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东莞市
牡丹江市(东宁市、阳明区、穆棱市、绥芬河市、东安区、宁安市、海林市、西安区、林口县、爱民区)
邵阳市(武冈市、新宁县、邵东市、双清区、洞口县、绥宁县、隆回县、新邵县、北塔区、大祥区、邵阳县、城步苗族自治县)
甘南藏族自治州(舟曲县、卓尼县、夏河县、合作市、碌曲县、迭部县、玛曲县、临潭县)
绵阳市(江油市、三台县、北川羌族自治县、梓潼县、游仙区、盐亭县、安州区、平武县、涪城区)
宁波市(江北区、北仑区、象山县、鄞州区、海曙区、慈溪市、镇海区、宁海县、奉化区、余姚市)
金华市(浦江县、永康市、磐安县、兰溪市、武义县、义乌市、东阳市、金东区、婺城区)
内蒙古自治区
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
吉安市(青原区、新干县、泰和县、永丰县、吉水县、遂川县、永新县、万安县、吉安县、吉州区、峡江县、安福县、井冈山市)
孝感市(孝南区、应城市、孝昌县、大悟县、云梦县、汉川市、安陆市)
蚌埠市(蚌山区、龙子湖区、淮上区、五河县、禹会区、怀远县、固镇县)
松原市(扶余市、乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)
葫芦岛市(绥中县、南票区、龙港区、连山区、建昌县、兴城市)
钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)
日喀则市(南木林县、桑珠孜区、拉孜县、谢通门县、白朗县、定结县、昂仁县、定日县、康马县、亚东县、聂拉木县、岗巴县、仲巴县、吉隆县、仁布县、萨嘎县、萨迦县、江孜县)
长春市(九台区、南关区、宽城区、朝阳区、榆树市、二道区、德惠市、双阳区、绿园区、公主岭市、农安县)
绍兴市(越城区、新昌县、柯桥区、上虞区、嵊州市、诸暨市)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
七台河市(桃山区、新兴区、勃利县、茄子河区)
攀枝花市(仁和区、东区、西区、盐边县、米易县)
成都市(龙泉驿区、青羊区、新津区、成华区、锦江区、简阳市、新都区、青白江区、金牛区、双流区、崇州市、金堂县、彭州市、都江堰市、武侯区、邛崃市、温江区、大邑县、蒲江县、郫都区)
大连市(瓦房店市、旅顺口区、甘井子区、金州区、长海县、中山区、西岗区、庄河市、沙河口区、普兰店区)
红河哈尼族彝族自治州(建水县、元阳县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、蒙自市、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、石屏县、弥勒市、泸西县、开远市、个旧市、绿春县)
榆林市(佳县、绥德县、靖边县、横山区、府谷县、神木市、吴堡县、清涧县、米脂县、子洲县、榆阳区、定边县)
朔州市(应县、怀仁市、平鲁区、右玉县、山阴县、朔城区)
铜陵市(郊区、枞阳县、铜官区、义安区)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
扬州市(广陵区、高邮市、邗江区、宝应县、江都区、仪征市)
怀化市(麻阳苗族自治县、溆浦县、芷江侗族自治县、会同县、新晃侗族自治县、沅陵县、鹤城区、中方县、通道侗族自治县、辰溪县、洪江市、靖州苗族侗族自治县)
玉林市(北流市、福绵区、博白县、陆川县、兴业县、玉州区、容县)
贺州市(昭平县、富川瑶族自治县、平桂区、钟山县、八步区)
滨州市(沾化区、博兴县、无棣县、惠民县、滨城区、阳信县、邹平市)
张家口市(尚义县、蔚县、宣化区、桥东区、万全区、怀来县、桥西区、怀安县、沽源县、赤城县、张北县、下花园区、涿鹿县、阳原县、崇礼区、康保县)
济南市(平阴县、长清区、历下区、天桥区、章丘区、历城区、商河县、市中区、莱芜区、钢城区、济阳区、槐荫区)
安庆市(大观区、宜秀区、太湖县、岳西县、迎江区、宿松县、望江县、潜山市、桐城市、怀宁县)
萍乡市(芦溪县、上栗县、湘东区、安源区、莲花县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)
滁州市(明光市、定远县、来安县、全椒县、南谯区、凤阳县、天长市、琅琊区)
漯河市(召陵区、源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县)
太原市(清徐县、娄烦县、古交市、迎泽区、杏花岭区、小店区、晋源区、阳曲县、万柏林区、尖草坪区)
海北藏族自治州(海晏县、祁连县、刚察县、门源回族自治县)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
宜宾市(筠连县、珙县、屏山县、叙州区、兴文县、江安县、长宁县、南溪区、翠屏区、高县)
黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、安龙县、普安县、晴隆县、望谟县、贞丰县、册亨县、兴义市)
池州市(贵池区、青阳县、东至县、石台县)
三沙市(南沙区、西沙区)
新乡市(红旗区、获嘉县、牧野区、辉县市、延津县、原阳县、凤泉区、新乡县、卫滨区、封丘县、长垣市、卫辉市)
青岛市(平度市、崂山区、即墨区、莱西市、胶州市、黄岛区、市北区、李沧区、城阳区、市南区)
威海市(乳山市、荣成市、文登区、环翠区)
日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)
