童林传300 - 美妆产品对比：探寻独特魅力与差异各观看《今日汇总》
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技术革新，提升维修效率：我们紧跟家电技术发展趋势，不断引进新技术、新工具，提升维修效率，缩短维修周期。
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尊敬的用户，不论您有何种需求，只要您拨打我们的24小时统一观看服务热线：剩下的事情由我们来做。
1、我们的客户服务代表将会给您提供售后的咨询和解答！
2、我们会就近安排观看网点的优秀的服务按您约定的时间准时上门！
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4、服务最后会主动向您讲解产品使用常识，指导您的使用！
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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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北京市(大兴区、海淀区、密云区、门头沟区、朝阳区、昌平区、平谷区、延庆区、通州区、东城区、西城区、顺义区、房山区、丰台区、怀柔区、石景山区)
厦门市(思明区、集美区、海沧区、翔安区、湖里区、同安区)
白银市(景泰县、靖远县、平川区、会宁县、白银区)
泉州市(泉港区、晋江市、安溪县、南安市、惠安县、德化县、洛江区、金门县、丰泽区、石狮市、永春县、鲤城区)
楚雄彝族自治州(禄丰市、大姚县、楚雄市、武定县、牟定县、元谋县、双柏县、永仁县、姚安县、南华县)
秦皇岛市(北戴河区、昌黎县、抚宁区、卢龙县、青龙满族自治县、海港区、山海关区)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、鄂托克旗、康巴什区、达拉特旗、准格尔旗、伊金霍洛旗、乌审旗、东胜区、杭锦旗)
柳州市(融安县、柳南区、鱼峰区、柳江区、柳城县、鹿寨县、融水苗族自治县、柳北区、三江侗族自治县、城中区)
太原市(杏花岭区、迎泽区、小店区、晋源区、尖草坪区、娄烦县、阳曲县、古交市、清徐县、万柏林区)
昌吉回族自治州(呼图壁县、奇台县、玛纳斯县、阜康市、木垒哈萨克自治县、昌吉市、吉木萨尔县)
湛江市(吴川市、遂溪县、麻章区、徐闻县、坡头区、廉江市、雷州市、赤坎区、霞山区)
大连市(瓦房店市、长海县、金州区、庄河市、西岗区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区、中山区)
晋城市(高平市、泽州县、阳城县、陵川县、沁水县、城区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
扬州市(广陵区、江都区、仪征市、高邮市、宝应县、邗江区)
陇南市(两当县、礼县、成县、武都区、康县、文县、西和县、宕昌县、徽县)
潍坊市(昌邑市、奎文区、高密市、昌乐县、青州市、潍城区、诸城市、安丘市、临朐县、寒亭区、坊子区、寿光市)
荆门市(东宝区、掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市)
湘潭市(湘潭县、雨湖区、岳塘区、韶山市、湘乡市)
来宾市(合山市、武宣县、象州县、忻城县、兴宾区、金秀瑶族自治县)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
丽水市(莲都区、缙云县、青田县、云和县、龙泉市、遂昌县、景宁畲族自治县、松阳县、庆元县)
石家庄市(鹿泉区、新乐市、长安区、裕华区、正定县、辛集市、新华区、行唐县、栾城区、桥西区、晋州市、藁城区、赞皇县、灵寿县、深泽县、井陉县、元氏县、高邑县、赵县、无极县、平山县、井陉矿区)
嘉兴市(平湖市、秀洲区、南湖区、桐乡市、海宁市、海盐县、嘉善县)
内江市(隆昌市、威远县、资中县、市中区、东兴区)
上饶市(信州区、横峰县、铅山县、广信区、婺源县、广丰区、德兴市、余干县、弋阳县、玉山县、鄱阳县、万年县)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、乌苏市、塔城市、沙湾市、额敏县、裕民县)
佛山市(三水区、顺德区、南海区、高明区、禅城区)
三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)
濮阳市(范县、南乐县、华龙区、濮阳县、台前县、清丰县)
贵港市(桂平市、平南县、港南区、覃塘区、港北区)
锦州市(凌河区、义县、太和区、黑山县、凌海市、古塔区、北镇市)
宿迁市(泗阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县、沭阳县)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
吉安市(青原区、万安县、永丰县、吉安县、遂川县、新干县、峡江县、吉州区、井冈山市、安福县、永新县、吉水县、泰和县)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、元阳县、泸西县、个旧市、绿春县、开远市、蒙自市、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、红河县、石屏县)
信阳市(罗山县、息县、浉河区、商城县、固始县、光山县、新县、平桥区、潢川县、淮滨县)
宣城市(泾县、旌德县、宣州区、宁国市、绩溪县、广德市、郎溪县)
蚌埠市(淮上区、蚌山区、怀远县、龙子湖区、五河县、固镇县、禹会区)
伊春市(友好区、丰林县、嘉荫县、伊美区、大箐山县、汤旺县、乌翠区、金林区、铁力市、南岔县)
