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临汾市(古县、尧都区、蒲县、霍州市、永和县、安泽县、浮山县、曲沃县、大宁县、吉县、侯马市、汾西县、翼城县、襄汾县、洪洞县、乡宁县、隰县)

吉林市(丰满区、蛟河市、桦甸市、永吉县、磐石市、船营区、龙潭区、昌邑区、舒兰市)

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

大同市(广灵县、云冈区、平城区、阳高县、左云县、天镇县、灵丘县、云州区、新荣区、浑源县)  黔东南苗族侗族自治州(剑河县、镇远县、丹寨县、从江县、台江县、岑巩县、黄平县、凯里市、雷山县、天柱县、施秉县、三穗县、黎平县、锦屏县、麻江县、榕江县)

宝鸡市(凤翔区、渭滨区、太白县、陇县、金台区、眉县、扶风县、凤县、陈仓区、岐山县、千阳县、麟游县)

黔南布依族苗族自治州(贵定县、瓮安县、福泉市、都匀市、龙里县、罗甸县、荔波县、平塘县、三都水族自治县、长顺县、独山县、惠水县)

荆门市(钟祥市、东宝区、掇刀区、沙洋县、京山市)

焦作市(修武县、温县、武陟县、山阳区、解放区、沁阳市、博爱县、孟州市、中站区、马村区)  和田地区(和田县、和田市、民丰县、于田县、皮山县、墨玉县、洛浦县、策勒县)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

西宁市(城东区、湟中区、城西区、城北区、湟源县、城中区、大通回族土族自治县)

绍兴市(越城区、新昌县、嵊州市、上虞区、诸暨市、柯桥区)

承德市(鹰手营子矿区、双滦区、围场满族蒙古族自治县、兴隆县、隆化县、承德县、宽城满族自治县、平泉市、滦平县、双桥区、丰宁满族自治县)

扬州市(广陵区、仪征市、高邮市、邗江区、宝应县、江都区)

海口市(龙华区、琼山区、美兰区、秀英区)

九江市(浔阳区、修水县、彭泽县、柴桑区、武宁县、共青城市、庐山市、湖口县、都昌县、德安县、永修县、瑞昌市、濂溪区)

丹东市(东港市、凤城市、振兴区、宽甸满族自治县、元宝区、振安区)

北京市(西城区、通州区、丰台区、朝阳区、大兴区、延庆区、怀柔区、海淀区、平谷区、石景山区、房山区、门头沟区、东城区、顺义区、昌平区、密云区)

龙岩市(新罗区、连城县、武平县、长汀县、上杭县、永定区、漳平市)

定西市(安定区、临洮县、陇西县、岷县、渭源县、漳县、通渭县)

佳木斯市(东风区、桦南县、向阳区、汤原县、郊区、同江市、桦川县、抚远市、前进区、富锦市)

攀枝花市(仁和区、西区、米易县、盐边县、东区)

济宁市(任城区、泗水县、金乡县、兖州区、曲阜市、邹城市、嘉祥县、鱼台县、微山县、梁山县、汶上县)

朝阳市(建平县、北票市、龙城区、双塔区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、朝阳县、凌源市)

德阳市(什邡市、旌阳区、中江县、绵竹市、罗江区、广汉市)

通化市(辉南县、二道江区、集安市、梅河口市、柳河县、东昌区、通化县)

淄博市(博山区、淄川区、高青县、临淄区、沂源县、张店区、桓台县、周村区)

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吕梁市(岚县、文水县、孝义市、离石区、临县、柳林县、交城县、中阳县、汾阳市、方山县、兴县、石楼县、交口县)

香港特别行政区

苏州市(昆山市、吴中区、虎丘区、太仓市、常熟市、相城区、张家港市、吴江区、姑苏区)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、抚松县、靖宇县、临江市、江源区)  包头市(昆都仑区、白云鄂博矿区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、固阳县、土默特右旗、石拐区、青山区、东河区)

阜新市(新邱区、彰武县、清河门区、细河区、海州区、太平区、阜新蒙古族自治县)

江门市(江海区、蓬江区、新会区、恩平市、开平市、鹤山市、台山市)

营口市(盖州市、西市区、老边区、站前区、鲅鱼圈区、大石桥市)榆林市(府谷县、绥德县、靖边县、佳县、榆阳区、米脂县、定边县、清涧县、吴堡县、神木市、子洲县、横山区)

温州市(永嘉县、瑞安市、乐清市、龙港市、洞头区、苍南县、瓯海区、鹿城区、文成县、泰顺县、龙湾区、平阳县)  巴中市(巴州区、通江县、平昌县、恩阳区、南江县)

阿克苏地区(阿克苏市、拜城县、沙雅县、新和县、乌什县、柯坪县、温宿县、库车市、阿瓦提县)

黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、尖扎县、河南蒙古族自治县)

梅州市(梅江区、兴宁市、丰顺县、平远县、五华县、大埔县、梅县区、蕉岭县)丽水市(青田县、莲都区、缙云县、庆元县、景宁畲族自治县、松阳县、龙泉市、遂昌县、云和县)

莆田市(秀屿区、仙游县、涵江区、荔城区、城厢区)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、且末县、和硕县、尉犁县、若羌县、焉耆回族自治县、博湖县、轮台县、和静县)

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

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

恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、恩施市、咸丰县、利川市、巴东县、来凤县、建始县、宣恩县)

果洛藏族自治州(久治县、玛沁县、班玛县、达日县、玛多县、甘德县)

黄石市(下陆区、黄石港区、阳新县、西塞山区、大冶市、铁山区)

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

雅安市(汉源县、宝兴县、芦山县、雨城区、荥经县、石棉县、天全县、名山区)

海北藏族自治州(海晏县、祁连县、门源回族自治县、刚察县)

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

楚雄彝族自治州(姚安县、牟定县、大姚县、双柏县、元谋县、禄丰市、楚雄市、南华县、武定县、永仁县)

山南市(乃东区、洛扎县、桑日县、加查县、措美县、浪卡子县、扎囊县、错那市、贡嘎县、琼结县、隆子县、曲松县)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特后旗、五原县、杭锦后旗、临河区、磴口县、乌拉特中旗)

大理白族自治州(剑川县、大理市、云龙县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、南涧彝族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、洱源县、永平县、宾川县、祥云县)

舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)

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。