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昆明市(官渡区、西山区、嵩明县、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、晋宁区、富民县、石林彝族自治县、五华区、呈贡区、宜良县、禄劝彝族苗族自治县、东川区、安宁市)
开封市(通许县、龙亭区、禹王台区、鼓楼区、尉氏县、兰考县、杞县、祥符区、顺河回族区)
茂名市(信宜市、高州市、化州市、电白区、茂南区)
巴中市(平昌县、恩阳区、南江县、巴州区、通江县)
拉萨市(曲水县、林周县、当雄县、尼木县、达孜区、城关区、堆龙德庆区、墨竹工卡县)
菏泽市(东明县、曹县、定陶区、郓城县、牡丹区、成武县、巨野县、单县、鄄城县)
阿克苏地区(阿克苏市、乌什县、阿瓦提县、拜城县、库车市、柯坪县、沙雅县、温宿县、新和县)
海南藏族自治州(共和县、贵南县、贵德县、兴海县、同德县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、吉首市、泸溪县、保靖县、龙山县、凤凰县、永顺县、古丈县)
成都市(青白江区、成华区、金牛区、都江堰市、锦江区、郫都区、龙泉驿区、新津区、邛崃市、金堂县、双流区、武侯区、温江区、蒲江县、青羊区、彭州市、简阳市、大邑县、新都区、崇州市)
果洛藏族自治州(达日县、甘德县、玛多县、久治县、玛沁县、班玛县)
重庆市(彭水苗族土家族自治县、巫山县、南川区、酉阳土家族苗族自治县、云阳县、铜梁区、垫江县、巴南区、丰都县、忠县、渝中区、开州区、石柱土家族自治县、大足区、巫溪县、奉节县、合川区、荣昌区、九龙坡区、大渡口区、沙坪坝区、城口县、江北区、璧山区、武隆区、万州区、梁平区、南岸区、渝北区、北碚区、潼南区、綦江区、涪陵区、江津区、长寿区、黔江区、永川区、秀山土家族苗族自治县)
五指山市(澄迈县、文昌市、临高县、定安县、东方市、陵水黎族自治县、屯昌县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、琼中黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、万宁市)
庆阳市(环县、庆城县、正宁县、西峰区、宁县、华池县、合水县、镇原县)
东莞市
博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、博乐市、温泉县)
永州市(宁远县、祁阳市、新田县、道县、冷水滩区、双牌县、蓝山县、东安县、江华瑶族自治县、江永县、零陵区)
吐鲁番市(托克逊县、鄯善县、高昌区)
抚顺市(清原满族自治县、抚顺县、新抚区、顺城区、东洲区、新宾满族自治县、望花区)
阳江市(阳春市、江城区、阳西县、阳东区)
通辽市(扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、库伦旗、奈曼旗)
阿里地区(措勤县、普兰县、革吉县、噶尔县、札达县、改则县、日土县)
汉中市(略阳县、勉县、南郑区、洋县、留坝县、佛坪县、汉台区、宁强县、城固县、西乡县、镇巴县)
南平市(浦城县、建阳区、延平区、政和县、松溪县、建瓯市、光泽县、顺昌县、邵武市、武夷山市)
枣庄市(台儿庄区、薛城区、山亭区、峄城区、滕州市、市中区)
株洲市(茶陵县、石峰区、攸县、荷塘区、醴陵市、天元区、渌口区、炎陵县、芦淞区)
河源市(龙川县、东源县、源城区、紫金县、连平县、和平县)
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、奇台县、玛纳斯县、昌吉市、呼图壁县、阜康市、木垒哈萨克自治县)
嘉兴市(南湖区、海宁市、嘉善县、平湖市、秀洲区、海盐县、桐乡市)
银川市(贺兰县、金凤区、永宁县、西夏区、兴庆区、灵武市)
克拉玛依市(克拉玛依区、乌尔禾区、白碱滩区、独山子区)
秦皇岛市(北戴河区、抚宁区、海港区、昌黎县、卢龙县、山海关区、青龙满族自治县)
定西市(安定区、通渭县、临洮县、渭源县、漳县、陇西县、岷县)
潍坊市(安丘市、奎文区、昌乐县、坊子区、寒亭区、潍城区、高密市、昌邑市、临朐县、寿光市、青州市、诸城市)
晋中市(和顺县、榆次区、榆社县、昔阳县、灵石县、左权县、介休市、平遥县、寿阳县、太谷区、祁县)
铜仁市(沿河土家族自治县、印江土家族苗族自治县、万山区、玉屏侗族自治县、思南县、碧江区、松桃苗族自治县、德江县、江口县、石阡县)
聊城市(冠县、茌平区、临清市、阳谷县、东昌府区、莘县、东阿县、高唐县)
南宁市(横州市、马山县、隆安县、西乡塘区、武鸣区、兴宁区、青秀区、宾阳县、邕宁区、上林县、良庆区、江南区)
攀枝花市(米易县、仁和区、西区、东区、盐边县)
南京市(高淳区、栖霞区、溧水区、秦淮区、建邺区、雨花台区、六合区、鼓楼区、浦口区、江宁区、玄武区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
宁波市(镇海区、慈溪市、象山县、余姚市、北仑区、奉化区、宁海县、鄞州区、海曙区、江北区)
百色市(田东县、靖西市、隆林各族自治县、乐业县、平果市、右江区、凌云县、那坡县、德保县、田阳区、西林县、田林县)
