军火王的极品情人-生死存亡的瞬间,谁能在末世中找到希望!各观看《今日汇总》
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佳木斯市(前进区、汤原县、桦南县、向阳区、东风区、抚远市、桦川县、富锦市、郊区、同江市)
泰州市(海陵区、兴化市、高港区、靖江市、姜堰区、泰兴市)
平凉市(庄浪县、静宁县、泾川县、华亭市、崇信县、崆峒区、灵台县)
自贡市(沿滩区、富顺县、自流井区、大安区、荣县、贡井区)
济源市
张家界市(武陵源区、永定区、桑植县、慈利县)
襄阳市(南漳县、保康县、老河口市、宜城市、枣阳市、襄城区、襄州区、谷城县、樊城区)
衡水市(故城县、阜城县、景县、武邑县、饶阳县、安平县、枣强县、桃城区、深州市、武强县、冀州区)
绍兴市(嵊州市、新昌县、柯桥区、越城区、诸暨市、上虞区)
咸阳市(彬州市、三原县、乾县、杨陵区、渭城区、武功县、旬邑县、淳化县、兴平市、泾阳县、永寿县、秦都区、长武县、礼泉县)
上海市(青浦区、普陀区、金山区、嘉定区、杨浦区、虹口区、宝山区、浦东新区、徐汇区、黄浦区、松江区、长宁区、奉贤区、闵行区、静安区、崇明区)
沈阳市(铁西区、沈北新区、皇姑区、大东区、苏家屯区、康平县、法库县、辽中区、和平区、新民市、于洪区、沈河区、浑南区)
朝阳市(龙城区、北票市、建平县、双塔区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市)
宁夏回族自治区
厦门市(同安区、集美区、海沧区、思明区、翔安区、湖里区)
赤峰市(巴林左旗、林西县、元宝山区、喀喇沁旗、宁城县、翁牛特旗、克什克腾旗、敖汉旗、松山区、阿鲁科尔沁旗、巴林右旗、红山区)
喀什地区(伽师县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、疏附县、泽普县、巴楚县、英吉沙县、喀什市、麦盖提县、岳普湖县、莎车县)
长沙市(岳麓区、天心区、长沙县、望城区、芙蓉区、开福区、宁乡市、雨花区、浏阳市)
香港特别行政区
齐齐哈尔市(讷河市、碾子山区、克山县、依安县、建华区、昂昂溪区、甘南县、龙沙区、拜泉县、龙江县、泰来县、铁锋区、富拉尔基区、梅里斯达斡尔族区、克东县、富裕县)
日照市(岚山区、东港区、莒县、五莲县)
成都市(温江区、金堂县、崇州市、郫都区、新津区、金牛区、都江堰市、简阳市、成华区、新都区、双流区、锦江区、武侯区、青羊区、青白江区、邛崃市、大邑县、龙泉驿区、蒲江县、彭州市)
白银市(会宁县、靖远县、景泰县、白银区、平川区)
武威市(民勤县、凉州区、古浪县、天祝藏族自治县)
内蒙古自治区
泉州市(泉港区、石狮市、晋江市、永春县、丰泽区、南安市、洛江区、惠安县、金门县、安溪县、德化县、鲤城区)
雅安市(名山区、天全县、荥经县、雨城区、汉源县、芦山县、宝兴县、石棉县)
潍坊市(临朐县、昌乐县、寒亭区、坊子区、诸城市、高密市、潍城区、奎文区、安丘市、寿光市、青州市、昌邑市)
广元市(昭化区、利州区、旺苍县、苍溪县、剑阁县、青川县、朝天区)
徐州市(睢宁县、云龙区、贾汪区、新沂市、邳州市、丰县、泉山区、铜山区、鼓楼区、沛县)
宜春市(万载县、靖安县、上高县、铜鼓县、袁州区、奉新县、高安市、宜丰县、丰城市、樟树市)
玉林市(北流市、玉州区、兴业县、陆川县、福绵区、博白县、容县)
海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)
池州市(石台县、青阳县、东至县、贵池区)
怀化市(通道侗族自治县、芷江侗族自治县、中方县、新晃侗族自治县、溆浦县、会同县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、鹤城区、麻阳苗族自治县、沅陵县、辰溪县)
清远市(英德市、连山壮族瑶族自治县、连州市、阳山县、佛冈县、连南瑶族自治县、清新区、清城区)
那曲市(尼玛县、比如县、巴青县、色尼区、安多县、嘉黎县、聂荣县、双湖县、申扎县、班戈县、索县)
澳门特别行政区
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
衡阳市(衡南县、石鼓区、珠晖区、祁东县、衡阳县、雁峰区、蒸湘区、衡东县、耒阳市、衡山县、常宁市、南岳区)
嘉兴市(南湖区、桐乡市、海宁市、平湖市、秀洲区、嘉善县、海盐县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
