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全国服务区域：
和田地区(皮山县、洛浦县、策勒县、于田县、民丰县、和田县、和田市、墨玉县)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
菏泽市(曹县、牡丹区、单县、成武县、郓城县、东明县、巨野县、定陶区、鄄城县)
威海市(环翠区、乳山市、文登区、荣成市)
珠海市(斗门区、金湾区、香洲区)
益阳市(资阳区、安化县、沅江市、南县、桃江县、赫山区)
阿里地区(措勤县、噶尔县、札达县、日土县、革吉县、改则县、普兰县)
河源市(连平县、龙川县、和平县、源城区、紫金县、东源县)
遵义市(播州区、桐梓县、凤冈县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、汇川区、仁怀市、赤水市、湄潭县、余庆县、绥阳县、正安县)
双鸭山市(尖山区、宝山区、四方台区、饶河县、岭东区、集贤县、友谊县、宝清县)
玉树藏族自治州(称多县、曲麻莱县、玉树市、杂多县、囊谦县、治多县)
郴州市(资兴市、嘉禾县、临武县、永兴县、汝城县、桂阳县、北湖区、宜章县、桂东县、苏仙区、安仁县)
惠州市(惠东县、博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区)
抚顺市(清原满族自治县、新抚区、顺城区、新宾满族自治县、望花区、东洲区、抚顺县)
邵阳市(北塔区、新邵县、大祥区、绥宁县、城步苗族自治县、洞口县、新宁县、邵阳县、武冈市、邵东市、隆回县、双清区)
常德市(桃源县、鼎城区、临澧县、津市市、石门县、安乡县、汉寿县、武陵区、澧县)
佛山市(禅城区、高明区、顺德区、三水区、南海区)
大同市(平城区、云冈区、云州区、阳高县、天镇县、灵丘县、浑源县、广灵县、新荣区、左云县)
安庆市(宿松县、宜秀区、怀宁县、桐城市、潜山市、大观区、岳西县、太湖县、迎江区、望江县)
乌鲁木齐市(米东区、达坂城区、水磨沟区、新市区、乌鲁木齐县、天山区、沙依巴克区、头屯河区)
内蒙古自治区
德州市(庆云县、禹城市、乐陵市、武城县、夏津县、宁津县、齐河县、德城区、临邑县、平原县、陵城区)
邯郸市(复兴区、鸡泽县、丛台区、广平县、馆陶县、曲周县、成安县、邯山区、涉县、大名县、临漳县、肥乡区、武安市、永年区、峰峰矿区、魏县、磁县、邱县)
昆明市(宜良县、嵩明县、盘龙区、西山区、呈贡区、官渡区、晋宁区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、富民县、寻甸回族彝族自治县、安宁市、五华区、东川区)
乌兰察布市(兴和县、丰镇市、卓资县、化德县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、商都县、凉城县、集宁区)
辽阳市(灯塔市、白塔区、文圣区、辽阳县、弓长岭区、宏伟区、太子河区)
淄博市(高青县、临淄区、淄川区、桓台县、张店区、周村区、沂源县、博山区)
开封市(兰考县、祥符区、龙亭区、通许县、杞县、鼓楼区、禹王台区、尉氏县、顺河回族区)
白城市(大安市、洮南市、洮北区、通榆县、镇赉县)
五指山市(文昌市、屯昌县、定安县、澄迈县、陵水黎族自治县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、琼海市、乐东黎族自治县、临高县、东方市、万宁市、琼中黎族苗族自治县)
来宾市(武宣县、象州县、忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市)
池州市(青阳县、石台县、贵池区、东至县)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
固原市(西吉县、泾源县、隆德县、彭阳县、原州区)
宜宾市(翠屏区、珙县、兴文县、筠连县、高县、江安县、南溪区、叙州区、长宁县、屏山县)
酒泉市(金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县、玉门市、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、瓜州县)
百色市(田阳区、西林县、凌云县、田东县、平果市、田林县、乐业县、靖西市、德保县、隆林各族自治县、右江区、那坡县)
太原市(娄烦县、阳曲县、尖草坪区、晋源区、万柏林区、杏花岭区、小店区、迎泽区、古交市、清徐县)
铁岭市(开原市、清河区、昌图县、西丰县、调兵山市、铁岭县、银州区)
广西壮族自治区