海东市(民和回族土族自治县、乐都区、互助土族自治县、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县)
长治市(潞州区、平顺县、潞城区、壶关县、上党区、武乡县、沁源县、沁县、屯留区、襄垣县、长子县、黎城县)
苏州市(昆山市、姑苏区、虎丘区、相城区、吴中区、常熟市、张家港市、吴江区、太仓市)
乐山市(井研县、市中区、峨边彝族自治县、沙湾区、五通桥区、马边彝族自治县、金口河区、沐川县、峨眉山市、犍为县、夹江县)
铜陵市(铜官区、枞阳县、郊区、义安区)
绥化市(望奎县、安达市、庆安县、明水县、绥棱县、肇东市、海伦市、北林区、兰西县、青冈县)
肇庆市(广宁县、封开县、鼎湖区、高要区、德庆县、四会市、端州区、怀集县)
洛阳市(洛宁县、宜阳县、西工区、瀍河回族区、洛龙区、新安县、老城区、汝阳县、伊川县、孟津区、偃师区、涧西区、嵩县、栾川县)
泰安市(新泰市、肥城市、泰山区、东平县、岱岳区、宁阳县)
淮北市(濉溪县、杜集区、相山区、烈山区)
濮阳市(华龙区、濮阳县、南乐县、台前县、清丰县、范县)
湖州市(吴兴区、南浔区、德清县、安吉县、长兴县)
遂宁市(蓬溪县、船山区、安居区、大英县、射洪市)
澳门特别行政区
三门峡市(湖滨区、渑池县、灵宝市、卢氏县、义马市、陕州区)
遵义市(桐梓县、湄潭县、绥阳县、播州区、赤水市、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、务川仡佬族苗族自治县、汇川区、正安县、仁怀市、习水县、凤冈县、红花岗区)
铁岭市(昌图县、清河区、调兵山市、银州区、西丰县、开原市、铁岭县)
萍乡市(安源区、莲花县、湘东区、上栗县、芦溪县)
曲靖市(富源县、罗平县、宣威市、陆良县、马龙区、麒麟区、会泽县、沾益区、师宗县)
泸州市(纳溪区、泸县、江阳区、叙永县、古蔺县、龙马潭区、合江县)
鹤壁市(浚县、淇滨区、淇县、鹤山区、山城区)
崇左市(龙州县、大新县、宁明县、凭祥市、天等县、扶绥县、江州区)
淮南市(凤台县、八公山区、潘集区、大通区、寿县、田家庵区、谢家集区)
昌都市(卡若区、察雅县、江达县、贡觉县、边坝县、洛隆县、类乌齐县、丁青县、八宿县、左贡县、芒康县)
甘南藏族自治州(迭部县、夏河县、舟曲县、合作市、碌曲县、卓尼县、玛曲县、临潭县)
四平市(双辽市、铁东区、伊通满族自治县、铁西区、梨树县)
伊春市(丰林县、伊美区、大箐山县、乌翠区、铁力市、金林区、汤旺县、友好区、嘉荫县、南岔县)
运城市(河津市、新绛县、稷山县、永济市、垣曲县、万荣县、芮城县、平陆县、临猗县、夏县、绛县、盐湖区、闻喜县)
内蒙古自治区
张家口市(怀安县、阳原县、尚义县、宣化区、康保县、万全区、沽源县、赤城县、怀来县、蔚县、桥东区、桥西区、涿鹿县、下花园区、崇礼区、张北县)
孝感市(安陆市、云梦县、孝昌县、应城市、孝南区、大悟县、汉川市)
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凉山彝族自治州(喜德县、普格县、会东县、盐源县、德昌县、雷波县、宁南县、布拖县、美姑县、木里藏族自治县、甘洛县、金阳县、越西县、西昌市、会理市、昭觉县、冕宁县)
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钦州市(钦北区、灵山县、浦北县、钦南区)
吉林市(永吉县、丰满区、蛟河市、船营区、桦甸市、昌邑区、磐石市、龙潭区、舒兰市)
沈阳市(沈河区、新民市、康平县、于洪区、铁西区、皇姑区、和平区、苏家屯区、浑南区、大东区、沈北新区、法库县、辽中区)
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扬州市(宝应县、仪征市、邗江区、广陵区、高邮市、江都区)
中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)
石河子市(白杨市、昆玉市、北屯市、五家渠市、阿拉尔市、铁门关市、图木舒克市、双河市、胡杨河市、可克达拉市、新星市)
天水市(张家川回族自治县、清水县、麦积区、秦州区、秦安县、武山县、甘谷县)
金昌市(金川区、永昌县)
宝鸡市(凤县、岐山县、陈仓区、麟游县、金台区、渭滨区、扶风县、陇县、凤翔区、眉县、千阳县、太白县)
南昌市(青山湖区、青云谱区、红谷滩区、西湖区、东湖区、进贤县、南昌县、安义县、新建区)
塔城地区(和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市、裕民县、乌苏市、额敏县、托里县、塔城市)
鄂尔多斯市(东胜区、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、杭锦旗、乌审旗、鄂托克旗、达拉特旗、准格尔旗、康巴什区)
安康市(汉阴县、岚皋县、紫阳县、汉滨区、宁陕县、石泉县、镇坪县、平利县、白河县、旬阳市)
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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