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全国服务区域：
包头市(昆都仑区、土默特右旗、青山区、达尔罕茂明安联合旗、白云鄂博矿区、九原区、东河区、石拐区、固阳县)
仙桃市(潜江市、天门市、神农架林区)
三明市(建宁县、明溪县、清流县、宁化县、三元区、尤溪县、沙县区、泰宁县、永安市、大田县、将乐县)
宜昌市(点军区、夷陵区、当阳市、五峰土家族自治县、秭归县、伍家岗区、长阳土家族自治县、枝江市、兴山县、远安县、猇亭区、西陵区、宜都市)
南通市(如东县、崇川区、通州区、海门区、如皋市、海安市、启东市)
北海市(铁山港区、合浦县、海城区、银海区)
贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)
东莞市
邯郸市(峰峰矿区、馆陶县、大名县、永年区、临漳县、邱县、涉县、磁县、邯山区、武安市、鸡泽县、广平县、曲周县、肥乡区、魏县、丛台区、复兴区、成安县)
桂林市(兴安县、灵川县、阳朔县、永福县、灌阳县、全州县、七星区、雁山区、叠彩区、象山区、秀峰区、龙胜各族自治县、荔浦市、平乐县、临桂区、恭城瑶族自治县、资源县)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
惠州市(惠城区、惠阳区、博罗县、龙门县、惠东县)
银川市(兴庆区、灵武市、永宁县、贺兰县、西夏区、金凤区)
海东市(互助土族自治县、民和回族土族自治县、平安区、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、博乐市、精河县、阿拉山口市)
长沙市(雨花区、长沙县、岳麓区、开福区、浏阳市、望城区、天心区、芙蓉区、宁乡市)
盐城市(响水县、亭湖区、建湖县、阜宁县、盐都区、东台市、滨海县、大丰区、射阳县)
乌鲁木齐市(达坂城区、新市区、水磨沟区、天山区、米东区、头屯河区、沙依巴克区、乌鲁木齐县)
汉中市(留坝县、略阳县、城固县、宁强县、西乡县、镇巴县、佛坪县、勉县、汉台区、洋县、南郑区)
淮南市(潘集区、田家庵区、大通区、八公山区、寿县、凤台县、谢家集区)
大庆市(红岗区、让胡路区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、肇源县、肇州县、萨尔图区、林甸县)
上饶市(铅山县、广丰区、德兴市、弋阳县、鄱阳县、广信区、玉山县、信州区、余干县、万年县、婺源县、横峰县)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、建水县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、绿春县、元阳县、弥勒市、金平苗族瑶族傣族自治县、开远市、蒙自市、石屏县、红河县、泸西县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、治多县、玉树市、称多县、杂多县、囊谦县)
西安市(雁塔区、蓝田县、阎良区、碑林区、周至县、鄠邑区、临潼区、新城区、长安区、未央区、高陵区、灞桥区、莲湖区)
阿勒泰地区(阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、青河县、吉木乃县、福海县、哈巴河县)
林芝市(米林市、察隅县、工布江达县、朗县、墨脱县、波密县、巴宜区)
黄冈市(麻城市、英山县、团风县、武穴市、黄梅县、浠水县、黄州区、蕲春县、罗田县、红安县)
忻州市(五台县、定襄县、神池县、原平市、忻府区、宁武县、保德县、静乐县、代县、河曲县、五寨县、岢岚县、偏关县、繁峙县)
广安市(岳池县、广安区、华蓥市、武胜县、邻水县、前锋区)
连云港市(灌云县、海州区、赣榆区、灌南县、连云区、东海县)
邢台市(南和区、威县、襄都区、清河县、平乡县、新河县、临城县、南宫市、任泽区、广宗县、隆尧县、临西县、宁晋县、巨鹿县、柏乡县、信都区、内丘县、沙河市)
阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、九寨沟县、红原县、松潘县、马尔康市、金川县、汶川县、黑水县、壤塘县、茂县、理县、阿坝县、小金县)
舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)
河源市(源城区、龙川县、东源县、紫金县、和平县、连平县)
石家庄市(井陉县、行唐县、深泽县、无极县、平山县、元氏县、长安区、高邑县、藁城区、井陉矿区、赵县、裕华区、新华区、新乐市、栾城区、晋州市、桥西区、正定县、灵寿县、鹿泉区、辛集市、赞皇县)
新乡市(凤泉区、牧野区、红旗区、新乡县、长垣市、延津县、卫辉市、卫滨区、封丘县、辉县市、原阳县、获嘉县)
锡林郭勒盟(正蓝旗、二连浩特市、苏尼特右旗、正镶白旗、锡林浩特市、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、镶黄旗、苏尼特左旗、太仆寺旗、东乌珠穆沁旗)
文山壮族苗族自治州(文山市、丘北县、麻栗坡县、马关县、广南县、西畴县、砚山县、富宁县)
渭南市(澄城县、大荔县、潼关县、富平县、华阴市、韩城市、合阳县、蒲城县、华州区、白水县、临渭区)
巴中市(巴州区、平昌县、恩阳区、南江县、通江县)
广元市(青川县、苍溪县、利州区、朝天区、昭化区、旺苍县、剑阁县)
