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

许昌市(建安区、禹州市、魏都区、鄢陵县、襄城县、长葛市)

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

平凉市(庄浪县、崆峒区、泾川县、华亭市、崇信县、静宁县、灵台县)  白山市(靖宇县、江源区、临江市、浑江区、长白朝鲜族自治县、抚松县)

铜川市(王益区、印台区、耀州区、宜君县)

金昌市(永昌县、金川区)

兰州市(安宁区、红古区、榆中县、西固区、永登县、皋兰县、七里河区、城关区)

南宁市(良庆区、江南区、上林县、宾阳县、武鸣区、横州市、青秀区、西乡塘区、兴宁区、隆安县、马山县、邕宁区)  巴彦淖尔市(磴口县、五原县、乌拉特后旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特前旗)

长春市(公主岭市、南关区、德惠市、宽城区、榆树市、农安县、双阳区、朝阳区、绿园区、九台区、二道区)

淮安市(淮阴区、涟水县、淮安区、洪泽区、清江浦区、金湖县、盱眙县)

揭阳市(揭西县、榕城区、揭东区、惠来县、普宁市)

海西蒙古族藏族自治州(天峻县、茫崖市、乌兰县、都兰县、德令哈市、格尔木市)

济宁市(邹城市、金乡县、汶上县、梁山县、鱼台县、任城区、嘉祥县、微山县、泗水县、曲阜市、兖州区)

湖州市(长兴县、吴兴区、德清县、南浔区、安吉县)

四平市(双辽市、梨树县、铁西区、伊通满族自治县、铁东区)

宜春市(袁州区、樟树市、宜丰县、万载县、奉新县、高安市、上高县、靖安县、丰城市、铜鼓县)

苏州市(虎丘区、姑苏区、吴江区、张家港市、太仓市、相城区、常熟市、昆山市、吴中区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)

张家口市(怀来县、万全区、蔚县、怀安县、桥西区、康保县、赤城县、桥东区、涿鹿县、阳原县、崇礼区、张北县、尚义县、宣化区、下花园区、沽源县)

十堰市(房县、丹江口市、郧阳区、竹山县、茅箭区、张湾区、竹溪县、郧西县)

滨州市(惠民县、无棣县、沾化区、滨城区、邹平市、阳信县、博兴县)

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

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

温州市(瑞安市、文成县、龙港市、平阳县、乐清市、泰顺县、瓯海区、洞头区、苍南县、永嘉县、鹿城区、龙湾区)

哈尔滨市(平房区、木兰县、呼兰区、松北区、尚志市、双城区、香坊区、阿城区、延寿县、方正县、南岗区、道外区、五常市、依兰县、巴彦县、宾县、通河县、道里区)

三门峡市(灵宝市、陕州区、湖滨区、义马市、渑池县、卢氏县)

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

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

昆明市(寻甸回族彝族自治县、东川区、西山区、石林彝族自治县、晋宁区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、呈贡区、宜良县、五华区、富民县、官渡区、嵩明县、盘龙区)

芜湖市(湾沚区、弋江区、繁昌区、鸠江区、无为市、南陵县、镜湖区)  白银市(景泰县、靖远县、平川区、白银区、会宁县)

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

娄底市(冷水江市、涟源市、新化县、双峰县、娄星区)

安康市(镇坪县、宁陕县、旬阳市、紫阳县、汉滨区、汉阴县、白河县、平利县、石泉县、岚皋县)梅州市(平远县、五华县、梅江区、兴宁市、蕉岭县、梅县区、丰顺县、大埔县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、乌恰县、阿图什市)  景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)

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

信阳市(浉河区、光山县、潢川县、平桥区、息县、新县、固始县、商城县、淮滨县、罗山县)

益阳市(桃江县、安化县、沅江市、资阳区、赫山区、南县)徐州市(沛县、新沂市、邳州市、铜山区、泉山区、云龙区、睢宁县、丰县、贾汪区、鼓楼区)

阳江市(阳东区、江城区、阳春市、阳西县)

衢州市(开化县、柯城区、龙游县、江山市、常山县、衢江区)

岳阳市(云溪区、岳阳楼区、君山区、汨罗市、湘阴县、岳阳县、临湘市、华容县、平江县)

玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、称多县、玉树市、囊谦县、治多县)

葫芦岛市(连山区、南票区、建昌县、兴城市、龙港区、绥中县)

贵港市(港南区、港北区、平南县、覃塘区、桂平市)

淮南市(寿县、凤台县、八公山区、谢家集区、田家庵区、潘集区、大通区)

绍兴市(柯桥区、上虞区、诸暨市、嵊州市、新昌县、越城区)

七台河市(勃利县、新兴区、茄子河区、桃山区)

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铁岭市(调兵山市、清河区、铁岭县、昌图县、开原市、西丰县、银州区)

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淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)

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沈阳市(辽中区、苏家屯区、新民市、大东区、皇姑区、铁西区、于洪区、康平县、浑南区、和平区、法库县、沈河区、沈北新区)

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。