恩施土家族苗族自治州(利川市、巴东县、恩施市、来凤县、建始县、咸丰县、宣恩县、鹤峰县)
淮南市(潘集区、八公山区、谢家集区、大通区、寿县、凤台县、田家庵区)
百色市(那坡县、田东县、田林县、乐业县、凌云县、右江区、西林县、靖西市、隆林各族自治县、平果市、德保县、田阳区)
延边朝鲜族自治州(延吉市、珲春市、安图县、龙井市、和龙市、图们市、敦化市、汪清县)
广安市(邻水县、岳池县、华蓥市、前锋区、广安区、武胜县)
曲靖市(沾益区、师宗县、会泽县、富源县、马龙区、陆良县、罗平县、麒麟区、宣威市)
银川市(贺兰县、西夏区、永宁县、灵武市、金凤区、兴庆区)
苏州市(张家港市、吴江区、昆山市、姑苏区、常熟市、吴中区、虎丘区、太仓市、相城区)
景德镇市(浮梁县、昌江区、乐平市、珠山区)
湘潭市(岳塘区、韶山市、雨湖区、湘潭县、湘乡市)
三明市(明溪县、三元区、宁化县、建宁县、大田县、沙县区、将乐县、尤溪县、泰宁县、清流县、永安市)
丹东市(振兴区、元宝区、凤城市、东港市、宽甸满族自治县、振安区)
黄山市(歙县、祁门县、屯溪区、徽州区、黟县、休宁县、黄山区)
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泰安市(泰山区、肥城市、新泰市、东平县、岱岳区、宁阳县)
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怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市)
六安市(金寨县、舒城县、金安区、叶集区、霍邱县、霍山县、裕安区)
宿州市(砀山县、萧县、埇桥区、灵璧县、泗县)
自贡市(富顺县、贡井区、自流井区、荣县、大安区、沿滩区)
晋中市(寿阳县、太谷区、平遥县、榆社县、和顺县、昔阳县、左权县、介休市、榆次区、祁县、灵石县)
铜川市(王益区、宜君县、耀州区、印台区)
鄂尔多斯市(鄂托克前旗、达拉特旗、杭锦旗、康巴什区、准格尔旗、鄂托克旗、东胜区、伊金霍洛旗、乌审旗)
梧州市(苍梧县、长洲区、龙圩区、万秀区、蒙山县、藤县、岑溪市)
塔城地区(额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、托里县、塔城市、沙湾市、裕民县、乌苏市)
贵港市(港北区、平南县、桂平市、覃塘区、港南区)
果洛藏族自治州(玛多县、久治县、玛沁县、甘德县、达日县、班玛县)
拉萨市(当雄县、曲水县、尼木县、达孜区、城关区、林周县、堆龙德庆区、墨竹工卡县)
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盐城市(东台市、建湖县、滨海县、亭湖区、射阳县、阜宁县、响水县、大丰区、盐都区)
陇南市(文县、康县、徽县、武都区、礼县、西和县、宕昌县、成县、两当县)
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郴州市(安仁县、嘉禾县、宜章县、永兴县、汝城县、桂阳县、资兴市、桂东县、北湖区、临武县、苏仙区)
香港特别行政区
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黄石市(下陆区、大冶市、黄石港区、铁山区、西塞山区、阳新县)
白银市(白银区、靖远县、会宁县、平川区、景泰县)
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五指山市(东方市、昌江黎族自治县、定安县、白沙黎族自治县、澄迈县、文昌市、临高县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、万宁市、屯昌县、保亭黎族苗族自治县)
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龙岩市(漳平市、连城县、新罗区、永定区、长汀县、上杭县、武平县)
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运城市(新绛县、绛县、平陆县、芮城县、稷山县、永济市、临猗县、闻喜县、万荣县、垣曲县、盐湖区、河津市、夏县)
益阳市(赫山区、南县、沅江市、资阳区、安化县、桃江县)
柳州市(柳城县、融水苗族自治县、鹿寨县、融安县、三江侗族自治县、柳南区、柳北区、鱼峰区、柳江区、城中区)
阜新市(海州区、彰武县、阜新蒙古族自治县、新邱区、细河区、太平区、清河门区)
4月25日，君正集团发布的2024年年度报告显示，其参股公司天弘基金2024年实现营业收入53.94亿元，净利润16.79亿元。
在大模型推动下，金融领域究竟诞生了多少场景应用？
多家上市银行在2024年年报中给出的数据是，行内应用场景已超过100个。
以大模型为代表的人工智能技术，无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而，成百甚至上千个应用场景中，大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用，多大程度上提升了业务效率？近日，21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现，虽然布局、应用大模型是不得不做的事，但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。
