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临沧市(云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、沧源佤族自治县、临翔区、耿马傣族佤族自治县、永德县、凤庆县)

兰州市(七里河区、皋兰县、永登县、城关区、安宁区、西固区、榆中县、红古区)

张掖市(民乐县、甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、山丹县、临泽县)

宿州市(埇桥区、萧县、砀山县、泗县、灵璧县)  邯郸市(磁县、鸡泽县、复兴区、丛台区、肥乡区、涉县、永年区、临漳县、大名县、魏县、馆陶县、邱县、武安市、广平县、峰峰矿区、邯山区、曲周县、成安县)

肇庆市(四会市、怀集县、德庆县、高要区、鼎湖区、端州区、广宁县、封开县)

吴忠市(盐池县、利通区、同心县、青铜峡市、红寺堡区)

亳州市(谯城区、利辛县、蒙城县、涡阳县)

牡丹江市(海林市、宁安市、阳明区、东宁市、绥芬河市、东安区、林口县、西安区、穆棱市、爱民区)  甘南藏族自治州(碌曲县、卓尼县、临潭县、合作市、夏河县、舟曲县、玛曲县、迭部县)

吉林市(永吉县、昌邑区、龙潭区、蛟河市、桦甸市、舒兰市、磐石市、船营区、丰满区)

松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市、乾安县、长岭县、宁江区)

海南藏族自治州(兴海县、同德县、贵德县、贵南县、共和县)

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

长春市(榆树市、朝阳区、宽城区、双阳区、绿园区、南关区、九台区、公主岭市、德惠市、二道区、农安县)

湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘乡市、湘潭县)

咸宁市(嘉鱼县、通山县、崇阳县、咸安区、通城县、赤壁市)

淄博市(博山区、高青县、淄川区、桓台县、周村区、沂源县、张店区、临淄区)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、喀喇沁旗、克什克腾旗、红山区、松山区、敖汉旗、翁牛特旗、元宝山区、宁城县、巴林右旗、林西县、巴林左旗)

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

六盘水市(钟山区、六枝特区、水城区、盘州市)

南宁市(西乡塘区、邕宁区、武鸣区、宾阳县、隆安县、江南区、马山县、兴宁区、横州市、上林县、青秀区、良庆区)

石河子市(白杨市、新星市、昆玉市、可克达拉市、胡杨河市、铁门关市、图木舒克市、北屯市、双河市、阿拉尔市、五家渠市)

石家庄市(裕华区、井陉县、新乐市、桥西区、赞皇县、深泽县、赵县、正定县、栾城区、藁城区、高邑县、新华区、元氏县、行唐县、井陉矿区、辛集市、平山县、鹿泉区、灵寿县、晋州市、无极县、长安区)

揭阳市(榕城区、揭西县、普宁市、惠来县、揭东区)

大连市(西岗区、沙河口区、旅顺口区、金州区、甘井子区、长海县、普兰店区、庄河市、中山区、瓦房店市)

秦皇岛市(海港区、青龙满族自治县、抚宁区、山海关区、北戴河区、卢龙县、昌黎县)

龙岩市(漳平市、连城县、新罗区、长汀县、上杭县、武平县、永定区)

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

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日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)

白城市(洮北区、通榆县、洮南市、大安市、镇赉县)

定西市(陇西县、渭源县、漳县、岷县、通渭县、安定区、临洮县)

朔州市(怀仁市、右玉县、应县、山阴县、朔城区、平鲁区)  南平市(武夷山市、建瓯市、延平区、松溪县、光泽县、邵武市、政和县、顺昌县、浦城县、建阳区)

德阳市(什邡市、旌阳区、绵竹市、中江县、罗江区、广汉市)

怀化市(辰溪县、新晃侗族自治县、沅陵县、会同县、溆浦县、通道侗族自治县、中方县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、鹤城区)

镇江市(润州区、句容市、丹阳市、丹徒区、扬中市、京口区)北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)

淮北市(杜集区、烈山区、濉溪县、相山区)  朝阳市(朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、双塔区、龙城区、建平县、北票市)

济南市(平阴县、历城区、天桥区、济阳区、市中区、槐荫区、历下区、商河县、钢城区、长清区、章丘区、莱芜区)

唐山市(遵化市、路南区、开平区、迁西县、丰润区、古冶区、曹妃甸区、玉田县、丰南区、滦南县、滦州市、迁安市、路北区、乐亭县)

临夏回族自治州(和政县、康乐县、临夏市、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、东乡族自治县、临夏县)佛山市(南海区、顺德区、高明区、三水区、禅城区)

景德镇市(珠山区、昌江区、浮梁县、乐平市)

泰安市(宁阳县、新泰市、泰山区、岱岳区、东平县、肥城市)

哈尔滨市(延寿县、依兰县、道里区、通河县、宾县、双城区、平房区、呼兰区、南岗区、五常市、巴彦县、木兰县、香坊区、道外区、尚志市、方正县、松北区、阿城区)

金昌市(永昌县、金川区)

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

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

三门峡市(陕州区、卢氏县、湖滨区、灵宝市、渑池县、义马市)

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

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

荆门市(钟祥市、掇刀区、沙洋县、京山市、东宝区)

鹤壁市(淇县、淇滨区、鹤山区、浚县、山城区)

新疆维吾尔自治区

安阳市(安阳县、殷都区、北关区、汤阴县、林州市、文峰区、龙安区、内黄县、滑县)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊州区、伊吾县)

泸州市(合江县、江阳区、龙马潭区、纳溪区、泸县、古蔺县、叙永县)

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

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。