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芜湖市(繁昌区、弋江区、湾沚区、南陵县、无为市、鸠江区、镜湖区)

资阳市(雁江区、乐至县、安岳县)

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

石河子市(可克达拉市、胡杨河市、五家渠市、新星市、双河市、昆玉市、北屯市、白杨市、图木舒克市、铁门关市、阿拉尔市)  大同市(天镇县、灵丘县、新荣区、云冈区、平城区、左云县、阳高县、广灵县、云州区、浑源县)

南充市(顺庆区、嘉陵区、高坪区、仪陇县、蓬安县、营山县、阆中市、南部县、西充县)

荆州市(荆州区、公安县、监利市、沙市区、江陵县、松滋市、石首市、洪湖市)

赤峰市(元宝山区、林西县、克什克腾旗、巴林右旗、宁城县、敖汉旗、松山区、红山区、翁牛特旗、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗)遂宁市(蓬溪县、大英县、射洪市、船山区、安居区)

仙桃市(神农架林区、潜江市、天门市)  菏泽市(东明县、郓城县、牡丹区、成武县、单县、曹县、定陶区、鄄城县、巨野县)

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

商丘市(柘城县、永城市、夏邑县、宁陵县、睢阳区、民权县、睢县、虞城县、梁园区)

防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)

石嘴山市(惠农区、平罗县、大武口区)

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

晋城市(高平市、沁水县、泽州县、阳城县、陵川县、城区)

达州市(渠县、万源市、开江县、大竹县、通川区、达川区、宣汉县)

乌鲁木齐市(头屯河区、达坂城区、沙依巴克区、乌鲁木齐县、天山区、米东区、水磨沟区、新市区)

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

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

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

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

内江市(威远县、隆昌市、资中县、东兴区、市中区)

深圳市(罗湖区、龙岗区、福田区、南山区、坪山区、龙华区、光明区、盐田区、宝安区)

衢州市(开化县、衢江区、常山县、江山市、柯城区、龙游县)

嘉兴市(海盐县、秀洲区、海宁市、嘉善县、南湖区、桐乡市、平湖市)

喀什地区(莎车县、岳普湖县、疏附县、英吉沙县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、泽普县、巴楚县、叶城县、伽师县、喀什市、麦盖提县)

塔城地区(额敏县、塔城市、托里县、乌苏市、沙湾市、裕民县、和布克赛尔蒙古自治县)

郑州市(荥阳市、登封市、中原区、惠济区、金水区、巩义市、中牟县、上街区、二七区、新郑市、新密市、管城回族区)

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毕节市(大方县、金沙县、黔西市、赫章县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、七星关区、织金县)

廊坊市(永清县、大厂回族自治县、香河县、文安县、广阳区、三河市、固安县、霸州市、安次区、大城县)

锦州市(黑山县、北镇市、古塔区、凌河区、凌海市、太和区、义县)

岳阳市(临湘市、君山区、汨罗市、岳阳县、平江县、岳阳楼区、湘阴县、华容县、云溪区)  绍兴市(新昌县、越城区、嵊州市、诸暨市、柯桥区、上虞区)

鹤岗市(南山区、兴安区、工农区、绥滨县、萝北县、兴山区、东山区、向阳区)

盐城市(射阳县、亭湖区、滨海县、东台市、大丰区、响水县、阜宁县、建湖县、盐都区)

台州市(三门县、仙居县、玉环市、临海市、黄岩区、温岭市、路桥区、椒江区、天台县)常德市(澧县、津市市、武陵区、临澧县、汉寿县、石门县、桃源县、鼎城区、安乡县)

宿州市(埇桥区、萧县、砀山县、泗县、灵璧县)  德阳市(绵竹市、中江县、广汉市、什邡市、罗江区、旌阳区)

长沙市(望城区、开福区、雨花区、长沙县、芙蓉区、宁乡市、浏阳市、天心区、岳麓区)

邢台市(临西县、临城县、柏乡县、信都区、南宫市、宁晋县、沙河市、平乡县、清河县、巨鹿县、南和区、新河县、内丘县、广宗县、隆尧县、任泽区、襄都区、威县)

梅州市(五华县、大埔县、蕉岭县、丰顺县、梅江区、兴宁市、平远县、梅县区)鞍山市(台安县、海城市、铁东区、千山区、铁西区、岫岩满族自治县、立山区)

河源市(源城区、连平县、和平县、龙川县、紫金县、东源县)

自贡市(自流井区、荣县、贡井区、沿滩区、富顺县、大安区)

安顺市(西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区)

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

儋州市

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

信阳市(新县、平桥区、光山县、商城县、淮滨县、潢川县、罗山县、固始县、息县、浉河区)

渭南市(大荔县、富平县、澄城县、临渭区、合阳县、华州区、蒲城县、华阴市、韩城市、白水县、潼关县)

果洛藏族自治州(达日县、班玛县、玛多县、久治县、玛沁县、甘德县)

松原市(长岭县、扶余市、宁江区、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县)

吴忠市(红寺堡区、青铜峡市、盐池县、利通区、同心县)

贵阳市(息烽县、云岩区、观山湖区、开阳县、南明区、清镇市、白云区、修文县、乌当区、花溪区)

济源市

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

西安市(高陵区、临潼区、周至县、阎良区、碑林区、新城区、灞桥区、长安区、鄠邑区、蓝田县、雁塔区、未央区、莲湖区)

本溪市(桓仁满族自治县、平山区、本溪满族自治县、明山区、南芬区、溪湖区)

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。