晋城市(城区、高平市、泽州县、阳城县、沁水县、陵川县)
阿里地区(普兰县、札达县、措勤县、改则县、噶尔县、日土县、革吉县)
承德市(双滦区、承德县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县、丰宁满族自治县、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、隆化县、滦平县、平泉市、双桥区)
宜昌市(五峰土家族自治县、伍家岗区、长阳土家族自治县、宜都市、西陵区、夷陵区、秭归县、兴山县、枝江市、猇亭区、远安县、当阳市、点军区)
西宁市(大通回族土族自治县、城北区、湟中区、湟源县、城西区、城东区、城中区)
邢台市(巨鹿县、宁晋县、沙河市、南宫市、新河县、临西县、威县、柏乡县、内丘县、隆尧县、广宗县、信都区、襄都区、临城县、南和区、平乡县、清河县、任泽区)
黔东南苗族侗族自治州(雷山县、镇远县、剑河县、黎平县、丹寨县、从江县、榕江县、岑巩县、麻江县、施秉县、凯里市、黄平县、天柱县、三穗县、锦屏县、台江县)
南宁市(良庆区、江南区、邕宁区、青秀区、马山县、隆安县、武鸣区、上林县、西乡塘区、宾阳县、兴宁区、横州市)
甘南藏族自治州(碌曲县、临潭县、迭部县、舟曲县、玛曲县、卓尼县、夏河县、合作市)
庆阳市(合水县、宁县、环县、西峰区、庆城县、正宁县、华池县、镇原县)
百色市(右江区、那坡县、德保县、乐业县、西林县、凌云县、靖西市、田林县、平果市、隆林各族自治县、田阳区、田东县)
本溪市(本溪满族自治县、平山区、南芬区、溪湖区、桓仁满族自治县、明山区)
永州市(道县、江永县、零陵区、双牌县、祁阳市、东安县、新田县、蓝山县、江华瑶族自治县、冷水滩区、宁远县)
临汾市(侯马市、乡宁县、安泽县、浮山县、霍州市、翼城县、古县、大宁县、洪洞县、尧都区、曲沃县、吉县、隰县、汾西县、蒲县、永和县、襄汾县)
广州市(越秀区、增城区、黄埔区、从化区、荔湾区、南沙区、天河区、海珠区、白云区、番禺区、花都区)
乌兰察布市(丰镇市、集宁区、四子王旗、兴和县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼前旗、卓资县、察哈尔右翼中旗、化德县、商都县、凉城县)
宁德市(福鼎市、周宁县、蕉城区、寿宁县、福安市、霞浦县、屏南县、柘荣县、古田县)
云浮市(云安区、罗定市、云城区、新兴县、郁南县)
阿勒泰地区(青河县、哈巴河县、富蕴县、吉木乃县、阿勒泰市、福海县、布尔津县)
金昌市(金川区、永昌县)
三沙市(南沙区、西沙区)
石家庄市(赵县、正定县、井陉县、栾城区、井陉矿区、新乐市、灵寿县、辛集市、平山县、晋州市、元氏县、高邑县、无极县、鹿泉区、深泽县、行唐县、藁城区、赞皇县、桥西区、长安区、新华区、裕华区)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县、同仁市)
阿克苏地区(阿瓦提县、拜城县、新和县、阿克苏市、沙雅县、库车市、乌什县、温宿县、柯坪县)
忻州市(偏关县、忻府区、静乐县、保德县、五台县、岢岚县、河曲县、神池县、原平市、宁武县、代县、繁峙县、五寨县、定襄县)
许昌市(长葛市、魏都区、建安区、鄢陵县、襄城县、禹州市)
金华市(兰溪市、东阳市、武义县、婺城区、永康市、磐安县、浦江县、义乌市、金东区)
临沧市(永德县、凤庆县、临翔区、云县、耿马傣族佤族自治县、沧源佤族自治县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)
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宿州市(萧县、泗县、灵璧县、埇桥区、砀山县)
昌都市(贡觉县、芒康县、察雅县、边坝县、卡若区、八宿县、洛隆县、江达县、丁青县、类乌齐县、左贡县)
蚌埠市(固镇县、怀远县、禹会区、蚌山区、龙子湖区、淮上区、五河县)
鹤壁市(浚县、鹤山区、淇县、山城区、淇滨区)
贵港市(覃塘区、港北区、港南区、平南县、桂平市)
淮南市(谢家集区、凤台县、大通区、寿县、田家庵区、八公山区、潘集区)
盘锦市(双台子区、盘山县、大洼区、兴隆台区)
荆门市(掇刀区、钟祥市、京山市、沙洋县、东宝区)
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。
新闻结尾
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