一方面，海内外基础模型不断演进，创新迭代的速度惊人，金融机构需要寻找“确定性”，让有限的资源最高效地投入到场景中，避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱；另一方面，当人工智能重塑业务流程，金融从业人员直面AI冲击，需要形成一套新机制，不仅实现应用落地，也要确保责任落地。
如今看来，一场技术与业务价值的深度校准正在展开。
布局大模型，要花多少钱？
长期以来金融机构的科技投入规模巨大，特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上，就2024年来看，21世纪经济报道记者不完全统计数据显示，上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。
战略性投入意味着大量的资金和时间投入，从获取长期、稳定的回报出发，而不是瞄准短期、快速的利润。然而，作为商业化运营主体，金融机构必须评估投入与产出的效能，因此，面对变化中的大模型应用，不同机构有不同考量。
大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原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。”
“不得不承认，布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论，前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言，特别是当其他机构都接入了某一家大模型，如果不及时跟上可能意味着“缺位”。
金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱？最大的投入在算力建设。
某股份行信息科技部副总告诉记者，这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前，该行使用的服务器是“通算平台”，与大模型相关的平台是“智算平台”，智算平台既包括大语言模型训练，也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片，单台价格接近200万元，如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算，该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。
也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。
“现在整个大模型市场是很开放的，不仅是DeepSeek，包括通义千问、腾讯混元等等，个人和机构都有机会自主选择部署、访问，关键在于你能投入多少硬件资源，或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示，算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。
赵明华坦言，作为一家非银金融机构，公司能投入AI的资源是相对有限的，如果要建立起多个业务系统的全面部署，预估需要千万量级的投入。他指出，其中最核心的投入是硬件投入，从目前DeepSeek-R1模型的性能来看，如果要跑起671b的“满血版”，加上支持500人的并发访问量，需要投入1000多万的预算。
“就智能客服这个场景来看，此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能，但在我们公司直销规模不大，直接面向客户场景不够充分的情况下，花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。
重估技术价值
“技术本身并不是目的，我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变，形成技术、场景、价值的闭环，另一方面要从碎片的应用转向流程的应用，推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日，在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上，浦发银行副行长丁蔚表示。
价值驱动意味着，金融机构也开始衡量，在如此高昂的技术投入后，大模型能带来多少业务价值？
记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准，总结出两个方面。
第一是，行业内是否有成熟场景应用的案例，这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具，一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。
第二是，该项应用落地后，在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估，这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者，立项评审团队不仅包括科技部门领导，还涉及业务部门、内控部门、财会部门等，来综合评估科技投入与效率提升的价值是否匹配。
值得关注的是，DeepSeek和智能体的快速发展，都加快了大模型在金融领域落地应用的进程，也带来了模型应用的价值重估。