承德市(平泉市、滦平县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德县、双桥区、宽城满族自治县、隆化县、双滦区、鹰手营子矿区、兴隆县)
南宁市(马山县、西乡塘区、上林县、武鸣区、横州市、江南区、兴宁区、邕宁区、良庆区、隆安县、宾阳县、青秀区)
滨州市(邹平市、无棣县、惠民县、沾化区、滨城区、博兴县、阳信县)
南京市(六合区、玄武区、高淳区、浦口区、雨花台区、秦淮区、江宁区、鼓楼区、建邺区、栖霞区、溧水区)
黔南布依族苗族自治州(长顺县、惠水县、福泉市、荔波县、三都水族自治县、都匀市、贵定县、平塘县、罗甸县、瓮安县、独山县、龙里县)
昆明市(官渡区、东川区、五华区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、呈贡区、西山区、晋宁区、嵩明县、安宁市、宜良县、富民县、石林彝族自治县)
益阳市(资阳区、南县、安化县、桃江县、沅江市、赫山区)
阿里地区(普兰县、革吉县、札达县、日土县、措勤县、改则县、噶尔县)
包头市(昆都仑区、石拐区、固阳县、九原区、白云鄂博矿区、东河区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、青山区)
昌都市(贡觉县、江达县、左贡县、卡若区、边坝县、类乌齐县、八宿县、芒康县、丁青县、察雅县、洛隆县)
淮安市(洪泽区、金湖县、清江浦区、淮安区、涟水县、盱眙县、淮阴区)
许昌市(长葛市、魏都区、建安区、鄢陵县、禹州市、襄城县)
攀枝花市(东区、米易县、西区、仁和区、盐边县)
河源市(连平县、东源县、龙川县、和平县、源城区、紫金县)
石河子市(五家渠市、可克达拉市、铁门关市、双河市、白杨市、昆玉市、图木舒克市、胡杨河市、阿拉尔市、新星市、北屯市)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
海南藏族自治州(共和县、贵德县、同德县、贵南县、兴海县)
安阳市(汤阴县、殷都区、林州市、文峰区、安阳县、龙安区、内黄县、北关区、滑县)
连云港市(连云区、东海县、海州区、赣榆区、灌云县、灌南县)
烟台市(栖霞市、海阳市、蓬莱区、招远市、莱阳市、牟平区、龙口市、莱州市、莱山区、福山区、芝罘区)
梅州市(梅江区、平远县、蕉岭县、丰顺县、大埔县、梅县区、兴宁市、五华县)
南平市(邵武市、浦城县、建瓯市、光泽县、建阳区、延平区、顺昌县、政和县、武夷山市、松溪县)
恩施土家族苗族自治州(宣恩县、利川市、恩施市、鹤峰县、咸丰县、建始县、来凤县、巴东县)
驻马店市(驿城区、上蔡县、西平县、新蔡县、正阳县、平舆县、汝南县、遂平县、泌阳县、确山县)
唐山市(滦州市、迁西县、滦南县、遵化市、曹妃甸区、玉田县、丰润区、路南区、古冶区、乐亭县、丰南区、迁安市、路北区、开平区)
新余市(渝水区、分宜县)
泰州市(姜堰区、高港区、海陵区、兴化市、靖江市、泰兴市)
喀什地区(伽师县、疏附县、喀什市、疏勒县、英吉沙县、麦盖提县、莎车县、叶城县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、泽普县)
铜川市(印台区、王益区、耀州区、宜君县)
凉山彝族自治州(德昌县、冕宁县、越西县、雷波县、会东县、喜德县、甘洛县、昭觉县、宁南县、会理市、普格县、西昌市、木里藏族自治县、美姑县、盐源县、金阳县、布拖县)
定西市(临洮县、通渭县、渭源县、陇西县、漳县、岷县、安定区)
济源市
景德镇市(珠山区、昌江区、乐平市、浮梁县)
南通市(如皋市、海门区、通州区、海安市、启东市、如东县、崇川区)
汕尾市(陆丰市、城区、陆河县、海丰县)
阜新市(太平区、新邱区、阜新蒙古族自治县、细河区、清河门区、海州区、彰武县)
那曲市(双湖县、申扎县、班戈县、索县、比如县、巴青县、安多县、嘉黎县、色尼区、尼玛县、聂荣县)
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无锡市(惠山区、梁溪区、新吴区、宜兴市、锡山区、滨湖区、江阴市)
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贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、八步区、富川瑶族自治县)
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泸州市(古蔺县、合江县、纳溪区、江阳区、叙永县、泸县、龙马潭区)
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果洛藏族自治州(班玛县、玛沁县、玛多县、甘德县、久治县、达日县)
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惠州市(惠阳区、惠东县、博罗县、惠城区、龙门县)
周口市(沈丘县、项城市、太康县、商水县、西华县、鹿邑县、郸城县、扶沟县、川汇区、淮阳区)
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眉山市(仁寿县、丹棱县、洪雅县、东坡区、彭山区、青神县)
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株洲市(茶陵县、炎陵县、荷塘区、天元区、芦淞区、攸县、醴陵市、石峰区、渌口区)
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池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)
海北藏族自治州(祁连县、海晏县、门源回族自治县、刚察县)
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。
新闻结尾
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