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佛山市(三水区、顺德区、高明区、南海区、禅城区)

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

白山市(江源区、浑江区、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、抚松县)

贵港市(平南县、覃塘区、港南区、港北区、桂平市)  淄博市(高青县、桓台县、临淄区、沂源县、周村区、张店区、博山区、淄川区)

湛江市(霞山区、雷州市、坡头区、遂溪县、赤坎区、吴川市、徐闻县、廉江市、麻章区)

常州市(武进区、溧阳市、新北区、金坛区、钟楼区、天宁区)

重庆市(武隆区、江北区、江津区、涪陵区、沙坪坝区、云阳县、忠县、铜梁区、南川区、黔江区、酉阳土家族苗族自治县、北碚区、九龙坡区、巫山县、梁平区、巫溪县、綦江区、大渡口区、巴南区、开州区、丰都县、彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、南岸区、合川区、奉节县、永川区、大足区、石柱土家族自治县、渝北区、荣昌区、万州区、渝中区、垫江县、潼南区、长寿区、城口县、璧山区)郑州市(中原区、新郑市、惠济区、巩义市、中牟县、登封市、二七区、金水区、新密市、上街区、管城回族区、荥阳市)

辽阳市(宏伟区、太子河区、文圣区、弓长岭区、辽阳县、灯塔市、白塔区)  兰州市(城关区、榆中县、永登县、红古区、七里河区、西固区、安宁区、皋兰县)

常德市(临澧县、鼎城区、石门县、桃源县、安乡县、汉寿县、武陵区、澧县、津市市)

丽水市(云和县、景宁畲族自治县、缙云县、松阳县、遂昌县、莲都区、庆元县、青田县、龙泉市)

丹东市(振安区、东港市、振兴区、宽甸满族自治县、凤城市、元宝区)

商丘市(梁园区、睢阳区、睢县、虞城县、夏邑县、宁陵县、永城市、柘城县、民权县)

银川市(灵武市、永宁县、兴庆区、金凤区、贺兰县、西夏区)

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市)

晋城市(高平市、阳城县、陵川县、沁水县、泽州县、城区)

连云港市(连云区、东海县、灌云县、赣榆区、灌南县、海州区)

广州市(海珠区、荔湾区、黄埔区、从化区、增城区、天河区、南沙区、白云区、花都区、越秀区、番禺区)

遵义市(湄潭县、正安县、红花岗区、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、仁怀市、桐梓县、凤冈县、汇川区、务川仡佬族苗族自治县、赤水市、习水县、播州区、余庆县)

驻马店市(确山县、西平县、平舆县、正阳县、驿城区、上蔡县、泌阳县、新蔡县、汝南县、遂平县)

七台河市(茄子河区、桃山区、勃利县、新兴区)

合肥市(长丰县、蜀山区、庐阳区、肥西县、包河区、肥东县、瑶海区、庐江县、巢湖市)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)

云浮市(罗定市、云城区、新兴县、郁南县、云安区)

武威市(古浪县、民勤县、凉州区、天祝藏族自治县)

枣庄市(市中区、峄城区、薛城区、台儿庄区、滕州市、山亭区)

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

西藏自治区

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

濮阳市(华龙区、范县、清丰县、南乐县、台前县、濮阳县)

绵阳市(江油市、平武县、涪城区、安州区、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、盐亭县)

锦州市(黑山县、凌海市、古塔区、义县、凌河区、太和区、北镇市)  乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

朔州市(右玉县、平鲁区、怀仁市、应县、山阴县、朔城区)

晋中市(寿阳县、榆次区、榆社县、和顺县、昔阳县、灵石县、祁县、平遥县、太谷区、介休市、左权县)

宜宾市(高县、兴文县、翠屏区、江安县、珙县、屏山县、叙州区、长宁县、南溪区、筠连县)杭州市(建德市、桐庐县、临平区、上城区、拱墅区、淳安县、萧山区、余杭区、钱塘区、滨江区、临安区、西湖区、富阳区)

乐山市(犍为县、金口河区、夹江县、沐川县、马边彝族自治县、井研县、沙湾区、峨眉山市、五通桥区、市中区、峨边彝族自治县)  荆州市(石首市、洪湖市、松滋市、沙市区、江陵县、荆州区、监利市、公安县)

汕头市(龙湖区、南澳县、澄海区、潮南区、濠江区、潮阳区、金平区)

营口市(鲅鱼圈区、老边区、盖州市、大石桥市、西市区、站前区)

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

南京市(溧水区、玄武区、栖霞区、建邺区、江宁区、六合区、浦口区、秦淮区、高淳区、鼓楼区、雨花台区)

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

渭南市(澄城县、华州区、华阴市、潼关县、白水县、富平县、大荔县、蒲城县、临渭区、韩城市、合阳县)

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

北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)

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

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

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

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宝鸡市(岐山县、渭滨区、千阳县、凤翔区、凤县、陈仓区、金台区、麟游县、太白县、陇县、扶风县、眉县)

遂宁市(蓬溪县、船山区、射洪市、大英县、安居区)

镇江市(京口区、句容市、扬中市、丹阳市、丹徒区、润州区)

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南通市(如皋市、如东县、海安市、崇川区、启东市、通州区、海门区)

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。