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全国服务区域：
衢州市(开化县、江山市、龙游县、衢江区、常山县、柯城区)
通辽市(库伦旗、霍林郭勒市、奈曼旗、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、科尔沁区、扎鲁特旗、开鲁县)
河池市(东兰县、都安瑶族自治县、环江毛南族自治县、天峨县、凤山县、金城江区、巴马瑶族自治县、大化瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、宜州区)
梅州市(梅县区、五华县、蕉岭县、丰顺县、梅江区、兴宁市、大埔县、平远县)
钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)
南宁市(江南区、宾阳县、武鸣区、上林县、隆安县、良庆区、西乡塘区、青秀区、横州市、邕宁区、马山县、兴宁区)
常德市(安乡县、汉寿县、鼎城区、津市市、澧县、临澧县、桃源县、武陵区、石门县)
南昌市(红谷滩区、青云谱区、东湖区、进贤县、南昌县、西湖区、新建区、安义县、青山湖区)
晋城市(沁水县、高平市、陵川县、城区、泽州县、阳城县)
衡阳市(衡山县、蒸湘区、祁东县、常宁市、珠晖区、南岳区、雁峰区、衡南县、衡东县、石鼓区、耒阳市、衡阳县)
大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、永平县、弥渡县、漾濞彝族自治县、鹤庆县、南涧彝族自治县、宾川县、云龙县、祥云县、剑川县、洱源县、大理市)
惠州市(博罗县、龙门县、惠东县、惠城区、惠阳区)
山南市(错那市、隆子县、扎囊县、措美县、乃东区、桑日县、加查县、浪卡子县、洛扎县、琼结县、贡嘎县、曲松县)
日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)
营口市(盖州市、大石桥市、西市区、站前区、老边区、鲅鱼圈区)
韶关市(新丰县、武江区、乐昌市、南雄市、浈江区、乳源瑶族自治县、仁化县、始兴县、曲江区、翁源县)
商丘市(宁陵县、虞城县、永城市、民权县、睢阳区、夏邑县、柘城县、梁园区、睢县)
毕节市(黔西市、七星关区、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、金沙县、纳雍县、赫章县)
崇左市(大新县、宁明县、龙州县、扶绥县、天等县、凭祥市、江州区)
达州市(宣汉县、渠县、大竹县、万源市、开江县、通川区、达川区)
晋中市(介休市、左权县、昔阳县、寿阳县、榆社县、祁县、太谷区、平遥县、榆次区、和顺县、灵石县)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
遵义市(湄潭县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、红花岗区、绥阳县、赤水市、仁怀市、凤冈县、正安县、汇川区、播州区、余庆县、桐梓县、道真仡佬族苗族自治县)
佳木斯市(桦川县、前进区、富锦市、抚远市、向阳区、汤原县、同江市、桦南县、东风区、郊区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)
澳门特别行政区
蚌埠市(五河县、蚌山区、怀远县、固镇县、龙子湖区、淮上区、禹会区)
烟台市(莱阳市、福山区、龙口市、海阳市、牟平区、栖霞市、莱州市、芝罘区、蓬莱区、招远市、莱山区)
来宾市(象州县、武宣县、合山市、兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县)
马鞍山市(含山县、当涂县、花山区、博望区、雨山区、和县)
杭州市(富阳区、临平区、淳安县、建德市、滨江区、拱墅区、钱塘区、萧山区、余杭区、临安区、桐庐县、上城区、西湖区)
白城市(洮北区、通榆县、洮南市、镇赉县、大安市)
新余市(分宜县、渝水区)
徐州市(睢宁县、丰县、邳州市、泉山区、云龙区、铜山区、新沂市、沛县、鼓楼区、贾汪区)
葫芦岛市(连山区、绥中县、南票区、兴城市、建昌县、龙港区)
铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)
黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县、尖扎县)
镇江市(扬中市、丹阳市、丹徒区、润州区、句容市、京口区)
湘潭市(湘乡市、湘潭县、韶山市、岳塘区、雨湖区)
伊春市(丰林县、大箐山县、金林区、乌翠区、铁力市、南岔县、伊美区、嘉荫县、汤旺县、友好区)
平顶山市(舞钢市、石龙区、汝州市、卫东区、郏县、宝丰县、叶县、湛河区、鲁山县、新华区)
焦作市(博爱县、解放区、中站区、山阳区、马村区、沁阳市、温县、修武县、孟州市、武陟县)
商洛市(洛南县、柞水县、山阳县、商南县、商州区、丹凤县、镇安县)
甘孜藏族自治州(德格县、稻城县、石渠县、巴塘县、白玉县、雅江县、炉霍县、新龙县、道孚县、康定市、色达县、丹巴县、理塘县、泸定县、得荣县、甘孜县、乡城县、九龙县)
扬州市(广陵区、江都区、仪征市、邗江区、宝应县、高邮市)
