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文山壮族苗族自治州(马关县、文山市、富宁县、砚山县、麻栗坡县、西畴县、丘北县、广南县)

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

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

鹤壁市(山城区、淇滨区、浚县、淇县、鹤山区)  丽江市(宁蒗彝族自治县、永胜县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县)

南通市(海安市、通州区、崇川区、启东市、海门区、如东县、如皋市)

林芝市(朗县、巴宜区、工布江达县、波密县、墨脱县、米林市、察隅县)

菏泽市(曹县、郓城县、巨野县、东明县、单县、牡丹区、成武县、定陶区、鄄城县)黔西南布依族苗族自治州(普安县、兴义市、望谟县、册亨县、兴仁市、安龙县、晴隆县、贞丰县)

晋中市(寿阳县、榆次区、太谷区、左权县、祁县、灵石县、榆社县、介休市、昔阳县、平遥县、和顺县)  佛山市(禅城区、高明区、顺德区、三水区、南海区)

龙岩市(新罗区、上杭县、武平县、长汀县、永定区、连城县、漳平市)

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

吉安市(永丰县、新干县、峡江县、青原区、遂川县、万安县、安福县、泰和县、井冈山市、吉安县、吉州区、永新县、吉水县)

银川市(兴庆区、贺兰县、灵武市、西夏区、金凤区、永宁县)

衢州市(衢江区、江山市、常山县、龙游县、开化县、柯城区)

日喀则市(谢通门县、聂拉木县、萨嘎县、萨迦县、拉孜县、白朗县、岗巴县、仁布县、吉隆县、昂仁县、南木林县、仲巴县、定结县、江孜县、康马县、亚东县、定日县、桑珠孜区)

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

六盘水市(水城区、钟山区、盘州市、六枝特区)

黄山市(屯溪区、祁门县、徽州区、歙县、黄山区、休宁县、黟县)

福州市(罗源县、福清市、连江县、闽侯县、长乐区、马尾区、闽清县、仓山区、永泰县、台江区、平潭县、晋安区、鼓楼区)

澳门特别行政区

阿坝藏族羌族自治州(汶川县、理县、黑水县、阿坝县、茂县、壤塘县、若尔盖县、金川县、松潘县、九寨沟县、马尔康市、红原县、小金县)

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

东莞市

中山市

防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)

韶关市(乳源瑶族自治县、乐昌市、浈江区、始兴县、仁化县、新丰县、南雄市、武江区、曲江区、翁源县)

巴中市(恩阳区、巴州区、南江县、通江县、平昌县)

咸阳市(秦都区、三原县、淳化县、长武县、彬州市、渭城区、礼泉县、杨陵区、武功县、兴平市、乾县、泾阳县、旬邑县、永寿县)

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铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)

南京市(栖霞区、建邺区、江宁区、雨花台区、高淳区、鼓楼区、浦口区、溧水区、秦淮区、玄武区、六合区)

赣州市(会昌县、赣县区、石城县、宁都县、寻乌县、崇义县、安远县、于都县、上犹县、大余县、定南县、兴国县、南康区、全南县、龙南市、章贡区、瑞金市、信丰县)

枣庄市(峄城区、滕州市、山亭区、薛城区、台儿庄区、市中区)  宜春市(樟树市、上高县、宜丰县、奉新县、高安市、万载县、靖安县、铜鼓县、丰城市、袁州区)

绍兴市(新昌县、柯桥区、越城区、诸暨市、上虞区、嵊州市)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

泸州市(泸县、纳溪区、龙马潭区、江阳区、叙永县、古蔺县、合江县)凉山彝族自治州(布拖县、越西县、美姑县、盐源县、西昌市、普格县、甘洛县、德昌县、木里藏族自治县、宁南县、昭觉县、雷波县、冕宁县、会理市、会东县、喜德县、金阳县)

安阳市(安阳县、龙安区、文峰区、林州市、汤阴县、北关区、滑县、殷都区、内黄县)  泰安市(新泰市、肥城市、宁阳县、岱岳区、东平县、泰山区)

三沙市(西沙区、南沙区)

昌都市(卡若区、洛隆县、贡觉县、芒康县、类乌齐县、左贡县、丁青县、江达县、察雅县、边坝县、八宿县)

固原市(泾源县、彭阳县、原州区、西吉县、隆德县)双鸭山市(岭东区、集贤县、尖山区、四方台区、友谊县、饶河县、宝山区、宝清县)

广安市(岳池县、前锋区、武胜县、广安区、邻水县、华蓥市)

辽源市(东辽县、龙山区、东丰县、西安区)

西安市(雁塔区、阎良区、长安区、鄠邑区、高陵区、灞桥区、新城区、蓝田县、碑林区、未央区、周至县、临潼区、莲湖区)

宁夏回族自治区

朔州市(应县、朔城区、右玉县、平鲁区、山阴县、怀仁市)

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

嘉峪关市

贺州市(富川瑶族自治县、钟山县、八步区、平桂区、昭平县)

日照市(岚山区、五莲县、东港区、莒县)

珠海市(金湾区、斗门区、香洲区)

临沧市(云县、沧源佤族自治县、镇康县、凤庆县、永德县、耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区)

孝感市(安陆市、孝昌县、云梦县、汉川市、大悟县、应城市、孝南区)

平顶山市(鲁山县、石龙区、卫东区、宝丰县、郏县、叶县、湛河区、汝州市、舞钢市、新华区)

驻马店市(泌阳县、确山县、汝南县、驿城区、上蔡县、西平县、新蔡县、平舆县、遂平县、正阳县)

漳州市(平和县、漳浦县、华安县、东山县、芗城区、南靖县、龙文区、诏安县、长泰区、龙海区、云霄县)

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

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。