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莆田市(涵江区、荔城区、秀屿区、仙游县、城厢区)

中卫市(中宁县、沙坡头区、海原县)

临夏回族自治州(临夏县、广河县、和政县、康乐县、临夏市、东乡族自治县、永靖县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县)  襄阳市(枣阳市、襄城区、樊城区、保康县、宜城市、南漳县、老河口市、襄州区、谷城县)

通化市(东昌区、柳河县、二道江区、辉南县、通化县、集安市、梅河口市)

焦作市(沁阳市、孟州市、中站区、修武县、山阳区、武陟县、解放区、温县、博爱县、马村区)

海东市(循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)马鞍山市(博望区、含山县、雨山区、花山区、和县、当涂县)

渭南市(富平县、大荔县、华阴市、蒲城县、潼关县、澄城县、临渭区、华州区、韩城市、合阳县、白水县)  南阳市(淅川县、桐柏县、方城县、唐河县、宛城区、内乡县、邓州市、镇平县、南召县、新野县、社旗县、卧龙区、西峡县)

北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)

镇江市(京口区、丹徒区、润州区、句容市、丹阳市、扬中市)

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

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

甘孜藏族自治州(雅江县、得荣县、德格县、丹巴县、道孚县、泸定县、新龙县、巴塘县、乡城县、甘孜县、白玉县、炉霍县、九龙县、色达县、稻城县、康定市、理塘县、石渠县)

益阳市(赫山区、南县、安化县、沅江市、桃江县、资阳区)

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

德州市(夏津县、庆云县、乐陵市、临邑县、德城区、平原县、宁津县、禹城市、陵城区、武城县、齐河县)

盐城市(响水县、建湖县、射阳县、亭湖区、盐都区、阜宁县、东台市、大丰区、滨海县)

那曲市(申扎县、巴青县、双湖县、安多县、索县、比如县、尼玛县、聂荣县、嘉黎县、班戈县、色尼区)

江门市(江海区、鹤山市、蓬江区、恩平市、新会区、开平市、台山市)

铜仁市(印江土家族苗族自治县、松桃苗族自治县、江口县、沿河土家族自治县、万山区、石阡县、碧江区、德江县、玉屏侗族自治县、思南县)

孝感市(应城市、云梦县、汉川市、大悟县、孝南区、孝昌县、安陆市)

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

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

铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)

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

防城港市(防城区、港口区、上思县、东兴市)

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新乡市(原阳县、封丘县、凤泉区、新乡县、延津县、红旗区、牧野区、辉县市、获嘉县、长垣市、卫滨区、卫辉市)

大理白族自治州(弥渡县、洱源县、永平县、剑川县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、云龙县、南涧彝族自治县、祥云县、宾川县、大理市)

日照市(莒县、五莲县、岚山区、东港区)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)  阳泉市(城区、郊区、矿区、盂县、平定县)

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

南京市(建邺区、浦口区、江宁区、鼓楼区、雨花台区、栖霞区、高淳区、玄武区、溧水区、六合区、秦淮区)烟台市(芝罘区、福山区、栖霞市、莱阳市、龙口市、海阳市、牟平区、莱州市、招远市、蓬莱区、莱山区)

六盘水市(盘州市、水城区、钟山区、六枝特区)  河池市(东兰县、金城江区、凤山县、巴马瑶族自治县、宜州区、环江毛南族自治县、南丹县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、天峨县、罗城仫佬族自治县)

楚雄彝族自治州(双柏县、元谋县、楚雄市、禄丰市、姚安县、南华县、武定县、牟定县、永仁县、大姚县)

松原市(宁江区、乾安县、扶余市、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、凤凰县、花垣县、永顺县、泸溪县、龙山县、保靖县、吉首市)西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)

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

黄山市(黄山区、黟县、休宁县、歙县、屯溪区、祁门县、徽州区)

平凉市(灵台县、庄浪县、崇信县、崆峒区、静宁县、泾川县、华亭市)

鄂尔多斯市(东胜区、伊金霍洛旗、康巴什区、准格尔旗、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、乌审旗)

黑河市(嫩江市、逊克县、孙吴县、五大连池市、爱辉区、北安市)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、芒市、陇川县、瑞丽市)

广安市(邻水县、岳池县、前锋区、武胜县、华蓥市、广安区)

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

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威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)

厦门市(同安区、海沧区、集美区、翔安区、湖里区、思明区)

扬州市(宝应县、邗江区、江都区、高邮市、仪征市、广陵区)

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

玉林市(兴业县、陆川县、北流市、玉州区、博白县、福绵区、容县)

南通市(海安市、如东县、如皋市、启东市、崇川区、海门区、通州区)

　　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。