呼伦贝尔市(扎赉诺尔区、扎兰屯市、根河市、满洲里市、阿荣旗、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗、鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗)
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
湛江市(雷州市、赤坎区、麻章区、霞山区、吴川市、廉江市、遂溪县、坡头区、徐闻县)
梅州市(平远县、兴宁市、丰顺县、蕉岭县、大埔县、梅江区、五华县、梅县区)
盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)
衡水市(安平县、冀州区、武邑县、枣强县、景县、深州市、武强县、故城县、桃城区、阜城县、饶阳县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
聊城市(东阿县、阳谷县、冠县、临清市、莘县、东昌府区、高唐县、茌平区)
深圳市(坪山区、盐田区、福田区、龙华区、罗湖区、龙岗区、宝安区、南山区、光明区)
温州市(平阳县、龙港市、泰顺县、苍南县、鹿城区、乐清市、永嘉县、瓯海区、龙湾区、洞头区、瑞安市、文成县)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、泸水市、兰坪白族普米族自治县)
甘孜藏族自治州(白玉县、巴塘县、雅江县、德格县、泸定县、色达县、炉霍县、康定市、乡城县、九龙县、新龙县、甘孜县、稻城县、道孚县、得荣县、理塘县、丹巴县、石渠县)
三沙市(南沙区、西沙区)
遂宁市(蓬溪县、船山区、大英县、射洪市、安居区)
阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)
晋城市(沁水县、阳城县、陵川县、高平市、城区、泽州县)
临沧市(临翔区、凤庆县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、耿马傣族佤族自治县、永德县、沧源佤族自治县、云县)
扬州市(邗江区、广陵区、仪征市、宝应县、江都区、高邮市)
南通市(如皋市、如东县、通州区、海安市、启东市、海门区、崇川区)
随州市(随县、曾都区、广水市)
阿勒泰地区(阿勒泰市、布尔津县、富蕴县、吉木乃县、青河县、福海县、哈巴河县)
庆阳市(正宁县、合水县、西峰区、镇原县、环县、宁县、庆城县、华池县)
衢州市(江山市、开化县、龙游县、衢江区、常山县、柯城区)
潮州市(饶平县、潮安区、湘桥区)
海口市(琼山区、秀英区、美兰区、龙华区)
鹤壁市(鹤山区、淇县、淇滨区、浚县、山城区)
九江市(都昌县、修水县、湖口县、濂溪区、永修县、共青城市、彭泽县、庐山市、柴桑区、瑞昌市、武宁县、浔阳区、德安县)
通化市(二道江区、集安市、柳河县、梅河口市、通化县、东昌区、辉南县)
阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善右旗、阿拉善左旗)
淮北市(烈山区、杜集区、相山区、濉溪县)
儋州市
晋中市(和顺县、灵石县、左权县、昔阳县、榆社县、榆次区、寿阳县、太谷区、祁县、介休市、平遥县)
四平市(伊通满族自治县、双辽市、铁西区、铁东区、梨树县)
丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县、华坪县)
宁波市(江北区、北仑区、象山县、余姚市、慈溪市、奉化区、镇海区、宁海县、海曙区、鄞州区)
防城港市(东兴市、上思县、防城区、港口区)
咸宁市(崇阳县、赤壁市、通山县、通城县、咸安区、嘉鱼县)
泰州市(高港区、泰兴市、姜堰区、靖江市、兴化市、海陵区)
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东莞市
济宁市(任城区、邹城市、微山县、鱼台县、兖州区、泗水县、汶上县、梁山县、嘉祥县、曲阜市、金乡县)
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巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和静县、和硕县、轮台县、库尔勒市、尉犁县、且末县、若羌县、焉耆回族自治县)
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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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