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全国服务区域：
太原市(迎泽区、阳曲县、万柏林区、古交市、晋源区、杏花岭区、清徐县、娄烦县、尖草坪区、小店区)
广西壮族自治区
盐城市(滨海县、盐都区、亭湖区、射阳县、东台市、大丰区、阜宁县、建湖县、响水县)
海口市(琼山区、龙华区、秀英区、美兰区)
阿克苏地区(乌什县、库车市、柯坪县、阿瓦提县、新和县、阿克苏市、沙雅县、温宿县、拜城县)
贵港市(覃塘区、平南县、港南区、桂平市、港北区)
德阳市(旌阳区、中江县、绵竹市、广汉市、什邡市、罗江区)
郑州市(管城回族区、荥阳市、新密市、上街区、登封市、新郑市、二七区、惠济区、巩义市、中原区、中牟县、金水区)
昌吉回族自治州(昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、奇台县、阜康市、吉木萨尔县、呼图壁县)
淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)
宜昌市(猇亭区、伍家岗区、点军区、长阳土家族自治县、秭归县、西陵区、五峰土家族自治县、枝江市、宜都市、夷陵区、兴山县、远安县、当阳市)
常德市(桃源县、澧县、鼎城区、石门县、汉寿县、津市市、临澧县、安乡县、武陵区)
葫芦岛市(连山区、绥中县、龙港区、南票区、建昌县、兴城市)
景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)
玉林市(容县、兴业县、博白县、北流市、福绵区、陆川县、玉州区)
徐州市(沛县、新沂市、泉山区、鼓楼区、贾汪区、铜山区、邳州市、丰县、睢宁县、云龙区)
阜新市(阜新蒙古族自治县、清河门区、细河区、新邱区、彰武县、太平区、海州区)
宿州市(萧县、砀山县、埇桥区、泗县、灵璧县)
自贡市(贡井区、荣县、自流井区、大安区、富顺县、沿滩区)
韶关市(南雄市、始兴县、曲江区、翁源县、乐昌市、浈江区、武江区、乳源瑶族自治县、新丰县、仁化县)
兴安盟(阿尔山市、科尔沁右翼前旗、突泉县、乌兰浩特市、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)
衢州市(龙游县、开化县、江山市、常山县、衢江区、柯城区)
昌都市(贡觉县、丁青县、洛隆县、芒康县、卡若区、察雅县、边坝县、江达县、左贡县、类乌齐县、八宿县)
通辽市(开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、奈曼旗、科尔沁区、扎鲁特旗)
天水市(秦州区、张家川回族自治县、甘谷县、麦积区、武山县、清水县、秦安县)
黑河市(北安市、逊克县、孙吴县、爱辉区、嫩江市、五大连池市)
信阳市(浉河区、光山县、潢川县、平桥区、固始县、商城县、新县、罗山县、息县、淮滨县)
阿坝藏族羌族自治州(汶川县、九寨沟县、金川县、茂县、理县、阿坝县、马尔康市、红原县、黑水县、若尔盖县、松潘县、小金县、壤塘县)
张家口市(阳原县、怀来县、宣化区、怀安县、桥东区、赤城县、蔚县、沽源县、尚义县、桥西区、下花园区、崇礼区、涿鹿县、康保县、张北县、万全区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
荆门市(钟祥市、沙洋县、东宝区、掇刀区、京山市)
肇庆市(德庆县、广宁县、封开县、怀集县、四会市、端州区、鼎湖区、高要区)
阿里地区(札达县、措勤县、改则县、噶尔县、日土县、普兰县、革吉县)
齐齐哈尔市(碾子山区、甘南县、泰来县、讷河市、拜泉县、克东县、龙江县、铁锋区、梅里斯达斡尔族区、富裕县、建华区、龙沙区、依安县、昂昂溪区、克山县、富拉尔基区)
山南市(错那市、浪卡子县、措美县、桑日县、加查县、洛扎县、曲松县、乃东区、隆子县、贡嘎县、扎囊县、琼结县)
衡水市(武邑县、安平县、深州市、饶阳县、阜城县、枣强县、冀州区、故城县、桃城区、武强县、景县)
毕节市(织金县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、黔西市、七星关区、金沙县、赫章县、大方县)
黄冈市(麻城市、英山县、蕲春县、罗田县、武穴市、红安县、浠水县、黄州区、黄梅县、团风县)
张家界市(永定区、桑植县、慈利县、武陵源区)
揭阳市(揭东区、普宁市、惠来县、榕城区、揭西县)
新乡市(封丘县、获嘉县、延津县、辉县市、长垣市、卫辉市、红旗区、凤泉区、原阳县、新乡县、卫滨区、牧野区)
沧州市(海兴县、河间市、新华区、孟村回族自治县、任丘市、黄骅市、泊头市、盐山县、吴桥县、肃宁县、沧县、运河区、青县、东光县、南皮县、献县)
株洲市(攸县、石峰区、天元区、渌口区、炎陵县、茶陵县、醴陵市、芦淞区、荷塘区)
澳门特别行政区
绵阳市(梓潼县、安州区、盐亭县、涪城区、平武县、北川羌族自治县、三台县、江油市、游仙区)
克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、独山子区、白碱滩区)
潮州市(饶平县、湘桥区、潮安区)
钦州市(钦南区、浦北县、钦北区、灵山县)
萍乡市(安源区、上栗县、莲花县、湘东区、芦溪县)
昭通市(水富市、镇雄县、彝良县、绥江县、巧家县、昭阳区、永善县、盐津县、威信县、大关县、鲁甸县)
榆林市(佳县、绥德县、定边县、横山区、吴堡县、清涧县、府谷县、米脂县、靖边县、神木市、子洲县、榆阳区)
南充市(西充县、蓬安县、南部县、顺庆区、嘉陵区、营山县、仪陇县、高坪区、阆中市)
上饶市(广信区、婺源县、广丰区、弋阳县、信州区、玉山县、横峰县、德兴市、铅山县、余干县、鄱阳县、万年县)
