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

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

河源市(和平县、紫金县、东源县、连平县、龙川县、源城区)

甘南藏族自治州(夏河县、玛曲县、迭部县、临潭县、碌曲县、舟曲县、合作市、卓尼县)  三亚市(崖州区、海棠区、天涯区、吉阳区)

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

杭州市(上城区、桐庐县、钱塘区、临平区、建德市、滨江区、拱墅区、余杭区、萧山区、淳安县、富阳区、临安区、西湖区)

咸阳市(杨陵区、彬州市、泾阳县、武功县、旬邑县、秦都区、礼泉县、三原县、永寿县、渭城区、长武县、兴平市、乾县、淳化县)朝阳市(北票市、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、建平县、龙城区、双塔区)

镇江市(扬中市、丹阳市、润州区、京口区、丹徒区、句容市)  鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)

兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、突泉县、科尔沁右翼中旗、乌兰浩特市)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县、华坪县、玉龙纳西族自治县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

昭通市(巧家县、大关县、镇雄县、昭阳区、水富市、永善县、绥江县、盐津县、威信县、鲁甸县、彝良县)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)

蚌埠市(龙子湖区、固镇县、怀远县、五河县、蚌山区、禹会区、淮上区)

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

衡水市(深州市、安平县、桃城区、武邑县、武强县、枣强县、饶阳县、故城县、冀州区、景县、阜城县)

肇庆市(四会市、端州区、鼎湖区、高要区、德庆县、封开县、怀集县、广宁县)

安康市(白河县、平利县、旬阳市、镇坪县、石泉县、岚皋县、汉阴县、汉滨区、宁陕县、紫阳县)

威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)

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

巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、和静县、若羌县、焉耆回族自治县、和硕县、且末县、轮台县、博湖县、库尔勒市)

九江市(彭泽县、庐山市、共青城市、湖口县、瑞昌市、修水县、德安县、永修县、浔阳区、柴桑区、都昌县、濂溪区、武宁县)

衢州市(龙游县、江山市、开化县、常山县、柯城区、衢江区)

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

香港特别行政区

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

洛阳市(汝阳县、嵩县、西工区、新安县、宜阳县、伊川县、栾川县、瀍河回族区、涧西区、孟津区、老城区、洛龙区、偃师区、洛宁县)

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晋城市(阳城县、陵川县、城区、泽州县、高平市、沁水县)

黄山市(休宁县、黟县、黄山区、屯溪区、徽州区、歙县、祁门县)

固原市(泾源县、原州区、西吉县、隆德县、彭阳县)

泸州市(叙永县、龙马潭区、纳溪区、合江县、江阳区、古蔺县、泸县)  红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、建水县、元阳县、石屏县、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、个旧市、弥勒市、泸西县、绿春县、红河县、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县)

淮南市(田家庵区、凤台县、八公山区、潘集区、谢家集区、寿县、大通区)

大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)

吉林市(桦甸市、丰满区、蛟河市、龙潭区、磐石市、船营区、舒兰市、昌邑区、永吉县)钦州市(钦北区、灵山县、钦南区、浦北县)

景德镇市(乐平市、昌江区、珠山区、浮梁县)  玉林市(博白县、兴业县、容县、陆川县、玉州区、北流市、福绵区)

南平市(政和县、建瓯市、延平区、建阳区、松溪县、浦城县、顺昌县、武夷山市、光泽县、邵武市)

鹤壁市(淇县、淇滨区、浚县、鹤山区、山城区)

崇左市(扶绥县、宁明县、江州区、大新县、凭祥市、龙州县、天等县)恩施土家族苗族自治州(建始县、鹤峰县、巴东县、咸丰县、利川市、来凤县、恩施市、宣恩县)

百色市(乐业县、隆林各族自治县、德保县、田东县、平果市、田林县、那坡县、右江区、凌云县、西林县、靖西市、田阳区)

曲靖市(马龙区、富源县、陆良县、师宗县、罗平县、沾益区、会泽县、宣威市、麒麟区)

张家界市(武陵源区、永定区、桑植县、慈利县)

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

马鞍山市(当涂县、含山县、雨山区、博望区、花山区、和县)

七台河市(桃山区、茄子河区、勃利县、新兴区)

荆州市(洪湖市、公安县、松滋市、荆州区、江陵县、监利市、石首市、沙市区)

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

阜阳市(临泉县、颍东区、颍泉区、颍上县、界首市、阜南县、太和县、颍州区)

萍乡市(湘东区、安源区、上栗县、莲花县、芦溪县)

常州市(天宁区、金坛区、溧阳市、新北区、钟楼区、武进区)

遂宁市(射洪市、大英县、船山区、蓬溪县、安居区)

武威市(民勤县、天祝藏族自治县、凉州区、古浪县)

三明市(泰宁县、清流县、将乐县、尤溪县、建宁县、明溪县、三元区、大田县、永安市、宁化县、沙县区)

朔州市(右玉县、朔城区、山阴县、应县、怀仁市、平鲁区)

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

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。