昌都市(八宿县、洛隆县、丁青县、江达县、察雅县、边坝县、类乌齐县、贡觉县、芒康县、卡若区、左贡县)
太原市(杏花岭区、古交市、清徐县、尖草坪区、迎泽区、娄烦县、阳曲县、小店区、晋源区、万柏林区)
云浮市(云城区、新兴县、罗定市、郁南县、云安区)
拉萨市(林周县、堆龙德庆区、当雄县、尼木县、城关区、达孜区、墨竹工卡县、曲水县)
平凉市(灵台县、泾川县、静宁县、崇信县、庄浪县、崆峒区、华亭市)
曲靖市(罗平县、沾益区、陆良县、马龙区、宣威市、富源县、会泽县、麒麟区、师宗县)
自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、自流井区、荣县、贡井区)
阿里地区(革吉县、普兰县、札达县、噶尔县、措勤县、改则县、日土县)
佛山市(顺德区、禅城区、南海区、三水区、高明区)
泰安市(东平县、岱岳区、泰山区、新泰市、肥城市、宁阳县)
塔城地区(托里县、沙湾市、额敏县、乌苏市、塔城市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县)
延安市(黄陵县、黄龙县、安塞区、甘泉县、富县、子长市、吴起县、志丹县、宜川县、宝塔区、延川县、延长县、洛川县)
武威市(古浪县、民勤县、天祝藏族自治县、凉州区)
深圳市(罗湖区、龙岗区、光明区、宝安区、南山区、龙华区、坪山区、盐田区、福田区)
长治市(武乡县、上党区、壶关县、平顺县、襄垣县、沁县、屯留区、沁源县、潞城区、长子县、潞州区、黎城县)
阜新市(太平区、阜新蒙古族自治县、新邱区、彰武县、海州区、细河区、清河门区)
兰州市(皋兰县、榆中县、七里河区、安宁区、永登县、城关区、红古区、西固区)
安庆市(大观区、太湖县、岳西县、宜秀区、迎江区、桐城市、望江县、潜山市、怀宁县、宿松县)
丽水市(景宁畲族自治县、青田县、松阳县、龙泉市、云和县、莲都区、缙云县、遂昌县、庆元县)
清远市(连南瑶族自治县、佛冈县、清新区、连州市、阳山县、连山壮族瑶族自治县、英德市、清城区)
黑河市(逊克县、爱辉区、五大连池市、嫩江市、北安市、孙吴县)
中山市
凉山彝族自治州(越西县、冕宁县、金阳县、美姑县、会理市、布拖县、西昌市、德昌县、宁南县、喜德县、雷波县、盐源县、甘洛县、昭觉县、木里藏族自治县、会东县、普格县)
莆田市(仙游县、涵江区、秀屿区、荔城区、城厢区)
亳州市(谯城区、利辛县、涡阳县、蒙城县)
南京市(六合区、玄武区、栖霞区、浦口区、秦淮区、高淳区、江宁区、鼓楼区、雨花台区、溧水区、建邺区)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
阿克苏地区(新和县、乌什县、库车市、温宿县、沙雅县、柯坪县、拜城县、阿克苏市、阿瓦提县)
铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)
甘南藏族自治州(碌曲县、卓尼县、合作市、夏河县、舟曲县、临潭县、玛曲县、迭部县)
泸州市(纳溪区、龙马潭区、叙永县、泸县、古蔺县、江阳区、合江县)
吐鲁番市(鄯善县、托克逊县、高昌区)
鹤岗市(兴山区、工农区、绥滨县、东山区、萝北县、兴安区、向阳区、南山区)
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海南藏族自治州(共和县、贵南县、同德县、贵德县、兴海县)
楚雄彝族自治州(楚雄市、元谋县、南华县、牟定县、大姚县、武定县、禄丰市、姚安县、双柏县、永仁县)
榆林市(绥德县、米脂县、子洲县、神木市、靖边县、府谷县、吴堡县、榆阳区、定边县、清涧县、佳县、横山区)
三门峡市(义马市、灵宝市、陕州区、卢氏县、湖滨区、渑池县)
齐齐哈尔市(昂昂溪区、拜泉县、碾子山区、克东县、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、富裕县、克山县、泰来县、甘南县、龙沙区、铁锋区、讷河市、龙江县、建华区、依安县)
上海市(松江区、青浦区、崇明区、虹口区、普陀区、杨浦区、黄浦区、嘉定区、静安区、金山区、徐汇区、浦东新区、奉贤区、闵行区、长宁区、宝山区)
喀什地区(疏附县、英吉沙县、莎车县、伽师县、疏勒县、巴楚县、叶城县、岳普湖县、喀什市、泽普县、塔什库尔干塔吉克自治县、麦盖提县)
新乡市(卫滨区、封丘县、凤泉区、原阳县、长垣市、牧野区、新乡县、辉县市、红旗区、卫辉市、获嘉县、延津县)
内蒙古自治区
锡林郭勒盟(苏尼特右旗、阿巴嘎旗、多伦县、锡林浩特市、太仆寺旗、苏尼特左旗、正镶白旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗)
梧州市(蒙山县、万秀区、龙圩区、岑溪市、藤县、苍梧县、长洲区)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)
嘉兴市(海盐县、海宁市、南湖区、秀洲区、桐乡市、嘉善县、平湖市)
金华市(义乌市、永康市、金东区、浦江县、婺城区、磐安县、武义县、兰溪市、东阳市)
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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