雅安市(名山区、宝兴县、荥经县、汉源县、芦山县、天全县、石棉县、雨城区)
陇南市(两当县、宕昌县、西和县、康县、成县、礼县、文县、武都区、徽县)
深圳市(南山区、福田区、龙华区、坪山区、龙岗区、宝安区、光明区、盐田区、罗湖区)
江门市(新会区、江海区、台山市、鹤山市、开平市、恩平市、蓬江区)
巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特后旗、五原县、临河区、乌拉特前旗、杭锦后旗、乌拉特中旗)
娄底市(冷水江市、娄星区、涟源市、新化县、双峰县)
抚州市(宜黄县、南城县、崇仁县、南丰县、广昌县、金溪县、乐安县、黎川县、东乡区、资溪县、临川区)
遂宁市(射洪市、船山区、蓬溪县、大英县、安居区)
莆田市(涵江区、荔城区、城厢区、仙游县、秀屿区)
银川市(西夏区、灵武市、兴庆区、贺兰县、永宁县、金凤区)
达州市(宣汉县、达川区、渠县、开江县、万源市、大竹县、通川区)
北京市(西城区、海淀区、石景山区、房山区、门头沟区、通州区、延庆区、怀柔区、丰台区、昌平区、平谷区、密云区、东城区、顺义区、大兴区、朝阳区)
锡林郭勒盟(正镶白旗、二连浩特市、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、苏尼特右旗、镶黄旗、太仆寺旗、锡林浩特市、多伦县、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗)
宿迁市(宿豫区、泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿城区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿图什市、阿克陶县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
济宁市(嘉祥县、微山县、泗水县、鱼台县、金乡县、任城区、兖州区、梁山县、曲阜市、汶上县、邹城市)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、托里县、沙湾市、额敏县、乌苏市、裕民县、塔城市)
延安市(黄龙县、黄陵县、安塞区、宜川县、洛川县、子长市、吴起县、志丹县、延川县、延长县、富县、宝塔区、甘泉县)
白山市(临江市、江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、抚松县)
保定市(安国市、清苑区、高阳县、蠡县、雄县、博野县、望都县、涞源县、满城区、高碑店市、顺平县、阜平县、安新县、徐水区、定州市、莲池区、涿州市、易县、涞水县、竞秀区、唐县、容城县、曲阳县、定兴县)
永州市(新田县、祁阳市、江永县、江华瑶族自治县、双牌县、宁远县、蓝山县、零陵区、冷水滩区、东安县、道县)
长春市(九台区、朝阳区、绿园区、德惠市、双阳区、榆树市、南关区、宽城区、农安县、二道区、公主岭市)
松原市(扶余市、乾安县、长岭县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区)
亳州市(谯城区、涡阳县、利辛县、蒙城县)
乌鲁木齐市(达坂城区、沙依巴克区、新市区、乌鲁木齐县、米东区、头屯河区、水磨沟区、天山区)
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西藏自治区
德州市(德城区、禹城市、陵城区、庆云县、夏津县、临邑县、齐河县、武城县、乐陵市、平原县、宁津县)
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新疆维吾尔自治区
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临沂市(费县、罗庄区、临沭县、蒙阴县、兰山区、郯城县、沂南县、莒南县、平邑县、河东区、兰陵县、沂水县)
滁州市(来安县、琅琊区、凤阳县、定远县、天长市、南谯区、全椒县、明光市)
晋城市(阳城县、泽州县、沁水县、陵川县、城区、高平市)
朝阳市(龙城区、双塔区、凌源市、朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市)
上海市(金山区、长宁区、闵行区、浦东新区、奉贤区、静安区、崇明区、嘉定区、徐汇区、黄浦区、松江区、青浦区、杨浦区、宝山区、虹口区、普陀区)
大连市(长海县、中山区、沙河口区、旅顺口区、西岗区、庄河市、瓦房店市、甘井子区、普兰店区、金州区)
枣庄市(台儿庄区、山亭区、峄城区、市中区、滕州市、薛城区)
马鞍山市(花山区、和县、当涂县、博望区、含山县、雨山区)
宣城市(绩溪县、郎溪县、旌德县、宁国市、宣州区、泾县、广德市)
南通市(如皋市、如东县、海门区、崇川区、启东市、海安市、通州区)
运城市(盐湖区、新绛县、平陆县、芮城县、河津市、垣曲县、临猗县、稷山县、夏县、闻喜县、永济市、绛县、万荣县)
新余市(渝水区、分宜县)
晋中市(榆次区、介休市、和顺县、榆社县、昔阳县、祁县、平遥县、灵石县、太谷区、左权县、寿阳县)
呼和浩特市(托克托县、回民区、赛罕区、武川县、和林格尔县、清水河县、土默特左旗、新城区、玉泉区)
营口市(西市区、盖州市、站前区、老边区、大石桥市、鲅鱼圈区)
宁夏回族自治区
芜湖市(湾沚区、无为市、鸠江区、繁昌区、南陵县、弋江区、镜湖区)
蚌埠市(龙子湖区、固镇县、怀远县、蚌山区、淮上区、禹会区、五河县)
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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