宁市、尼勒克县、昭苏县、霍城县、巩留县、奎屯市、霍尔果斯市、伊宁县)
石河子市(阿拉尔市、北屯市、图木舒克市、五家渠市、双河市、昆玉市、胡杨河市、新星市、铁门关市、白杨市、可克达拉市)
吕梁市(交口县、离石区、中阳县、文水县、方山县、兴县、石楼县、汾阳市、交城县、临县、柳林县、孝义市、岚县)
辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)
本溪市(平山区、南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、明山区、本溪满族自治县)
台州市(玉环市、天台县、仙居县、三门县、路桥区、临海市、椒江区、温岭市、黄岩区)
南昌市(青云谱区、青山湖区、红谷滩区、进贤县、西湖区、安义县、新建区、南昌县、东湖区)
江门市(江海区、开平市、鹤山市、新会区、台山市、恩平市、蓬江区)
宁夏回族自治区
丹东市(振兴区、东港市、元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、振安区)
金昌市(金川区、永昌县)
吉林市(舒兰市、桦甸市、船营区、丰满区、磐石市、永吉县、昌邑区、龙潭区、蛟河市)
长治市(黎城县、平顺县、襄垣县、长子县、屯留区、沁源县、沁县、潞州区、潞城区、壶关县、武乡县、上党区)
安康市(旬阳市、汉阴县、宁陕县、石泉县、平利县、镇坪县、汉滨区、紫阳县、白河县、岚皋县)
临汾市(曲沃县、霍州市、古县、乡宁县、尧都区、永和县、浮山县、翼城县、侯马市、吉县、大宁县、安泽县、蒲县、襄汾县、洪洞县、汾西县、隰县)
松原市(宁江区、长岭县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县)
合肥市(包河区、蜀山区、庐阳区、长丰县、瑶海区、巢湖市、庐江县、肥西县、肥东县)
恩施土家族苗族自治州(建始县、宣恩县、恩施市、来凤县、巴东县、利川市、咸丰县、鹤峰县)
遵义市(赤水市、绥阳县、凤冈县、汇川区、习水县、余庆县、正安县、红花岗区、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县、湄潭县、仁怀市、播州区、道真仡佬族苗族自治县)
庆阳市(西峰区、镇原县、正宁县、庆城县、合水县、华池县、宁县、环县)
芜湖市(弋江区、无为市、湾沚区、繁昌区、镜湖区、南陵县、鸠江区)
日照市(东港区、莒县、岚山区、五莲县)
景德镇市(昌江区、浮梁县、乐平市、珠山区)
济源市
菏泽市(曹县、巨野县、鄄城县、郓城县、单县、成武县、牡丹区、定陶区、东明县)
海南藏族自治州(贵南县、兴海县、共和县、贵德县、同德县)
宁波市(宁海县、北仑区、奉化区、江北区、余姚市、鄞州区、海曙区、镇海区、慈溪市、象山县)
杭州市(建德市、富阳区、临安区、西湖区、桐庐县、萧山区、拱墅区、钱塘区、临平区、上城区、淳安县、滨江区、余杭区)
甘孜藏族自治州(白玉县、康定市、乡城县、德格县、石渠县、色达县、巴塘县、理塘县、甘孜县、得荣县、稻城县、九龙县、新龙县、雅江县、炉霍县、丹巴县、泸定县、道孚县)
无锡市(锡山区、惠山区、梁溪区、新吴区、江阴市、滨湖区、宜兴市)
达州市(开江县、达川区、万源市、通川区、宣汉县、大竹县、渠县)
吉安市(吉安县、峡江县、泰和县、遂川县、青原区、吉水县、吉州区、安福县、新干县、永新县、万安县、井冈山市、永丰县)
三门峡市(湖滨区、陕州区、灵宝市、渑池县、义马市、卢氏县)
钦州市(钦北区、钦南区、灵山县、浦北县)
深圳市(光明区、龙岗区、龙华区、罗湖区、南山区、盐田区、宝安区、坪山区、福田区)
柳州市(鱼峰区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳南区、城中区、融安县、鹿寨县、柳城县、柳江区、柳北区)
呼伦贝尔市(阿荣旗、海拉尔区、扎赉诺尔区、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、牙克石市、额尔古纳市、根河市、扎兰屯市、鄂伦春自治旗)
新余市(分宜县、渝水区)
阜阳市(太和县、阜南县、颍东区、颍州区、临泉县、颍上县、界首市、颍泉区)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
新疆维吾尔自治区
酒泉市(瓜州县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、玉门市、肃北蒙古族自治县、金塔县)
淄博市(沂源县、张店区、临淄区、周村区、桓台县、高青县、博山区、淄川区)
大连市(普兰店区、甘井子区、西岗区、长海县、旅顺口区、瓦房店市、金州区、沙河口区、庄河市、中山区)
阿勒泰地区(布尔津县、阿勒泰市、福海县、哈巴河县、富蕴县、青河县、吉木乃县)
大理白族自治州(云龙县、永平县、鹤庆县、剑川县、南涧彝族自治县、洱源县、大理市、弥渡县、宾川县、巍山彝族回族自治县、漾濞彝族自治县、祥云县)
三沙市(西沙区、南沙区)
南宁市(江南区、西乡塘区、隆安县、横州市、宾阳县、上林县、良庆区、兴宁区、马山县、青秀区、武鸣区、邕宁区)
昭通市(威信县、大关县、盐津县、鲁甸县、昭阳区、绥江县、彝良县、镇雄县、永善县、水富市、巧家县)
揭阳市(普宁市、惠来县、揭东区、揭西县、榕城区)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
常德市(澧县、临澧县、安乡县、石门县、鼎城区、桃源县、津市市、汉寿县、武陵区)
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赣州市(崇义县、大余县、全南县、于都县、定南县、上犹县、安远县、石城县、宁都县、会昌县、章贡区、南康区、瑞金市、龙南市、信丰县、赣县区、兴国县、寻乌县)
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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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