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石河子市(阿拉尔市、可克达拉市、北屯市、图木舒克市、白杨市、胡杨河市、新星市、昆玉市、双河市、五家渠市、铁门关市)

盘锦市(盘山县、大洼区、兴隆台区、双台子区)

甘孜藏族自治州(泸定县、炉霍县、稻城县、新龙县、巴塘县、德格县、康定市、石渠县、丹巴县、道孚县、白玉县、雅江县、九龙县、乡城县、得荣县、理塘县、色达县、甘孜县)

锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、阿巴嘎旗、镶黄旗、苏尼特左旗、多伦县、二连浩特市、正镶白旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、正蓝旗)  湖州市(德清县、南浔区、吴兴区、安吉县、长兴县)

怒江傈僳族自治州(福贡县、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

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

三门峡市(灵宝市、卢氏县、渑池县、义马市、湖滨区、陕州区)

沧州市(泊头市、南皮县、献县、孟村回族自治县、任丘市、吴桥县、运河区、沧县、青县、肃宁县、河间市、新华区、盐山县、黄骅市、东光县、海兴县)  开封市(顺河回族区、杞县、禹王台区、祥符区、龙亭区、尉氏县、鼓楼区、通许县、兰考县)

延边朝鲜族自治州(珲春市、安图县、和龙市、龙井市、延吉市、敦化市、汪清县、图们市)

芜湖市(繁昌区、湾沚区、弋江区、鸠江区、镜湖区、南陵县、无为市)

酒泉市(玉门市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县、敦煌市、肃北蒙古族自治县、瓜州县、肃州区)

石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)

兰州市(榆中县、永登县、城关区、皋兰县、七里河区、西固区、安宁区、红古区)

湘西土家族苗族自治州(泸溪县、凤凰县、永顺县、花垣县、吉首市、保靖县、龙山县、古丈县)

鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)

荆州市(沙市区、荆州区、洪湖市、监利市、江陵县、公安县、松滋市、石首市)

嘉峪关市

遂宁市(安居区、射洪市、大英县、船山区、蓬溪县)

榆林市(子洲县、定边县、清涧县、吴堡县、靖边县、绥德县、横山区、府谷县、佳县、榆阳区、米脂县、神木市)

徐州市(睢宁县、鼓楼区、泉山区、新沂市、邳州市、贾汪区、铜山区、丰县、沛县、云龙区)

林芝市(察隅县、墨脱县、巴宜区、米林市、朗县、工布江达县、波密县)

铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)

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

天水市(甘谷县、麦积区、武山县、秦安县、秦州区、清水县、张家川回族自治县)

宿迁市(宿豫区、泗阳县、泗洪县、沭阳县、宿城区)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

丽江市(宁蒗彝族自治县、古城区、华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县)

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曲靖市(陆良县、马龙区、师宗县、沾益区、会泽县、麒麟区、宣威市、罗平县、富源县)

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

绥化市(绥棱县、兰西县、庆安县、海伦市、望奎县、青冈县、肇东市、明水县、安达市、北林区)

铜仁市(碧江区、江口县、沿河土家族自治县、万山区、石阡县、松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、德江县、印江土家族苗族自治县、思南县)  玉树藏族自治州(治多县、曲麻莱县、囊谦县、玉树市、杂多县、称多县)

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

黄石市(下陆区、阳新县、西塞山区、铁山区、大冶市、黄石港区)

天津市(南开区、西青区、北辰区、宝坻区、津南区、红桥区、河北区、宁河区、滨海新区、静海区、东丽区、河东区、蓟州区、河西区、和平区、武清区)三沙市(西沙区、南沙区)

渭南市(大荔县、蒲城县、华阴市、临渭区、华州区、韩城市、澄城县、合阳县、富平县、潼关县、白水县)  阿里地区(改则县、札达县、普兰县、噶尔县、革吉县、措勤县、日土县)

广元市(青川县、旺苍县、苍溪县、剑阁县、昭化区、朝天区、利州区)

昌吉回族自治州(呼图壁县、昌吉市、奇台县、吉木萨尔县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、阜康市)

佳木斯市(桦南县、汤原县、同江市、桦川县、东风区、抚远市、郊区、向阳区、富锦市、前进区)东营市(广饶县、河口区、垦利区、利津县、东营区)

揭阳市(揭东区、惠来县、榕城区、揭西县、普宁市)

凉山彝族自治州(喜德县、甘洛县、会理市、布拖县、冕宁县、金阳县、德昌县、盐源县、越西县、会东县、宁南县、西昌市、雷波县、昭觉县、木里藏族自治县、美姑县、普格县)

玉溪市(易门县、江川区、新平彝族傣族自治县、华宁县、红塔区、通海县、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、峨山彝族自治县)

黄冈市(麻城市、罗田县、团风县、红安县、武穴市、黄州区、浠水县、蕲春县、黄梅县、英山县)

营口市(盖州市、西市区、鲅鱼圈区、老边区、大石桥市、站前区)

安康市(白河县、汉阴县、汉滨区、镇坪县、岚皋县、宁陕县、石泉县、旬阳市、平利县、紫阳县)

金昌市(永昌县、金川区)

晋中市(和顺县、介休市、寿阳县、太谷区、榆次区、灵石县、祁县、左权县、榆社县、平遥县、昔阳县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

南平市(建瓯市、武夷山市、政和县、浦城县、邵武市、建阳区、延平区、松溪县、光泽县、顺昌县)

宜昌市(点军区、当阳市、秭归县、伍家岗区、猇亭区、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县、兴山县、远安县、宜都市、枝江市、夷陵区、西陵区)

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)

六安市(裕安区、舒城县、叶集区、霍山县、金寨县、金安区、霍邱县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、乌恰县、阿克陶县、阿图什市)

四平市(铁东区、双辽市、梨树县、伊通满族自治县、铁西区)

常德市(津市市、桃源县、临澧县、鼎城区、武陵区、汉寿县、澧县、安乡县、石门县)

　　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。