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毕节市(金沙县、黔西市、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、织金县、大方县、纳雍县)

临沂市(河东区、沂水县、兰陵县、莒南县、平邑县、临沭县、兰山区、蒙阴县、沂南县、罗庄区、郯城县、费县)

濮阳市(范县、华龙区、台前县、清丰县、濮阳县、南乐县)

东营市(广饶县、河口区、利津县、垦利区、东营区)  铜陵市(义安区、郊区、枞阳县、铜官区)

亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)

海口市(琼山区、秀英区、美兰区、龙华区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

蚌埠市(五河县、蚌山区、怀远县、禹会区、淮上区、龙子湖区、固镇县)  阿坝藏族羌族自治州(黑水县、阿坝县、壤塘县、松潘县、小金县、若尔盖县、理县、红原县、茂县、九寨沟县、汶川县、马尔康市、金川县)

和田地区(洛浦县、和田县、皮山县、民丰县、墨玉县、于田县、和田市、策勒县)

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

莆田市(仙游县、涵江区、秀屿区、城厢区、荔城区)

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

大庆市(让胡路区、萨尔图区、大同区、肇源县、肇州县、红岗区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、林甸县)

绍兴市(新昌县、上虞区、柯桥区、诸暨市、嵊州市、越城区)

延边朝鲜族自治州(珲春市、汪清县、图们市、敦化市、龙井市、延吉市、安图县、和龙市)

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

丹东市(东港市、凤城市、振安区、元宝区、振兴区、宽甸满族自治县)

双鸭山市(宝清县、友谊县、四方台区、宝山区、岭东区、集贤县、饶河县、尖山区)

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

自贡市(沿滩区、贡井区、大安区、富顺县、自流井区、荣县)

扬州市(高邮市、仪征市、邗江区、广陵区、宝应县、江都区)

黄山市(屯溪区、歙县、祁门县、徽州区、黄山区、黟县、休宁县)

承德市(兴隆县、围场满族蒙古族自治县、平泉市、双桥区、丰宁满族自治县、鹰手营子矿区、承德县、宽城满族自治县、滦平县、双滦区、隆化县)

菏泽市(巨野县、牡丹区、鄄城县、成武县、东明县、曹县、郓城县、单县、定陶区)

呼伦贝尔市(鄂温克族自治旗、根河市、牙克石市、扎兰屯市、海拉尔区、扎赉诺尔区、额尔古纳市、新巴尔虎左旗、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、满洲里市、陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗)

保定市(博野县、涿州市、容城县、雄县、高碑店市、竞秀区、唐县、望都县、涞水县、清苑区、蠡县、阜平县、顺平县、定兴县、莲池区、安新县、安国市、曲阳县、徐水区、易县、涞源县、定州市、满城区、高阳县)

贵港市(平南县、桂平市、港北区、覃塘区、港南区)

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黄冈市(英山县、武穴市、黄州区、麻城市、罗田县、团风县、黄梅县、红安县、蕲春县、浠水县)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

张家界市(武陵源区、桑植县、慈利县、永定区)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)  荆州市(石首市、沙市区、江陵县、洪湖市、监利市、松滋市、荆州区、公安县)

商洛市(柞水县、丹凤县、山阳县、商南县、洛南县、商州区、镇安县)

巴中市(恩阳区、巴州区、平昌县、南江县、通江县)

新疆维吾尔自治区北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)

甘南藏族自治州(合作市、碌曲县、迭部县、玛曲县、舟曲县、夏河县、临潭县、卓尼县)  恩施土家族苗族自治州(咸丰县、鹤峰县、利川市、来凤县、恩施市、宣恩县、建始县、巴东县)

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

延安市(吴起县、黄龙县、黄陵县、富县、延长县、宝塔区、子长市、甘泉县、志丹县、宜川县、延川县、洛川县、安塞区)

黔东南苗族侗族自治州(施秉县、三穗县、麻江县、锦屏县、丹寨县、黄平县、岑巩县、镇远县、凯里市、剑河县、黎平县、雷山县、榕江县、天柱县、从江县、台江县)南通市(如皋市、海门区、如东县、海安市、崇川区、通州区、启东市)

石河子市(北屯市、图木舒克市、白杨市、铁门关市、双河市、五家渠市、胡杨河市、昆玉市、可克达拉市、新星市、阿拉尔市)

重庆市(秀山土家族苗族自治县、渝北区、黔江区、开州区、江津区、城口县、垫江县、巫山县、巫溪县、九龙坡区、武隆区、彭水苗族土家族自治县、酉阳土家族苗族自治县、潼南区、长寿区、大渡口区、丰都县、璧山区、綦江区、大足区、云阳县、永川区、荣昌区、沙坪坝区、南岸区、合川区、奉节县、南川区、涪陵区、北碚区、万州区、巴南区、江北区、梁平区、铜梁区、石柱土家族自治县、渝中区、忠县)

大同市(阳高县、天镇县、灵丘县、左云县、新荣区、广灵县、平城区、云州区、云冈区、浑源县)

定西市(陇西县、渭源县、安定区、岷县、漳县、临洮县、通渭县)

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

辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)

梅州市(蕉岭县、丰顺县、兴宁市、大埔县、平远县、梅江区、梅县区、五华县)

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

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

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

十堰市(竹山县、张湾区、房县、丹江口市、竹溪县、郧西县、茅箭区、郧阳区)

金昌市(永昌县、金川区)

芜湖市(无为市、镜湖区、鸠江区、南陵县、繁昌区、湾沚区、弋江区)

上饶市(弋阳县、鄱阳县、玉山县、余干县、横峰县、广信区、万年县、铅山县、婺源县、信州区、德兴市、广丰区)

内江市(市中区、隆昌市、威远县、资中县、东兴区)

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

　　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。