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塔城地区(托里县、塔城市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、乌苏市)

丹东市(振兴区、振安区、宽甸满族自治县、凤城市、东港市、元宝区)

黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、册亨县、兴义市、望谟县、贞丰县、安龙县、晴隆县、普安县)

洛阳市(伊川县、西工区、老城区、嵩县、宜阳县、瀍河回族区、孟津区、汝阳县、洛宁县、偃师区、涧西区、新安县、洛龙区、栾川县)  恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、宣恩县、来凤县、咸丰县、利川市、恩施市、巴东县、建始县)

红河哈尼族彝族自治州(开远市、建水县、蒙自市、元阳县、石屏县、泸西县、个旧市、屏边苗族自治县、绿春县、河口瑶族自治县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市)

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

来宾市(兴宾区、象州县、合山市、金秀瑶族自治县、忻城县、武宣县)

长春市(公主岭市、双阳区、榆树市、宽城区、九台区、农安县、二道区、德惠市、南关区、朝阳区、绿园区)  乌鲁木齐市(沙依巴克区、天山区、水磨沟区、新市区、头屯河区、达坂城区、米东区、乌鲁木齐县)

宜昌市(点军区、宜都市、西陵区、兴山县、枝江市、秭归县、远安县、长阳土家族自治县、夷陵区、当阳市、伍家岗区、五峰土家族自治县、猇亭区)

厦门市(同安区、翔安区、思明区、集美区、海沧区、湖里区)

吕梁市(汾阳市、兴县、交口县、交城县、方山县、孝义市、柳林县、中阳县、石楼县、岚县、文水县、临县、离石区)

随州市(广水市、随县、曾都区)

南充市(蓬安县、阆中市、西充县、仪陇县、嘉陵区、高坪区、顺庆区、营山县、南部县)

南通市(通州区、海门区、启东市、崇川区、如东县、如皋市、海安市)

东营市(利津县、东营区、垦利区、河口区、广饶县)

铜川市(耀州区、印台区、宜君县、王益区)

白山市(江源区、临江市、靖宇县、抚松县、浑江区、长白朝鲜族自治县)

拉萨市(尼木县、达孜区、堆龙德庆区、林周县、城关区、曲水县、墨竹工卡县、当雄县)

佳木斯市(同江市、前进区、富锦市、抚远市、向阳区、桦南县、桦川县、东风区、汤原县、郊区)

怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

内蒙古自治区

济源市

衡阳市(珠晖区、祁东县、衡南县、蒸湘区、衡阳县、南岳区、衡东县、雁峰区、衡山县、常宁市、石鼓区、耒阳市)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

抚州市(东乡区、乐安县、广昌县、临川区、南丰县、黎川县、南城县、宜黄县、资溪县、金溪县、崇仁县)

松原市(宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、乾安县、扶余市、长岭县)

兰州市(安宁区、七里河区、西固区、皋兰县、永登县、城关区、红古区、榆中县)

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宜宾市(筠连县、兴文县、南溪区、江安县、屏山县、高县、翠屏区、长宁县、珙县、叙州区)

商洛市(山阳县、丹凤县、柞水县、商州区、洛南县、镇安县、商南县)

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

台州市(路桥区、三门县、仙居县、温岭市、黄岩区、玉环市、临海市、椒江区、天台县)  昌都市(类乌齐县、左贡县、丁青县、贡觉县、察雅县、江达县、卡若区、八宿县、边坝县、芒康县、洛隆县)

鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)

舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)

石家庄市(长安区、无极县、晋州市、栾城区、正定县、新华区、藁城区、赵县、深泽县、平山县、赞皇县、裕华区、鹿泉区、元氏县、井陉县、井陉矿区、行唐县、新乐市、灵寿县、高邑县、辛集市、桥西区)阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、理县、松潘县、茂县、马尔康市、汶川县、金川县、九寨沟县、小金县、黑水县、壤塘县、红原县、若尔盖县)

吉安市(吉州区、井冈山市、吉安县、遂川县、新干县、泰和县、吉水县、永丰县、永新县、万安县、峡江县、安福县、青原区)  鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

芜湖市(镜湖区、湾沚区、繁昌区、无为市、南陵县、鸠江区、弋江区)

固原市(隆德县、彭阳县、原州区、泾源县、西吉县)

淄博市(淄川区、博山区、沂源县、张店区、高青县、临淄区、周村区、桓台县)辽源市(东丰县、西安区、龙山区、东辽县)

南平市(延平区、浦城县、邵武市、光泽县、顺昌县、建阳区、武夷山市、松溪县、政和县、建瓯市)

衢州市(柯城区、江山市、常山县、衢江区、开化县、龙游县)

朝阳市(双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、建平县、凌源市、朝阳县、北票市)

安庆市(望江县、怀宁县、桐城市、宜秀区、潜山市、迎江区、宿松县、大观区、岳西县、太湖县)

崇左市(宁明县、天等县、大新县、龙州县、凭祥市、江州区、扶绥县)

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

合肥市(包河区、蜀山区、巢湖市、长丰县、瑶海区、庐阳区、肥西县、庐江县、肥东县)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

庆阳市(环县、华池县、西峰区、镇原县、庆城县、合水县、正宁县、宁县)

河源市(和平县、紫金县、龙川县、连平县、源城区、东源县)

澳门特别行政区

泸州市(合江县、叙永县、江阳区、古蔺县、泸县、纳溪区、龙马潭区)

遂宁市(射洪市、大英县、安居区、蓬溪县、船山区)

青岛市(城阳区、即墨区、崂山区、市北区、平度市、黄岛区、李沧区、市南区、胶州市、莱西市)

锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、镶黄旗、阿巴嘎旗、二连浩特市、锡林浩特市、正镶白旗、太仆寺旗、正蓝旗、苏尼特右旗、多伦县)

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

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。