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

益阳市(赫山区、安化县、桃江县、资阳区、沅江市、南县)

攀枝花市(米易县、东区、西区、盐边县、仁和区)

凉山彝族自治州(越西县、宁南县、喜德县、会东县、木里藏族自治县、德昌县、盐源县、甘洛县、昭觉县、普格县、雷波县、冕宁县、布拖县、金阳县、美姑县、会理市、西昌市)  海东市(互助土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、平安区、循化撒拉族自治县)

咸阳市(淳化县、泾阳县、彬州市、杨陵区、三原县、武功县、乾县、长武县、渭城区、永寿县、兴平市、礼泉县、秦都区、旬邑县)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

儋州市

邵阳市(绥宁县、双清区、武冈市、新邵县、城步苗族自治县、大祥区、邵东市、洞口县、北塔区、新宁县、隆回县、邵阳县)  嘉兴市(秀洲区、南湖区、海宁市、海盐县、桐乡市、平湖市、嘉善县)

韶关市(南雄市、武江区、新丰县、乳源瑶族自治县、始兴县、翁源县、乐昌市、曲江区、仁化县、浈江区)

南通市(通州区、海安市、海门区、崇川区、如东县、如皋市、启东市)

阜阳市(临泉县、颍泉区、界首市、颍东区、阜南县、颍上县、颍州区、太和县)

百色市(隆林各族自治县、平果市、乐业县、田阳区、右江区、田东县、德保县、凌云县、靖西市、那坡县、西林县、田林县)

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

铜仁市(松桃苗族自治县、石阡县、江口县、德江县、万山区、思南县、玉屏侗族自治县、印江土家族苗族自治县、碧江区、沿河土家族自治县)

三明市(建宁县、清流县、宁化县、三元区、沙县区、泰宁县、明溪县、永安市、尤溪县、将乐县、大田县)

芜湖市(湾沚区、南陵县、镜湖区、弋江区、繁昌区、鸠江区、无为市)

江门市(江海区、台山市、新会区、恩平市、开平市、蓬江区、鹤山市)

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

成都市(崇州市、简阳市、成华区、金堂县、金牛区、蒲江县、大邑县、青羊区、双流区、新津区、温江区、新都区、锦江区、青白江区、龙泉驿区、都江堰市、郫都区、武侯区、邛崃市、彭州市)

孝感市(应城市、孝南区、汉川市、安陆市、云梦县、孝昌县、大悟县)

克拉玛依市(白碱滩区、独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区)

阿勒泰地区(吉木乃县、福海县、布尔津县、阿勒泰市、富蕴县、青河县、哈巴河县)

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、绿春县、元阳县、蒙自市、屏边苗族自治县、红河县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、弥勒市、泸西县、石屏县、建水县)

淄博市(周村区、淄川区、临淄区、博山区、桓台县、高青县、张店区、沂源县)

巴中市(平昌县、南江县、巴州区、恩阳区、通江县)

肇庆市(德庆县、鼎湖区、四会市、广宁县、高要区、端州区、怀集县、封开县)

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、伊宁县、察布查尔锡伯自治县、新源县、巩留县、伊宁市、霍尔果斯市、奎屯市、特克斯县、尼勒克县、霍城县)

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厦门市(翔安区、湖里区、集美区、同安区、思明区、海沧区)

自贡市(荣县、大安区、富顺县、自流井区、贡井区、沿滩区)

牡丹江市(林口县、绥芬河市、海林市、阳明区、东安区、西安区、宁安市、东宁市、穆棱市、爱民区)

抚顺市(新抚区、顺城区、清原满族自治县、望花区、东洲区、新宾满族自治县、抚顺县)  淮南市(田家庵区、寿县、大通区、凤台县、潘集区、八公山区、谢家集区)

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

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

深圳市(龙华区、南山区、光明区、龙岗区、福田区、盐田区、坪山区、罗湖区、宝安区)临沧市(耿马傣族佤族自治县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、临翔区、凤庆县、云县、永德县、沧源佤族自治县、镇康县)

荆州市(松滋市、荆州区、江陵县、洪湖市、石首市、监利市、沙市区、公安县)  三亚市(吉阳区、天涯区、海棠区、崖州区)

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

湖州市(吴兴区、南浔区、长兴县、德清县、安吉县)

襄阳市(樊城区、襄城区、保康县、谷城县、枣阳市、南漳县、老河口市、襄州区、宜城市)娄底市(娄星区、涟源市、双峰县、冷水江市、新化县)

抚州市(宜黄县、资溪县、南城县、崇仁县、广昌县、黎川县、东乡区、南丰县、临川区、乐安县、金溪县)

五指山市(陵水黎族自治县、琼海市、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、东方市、万宁市、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、文昌市、屯昌县、白沙黎族自治县、澄迈县、临高县、定安县)

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

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

来宾市(兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、合山市、象州县、忻城县)

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

莆田市(城厢区、秀屿区、涵江区、荔城区、仙游县)

福州市(福清市、鼓楼区、台江区、长乐区、仓山区、晋安区、闽侯县、永泰县、罗源县、闽清县、马尾区、连江县、平潭县)

德阳市(罗江区、中江县、广汉市、旌阳区、绵竹市、什邡市)

常州市(新北区、金坛区、钟楼区、天宁区、武进区、溧阳市)

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

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

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

中山市

嘉峪关市

揭阳市(揭东区、榕城区、普宁市、惠来县、揭西县)

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。