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嘉峪关市

淮安市(洪泽区、淮安区、淮阴区、金湖县、盱眙县、清江浦区、涟水县)

菏泽市(定陶区、牡丹区、东明县、单县、巨野县、成武县、郓城县、鄄城县、曹县)

四平市(梨树县、铁东区、双辽市、伊通满族自治县、铁西区)  五指山市(澄迈县、保亭黎族苗族自治县、屯昌县、定安县、琼海市、乐东黎族自治县、万宁市、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、临高县、昌江黎族自治县、文昌市、白沙黎族自治县、东方市)

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

西藏自治区

萍乡市(芦溪县、湘东区、安源区、上栗县、莲花县)铁岭市(西丰县、昌图县、铁岭县、开原市、清河区、调兵山市、银州区)

荆门市(钟祥市、沙洋县、东宝区、掇刀区、京山市)  平顶山市(石龙区、鲁山县、宝丰县、新华区、湛河区、舞钢市、郏县、汝州市、叶县、卫东区)

济源市

陇南市(成县、两当县、西和县、宕昌县、文县、礼县、武都区、徽县、康县)

南阳市(内乡县、镇平县、方城县、卧龙区、南召县、邓州市、桐柏县、唐河县、宛城区、新野县、西峡县、淅川县、社旗县)

广元市(青川县、剑阁县、利州区、苍溪县、昭化区、旺苍县、朝天区)

鄂尔多斯市(乌审旗、鄂托克前旗、杭锦旗、达拉特旗、伊金霍洛旗、康巴什区、东胜区、准格尔旗、鄂托克旗)

重庆市(长寿区、云阳县、秀山土家族苗族自治县、北碚区、城口县、万州区、忠县、开州区、綦江区、潼南区、沙坪坝区、武隆区、大足区、巫山县、垫江县、涪陵区、黔江区、巫溪县、荣昌区、丰都县、南川区、璧山区、渝中区、渝北区、永川区、梁平区、南岸区、大渡口区、合川区、江津区、石柱土家族自治县、奉节县、酉阳土家族苗族自治县、巴南区、彭水苗族土家族自治县、铜梁区、九龙坡区、江北区)

大庆市(红岗区、林甸县、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇州县、大同区、肇源县、龙凤区)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、元宝山区、敖汉旗、松山区、红山区、宁城县、巴林右旗、林西县、翁牛特旗、克什克腾旗、巴林左旗、喀喇沁旗)

南昌市(西湖区、红谷滩区、南昌县、东湖区、新建区、青云谱区、进贤县、青山湖区、安义县)

张掖市(甘州区、高台县、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县、山丹县)

银川市(兴庆区、永宁县、西夏区、金凤区、灵武市、贺兰县)

七台河市(勃利县、茄子河区、桃山区、新兴区)

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

丽水市(云和县、庆元县、龙泉市、遂昌县、缙云县、松阳县、景宁畲族自治县、青田县、莲都区)

宜春市(靖安县、宜丰县、奉新县、万载县、上高县、铜鼓县、袁州区、丰城市、樟树市、高安市)

哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

临夏回族自治州(临夏市、临夏县、永靖县、东乡族自治县、康乐县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

伊春市(汤旺县、乌翠区、丰林县、伊美区、嘉荫县、南岔县、大箐山县、友好区、铁力市、金林区)

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

包头市(昆都仑区、固阳县、九原区、土默特右旗、石拐区、东河区、青山区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗)

香港特别行政区

惠州市(惠城区、博罗县、惠东县、龙门县、惠阳区)  资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

黔东南苗族侗族自治州(榕江县、岑巩县、从江县、台江县、凯里市、镇远县、天柱县、黎平县、锦屏县、麻江县、施秉县、雷山县、丹寨县、三穗县、黄平县、剑河县)

焦作市(修武县、博爱县、沁阳市、解放区、中站区、马村区、孟州市、山阳区、武陟县、温县)

淄博市(博山区、张店区、临淄区、淄川区、周村区、桓台县、沂源县、高青县)白城市(镇赉县、洮北区、大安市、通榆县、洮南市)

黄山市(屯溪区、休宁县、歙县、徽州区、黄山区、黟县、祁门县)  阳江市(江城区、阳西县、阳东区、阳春市)

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

梅州市(平远县、大埔县、梅江区、五华县、蕉岭县、梅县区、丰顺县、兴宁市)

晋中市(昔阳县、榆社县、太谷区、平遥县、介休市、灵石县、榆次区、寿阳县、和顺县、左权县、祁县)那曲市(巴青县、比如县、申扎县、双湖县、嘉黎县、色尼区、索县、安多县、尼玛县、班戈县、聂荣县)

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

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

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

延安市(宜川县、志丹县、黄陵县、延川县、黄龙县、富县、宝塔区、延长县、洛川县、安塞区、吴起县、甘泉县、子长市)

六安市(舒城县、霍山县、叶集区、金安区、金寨县、霍邱县、裕安区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)

吴忠市(青铜峡市、利通区、盐池县、红寺堡区、同心县)

儋州市

忻州市(宁武县、代县、静乐县、原平市、偏关县、保德县、神池县、五台县、五寨县、岢岚县、定襄县、繁峙县、忻府区、河曲县)

沧州市(黄骅市、吴桥县、献县、盐山县、任丘市、孟村回族自治县、东光县、运河区、青县、河间市、海兴县、肃宁县、南皮县、新华区、泊头市、沧县)

随州市(广水市、随县、曾都区)

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

广西壮族自治区

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

郴州市(资兴市、北湖区、安仁县、苏仙区、桂东县、汝城县、宜章县、桂阳县、永兴县、临武县、嘉禾县)

　　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。