赵明华告诉记者：“今年在DeepSeek出来以后，我们发现智能客服可以基于开源框架很快地搭建起来，而且很多厂商提供了客服场景智能体，只需要我们灌输基础知识库，就能实现落地，所以如今对这个场景应用价值的评估就不一样。”
某头部保险资管数字化转型部门负责人告诉记者，经历两年多的探索，他所在机构已经搭建起较成熟的AI应用框架，在大模型底座不断变化的情况下，不可避免地出现了重复建设的情况。“去年一年，我们为了让生成式大模型在投研场景下实现更好的效果，做了大量训练优化的工作，但今年DeepSeek发布R1模型后，我们发现过去很多针对推理能力的调优问题已经被解决掉了。”
“但这并不意味着我们去年做的投入是没有价值的。”他指出，模型变化和算力平权是一家机构难以改变的未来趋势，在数字化建设中沉淀下的平台服务和数据积累，将成为战略性投入实现价值最核心的能力。
信托网研究院研究员郭彦菊向记者展示了一组测算数据，DeepSeek通过架构创新与系统优化，将大模型训练成本降至行业平均水平的1/5以下，推理成本降幅超90%，为金融机构部署私有化AI提供经济可行性。她预计2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%，同时释放超500亿元增量市场空间。
推动大模型应用“挤水分”
金融大模型应用的理想很丰满，但在实际落地时，有受访对象坦言，当下金融业的大模型应用还是有点“虚”。
前述华东股份行人士表示，在过去很长时间银行使用的RPA、OCR等技术都是AI，但此前还是属于“点对点”在某一具体场景下的应用，是基于业务需求提出的，而大模型时代的人工智能成为了“大脑”型的端到端应用。“有了这个大脑，什么场景好像都能用，但在很多专业化场景下，其性价比不如小模型或智能体。”
在部分机构内部，科技部门提供的某些智能化工具没有真正切合业务痛点或存在幻觉问题，导致使用率不高，甚至增加了一线人员重新检验、修改的工作量。
华北某国有行个贷经理表示，他所在银行提供了智能信贷报告生成工具，也会结合客户个人信息给到智能审批的建议放款额度参考，但往往这一额度低于客户实际需求，仍需客户经理进行手工测算、验证。
但在另一家理工科背景的国有大行信审部人士看来，该行所提供的智能化授信审批系统对自己简化工作流程带来了较大便利。
她告诉记者，授信审批工作全链条涉及信贷申报、贷前项目评估、合规审查、审批决策等多个业务模块，其中“填表”的工作量非常大。她所在机构提供的智能化系统在财报分析、报告生成、合规审查等方面提供帮助，基于标准化模板提取信息形成初始报告，减轻了她工作中的部分流程化工作。
“我认为AI辅助工具主要是把大家拉齐到一个‘相对能用’的水平。”她表示，自己是软件工程专业出身，对财务数据提取和审查的学习门槛是相对高的，在AI工具的辅助下能够快速提取到有用信息，所以对自己的帮助比较大，但也有财会专业的员工反馈，这一工具的专业化水平不足以赋能自身业务。
“现在每个人都有一台电脑，未来每个人也会有N个智能助理，但每个人精通电脑的程度是不同的。”前述华东股份行人士谈道，电脑可以用来写代码、打游戏、做表格、写文章，甚至有网友用Excel软件画画，工具的能发挥的作用上限始终取决于使用方。
这意味着AI战略不仅需要提供工具，还需要培养业务人员的大模型应用能力。
前述保险资管数字化转型部门人士告诉记者，为了让全集团员工用好大模型，他所在机构在去年一年办了超过20场AI培训，来“刷新员工对AI的认知”。“我们不仅面向全员做了科普性的AI工具教程，还对个别部门针对他所在的业务场景，灌输AI工具应用的价值。”他提到，针对投研、风险管理等重点部门，还由科技部门与业务部门共同探索创新工具试点。
前述已经体验到智能审批系统价值的大行人士也表示，她所在银行在多地建立了软件开发中心，来配合业务部门提出的科技开发需求，该行很多AI应用都是由业务部门主动提报申请，再由科技人员驻场开发，共同推动应用落地。
“金融行业的智能化进程是一个庞大的体系，急于求成是不现实的，如果一家企业的数字化没有做好，智能化根本是空中楼阁。”前述保险资管人士表示，至少需要未来5年内的数字化积累，不断夯实数据基础、重塑全员AI认知，才能实现智能应用的规模化落地。
4月25日金融一线消息，齐鲁银行发布公告称，董事会于2025年4月24日收到殷光伟的辞呈。因工作调整，殷光伟申请辞去公司第九届董事会非执行董事、董事会相关委员会委员职务。
玛莎百货（Marks&Spencer）周五表示，由于本周早些时候其遭遇了一起网络攻击，该公司已停止接受英国和爱尔兰地区的线上订单。这一消息导致其股价下跌了5%。
这家英国公司通过其网站和应用程序销售服装和家居用品。该公司称，做出这一决定是对该事件进行“主动管理”的一部分。
该公司在X平台（原推特）上表示：“我们经验丰富的团队在顶尖网络专家的支持下，正全力以赴地恢复线上和应用程序购物。”该公司就给顾客带来的不便表示歉意，并声明其线下门店仍正常营业。
该公司称，部分由玛莎百货国际业务运营的网站也暂停了订单业务。
玛莎百货在英国大多数城镇都设有门店，去年该公司凭借高档食品以及服装、家居用品和美妆产品实现了约130亿英镑的营收。其服装和家居用品销售额中约有三分之一来自线上。
该公司周二表示，其受到了一起网络事件的影响，因此对门店运营做出了一些临时调整。
近日，有顾客向英国广播公司（BBC）反映，他们无法进行非接触式支付，一些线上下单到店取货的订单也出现了延误情况。
英国国家犯罪局表示，他们已获悉这起事件，其工作人员正与国家网络安全中心合作，为该公司提供支持。
新闻结尾
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