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河源市(连平县、源城区、龙川县、和平县、东源县、紫金县)

宁德市(霞浦县、寿宁县、周宁县、福鼎市、蕉城区、柘荣县、古田县、福安市、屏南县)

衡阳市(衡山县、珠晖区、祁东县、衡阳县、耒阳市、蒸湘区、南岳区、石鼓区、衡南县、雁峰区、衡东县、常宁市)

许昌市(长葛市、建安区、禹州市、鄢陵县、魏都区、襄城县)  泉州市(惠安县、丰泽区、安溪县、金门县、晋江市、洛江区、石狮市、泉港区、永春县、德化县、南安市、鲤城区)

珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)

周口市(川汇区、扶沟县、商水县、项城市、鹿邑县、太康县、郸城县、沈丘县、淮阳区、西华县)

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

昭通市(盐津县、大关县、昭阳区、威信县、镇雄县、鲁甸县、水富市、永善县、巧家县、绥江县、彝良县)  南京市(江宁区、栖霞区、雨花台区、建邺区、鼓楼区、溧水区、玄武区、秦淮区、六合区、浦口区、高淳区)

庆阳市(合水县、正宁县、镇原县、环县、西峰区、宁县、庆城县、华池县)

杭州市(西湖区、桐庐县、淳安县、建德市、临平区、钱塘区、余杭区、萧山区、滨江区、临安区、富阳区、上城区、拱墅区)

铜仁市(松桃苗族自治县、思南县、万山区、江口县、玉屏侗族自治县、碧江区、石阡县、德江县、沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县)

拉萨市(林周县、达孜区、堆龙德庆区、城关区、当雄县、尼木县、墨竹工卡县、曲水县)

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

宜宾市(江安县、珙县、翠屏区、筠连县、高县、南溪区、屏山县、叙州区、长宁县、兴文县)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、大英县、船山区)

亳州市(涡阳县、利辛县、蒙城县、谯城区)

株洲市(炎陵县、荷塘区、芦淞区、醴陵市、天元区、石峰区、渌口区、茶陵县、攸县)

双鸭山市(集贤县、宝清县、四方台区、饶河县、尖山区、宝山区、友谊县、岭东区)

丽江市(华坪县、古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县)

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

黄山市(黟县、屯溪区、祁门县、徽州区、歙县、黄山区、休宁县)

包头市(石拐区、土默特右旗、白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、东河区、青山区、九原区、达尔罕茂明安联合旗)

抚顺市(新抚区、顺城区、东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县、望花区、抚顺县)

乌兰察布市(集宁区、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、商都县、化德县、察哈尔右翼中旗、兴和县、卓资县、丰镇市、凉城县、四子王旗)

武威市(凉州区、民勤县、古浪县、天祝藏族自治县)

扬州市(邗江区、高邮市、仪征市、宝应县、江都区、广陵区)

呼伦贝尔市(新巴尔虎左旗、根河市、额尔古纳市、满洲里市、阿荣旗、海拉尔区、鄂伦春自治旗、新巴尔虎右旗、扎兰屯市、牙克石市、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗)

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达州市(宣汉县、通川区、达川区、大竹县、渠县、开江县、万源市)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)

梅州市(丰顺县、梅江区、兴宁市、五华县、梅县区、大埔县、平远县、蕉岭县)

吉林市(舒兰市、龙潭区、昌邑区、永吉县、丰满区、船营区、桦甸市、蛟河市、磐石市)  海东市(平安区、互助土族自治县、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、化隆回族自治县、乐都区)

常州市(天宁区、钟楼区、溧阳市、金坛区、武进区、新北区)

南充市(西充县、营山县、蓬安县、顺庆区、高坪区、阆中市、南部县、嘉陵区、仪陇县)

邵阳市(隆回县、城步苗族自治县、北塔区、新邵县、绥宁县、邵阳县、邵东市、大祥区、洞口县、新宁县、武冈市、双清区)曲靖市(会泽县、沾益区、马龙区、富源县、麒麟区、宣威市、陆良县、师宗县、罗平县)

南阳市(镇平县、桐柏县、方城县、邓州市、内乡县、宛城区、唐河县、社旗县、卧龙区、淅川县、西峡县、新野县、南召县)  济宁市(汶上县、嘉祥县、微山县、泗水县、曲阜市、梁山县、金乡县、任城区、邹城市、兖州区、鱼台县)

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

玉林市(玉州区、北流市、陆川县、容县、兴业县、福绵区、博白县)

阿勒泰地区(吉木乃县、青河县、布尔津县、福海县、阿勒泰市、哈巴河县、富蕴县)儋州市

沈阳市(大东区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、和平区、辽中区、铁西区、新民市、皇姑区、于洪区、沈河区、康平县、法库县)

邢台市(临城县、南和区、巨鹿县、临西县、南宫市、襄都区、任泽区、隆尧县、清河县、平乡县、内丘县、沙河市、威县、宁晋县、广宗县、柏乡县、新河县、信都区)

佛山市(顺德区、禅城区、三水区、南海区、高明区)

朔州市(平鲁区、怀仁市、应县、朔城区、山阴县、右玉县)

临沂市(河东区、蒙阴县、兰陵县、兰山区、罗庄区、临沭县、平邑县、费县、沂南县、莒南县、沂水县、郯城县)

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临夏回族自治州(康乐县、东乡族自治县、临夏市、永靖县、临夏县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县)

和田地区(策勒县、皮山县、和田县、和田市、洛浦县、墨玉县、于田县、民丰县)

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晋城市(陵川县、城区、高平市、沁水县、泽州县、阳城县)

新乡市(牧野区、新乡县、延津县、原阳县、红旗区、卫滨区、辉县市、卫辉市、凤泉区、获嘉县、封丘县、长垣市)

无锡市(新吴区、锡山区、宜兴市、惠山区、梁溪区、江阴市、滨湖区)

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

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区)

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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。