温州市(永嘉县、洞头区、乐清市、泰顺县、平阳县、文成县、瓯海区、瑞安市、龙湾区、鹿城区、苍南县、龙港市)
宁波市(余姚市、镇海区、鄞州区、奉化区、北仑区、海曙区、宁海县、象山县、江北区、慈溪市)
芜湖市(南陵县、鸠江区、镜湖区、湾沚区、无为市、弋江区、繁昌区)
延边朝鲜族自治州(珲春市、敦化市、和龙市、延吉市、图们市、龙井市、安图县、汪清县)
塔城地区(托里县、塔城市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、沙湾市)
中山市
梅州市(蕉岭县、平远县、大埔县、梅县区、梅江区、丰顺县、兴宁市、五华县)
甘孜藏族自治州(新龙县、炉霍县、甘孜县、德格县、丹巴县、雅江县、理塘县、巴塘县、稻城县、石渠县、乡城县、得荣县、道孚县、泸定县、色达县、白玉县、九龙县、康定市)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、巴东县、来凤县、咸丰县、利川市、鹤峰县、建始县、宣恩县)
株洲市(茶陵县、攸县、荷塘区、渌口区、石峰区、炎陵县、芦淞区、天元区、醴陵市)
拉萨市(当雄县、城关区、林周县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、达孜区、曲水县、尼木县)
永州市(蓝山县、冷水滩区、宁远县、新田县、零陵区、祁阳市、江华瑶族自治县、道县、东安县、双牌县、江永县)
三门峡市(义马市、陕州区、湖滨区、渑池县、卢氏县、灵宝市)
遂宁市(安居区、蓬溪县、射洪市、船山区、大英县)
张家口市(尚义县、蔚县、桥东区、怀来县、赤城县、崇礼区、涿鹿县、下花园区、宣化区、万全区、康保县、张北县、阳原县、桥西区、沽源县、怀安县)
淄博市(淄川区、沂源县、临淄区、张店区、博山区、周村区、高青县、桓台县)
阜新市(海州区、太平区、彰武县、细河区、新邱区、阜新蒙古族自治县、清河门区)
青岛市(胶州市、即墨区、城阳区、莱西市、市南区、市北区、李沧区、平度市、崂山区、黄岛区)
日喀则市(仲巴县、定日县、仁布县、江孜县、南木林县、康马县、昂仁县、定结县、拉孜县、桑珠孜区、萨嘎县、白朗县、萨迦县、聂拉木县、岗巴县、亚东县、谢通门县、吉隆县)
德州市(宁津县、禹城市、平原县、陵城区、齐河县、夏津县、乐陵市、庆云县、临邑县、德城区、武城县)
铜陵市(郊区、铜官区、义安区、枞阳县)
日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)
海南藏族自治州(贵南县、同德县、兴海县、贵德县、共和县)
安庆市(怀宁县、迎江区、岳西县、太湖县、宿松县、望江县、宜秀区、大观区、潜山市、桐城市)
白山市(抚松县、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区)
三亚市(天涯区、海棠区、吉阳区、崖州区)
大同市(云州区、天镇县、新荣区、浑源县、灵丘县、广灵县、左云县、云冈区、平城区、阳高县)
济南市(钢城区、历下区、章丘区、天桥区、槐荫区、济阳区、平阴县、商河县、长清区、历城区、市中区、莱芜区)
襄阳市(襄城区、襄州区、谷城县、樊城区、保康县、老河口市、宜城市、南漳县、枣阳市)
昌都市(八宿县、察雅县、类乌齐县、卡若区、贡觉县、左贡县、江达县、洛隆县、芒康县、丁青县、边坝县)
衡水市(故城县、饶阳县、深州市、阜城县、枣强县、安平县、冀州区、武邑县、桃城区、景县、武强县)
武威市(民勤县、古浪县、凉州区、天祝藏族自治县)
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宁德市(古田县、蕉城区、福鼎市、屏南县、福安市、寿宁县、霞浦县、柘荣县、周宁县)
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铁岭市(开原市、铁岭县、西丰县、清河区、银州区、昌图县、调兵山市)
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定西市(渭源县、陇西县、安定区、通渭县、临洮县、岷县、漳县)
兴安盟(阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼前旗、扎赉特旗、科尔沁右翼中旗)
巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、且末县、和静县、博湖县、库尔勒市、和硕县、焉耆回族自治县、尉犁县、若羌县)
南昌市(安义县、南昌县、进贤县、青云谱区、青山湖区、红谷滩区、东湖区、新建区、西湖区)
泰州市(泰兴市、靖江市、海陵区、兴化市、高港区、姜堰区)
天津市(武清区、滨海新区、南开区、河东区、河北区、红桥区、北辰区、和平区、河西区、西青区、东丽区、宁河区、蓟州区、宝坻区、静海区、津南区)
固原市(隆德县、泾源县、西吉县、原州区、彭阳县)
清远市(连南瑶族自治县、英德市、清城区、连山壮族瑶族自治县、清新区、阳山县、连州市、佛冈县)
延安市(安塞区、宜川县、富县、延长县、延川县、宝塔区、黄龙县、吴起县、志丹县、黄陵县、子长市、甘泉县、洛川县)
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。
新闻结尾
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