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蚌埠市(五河县、淮上区、蚌山区、固镇县、怀远县、龙子湖区、禹会区)

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

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

沈阳市(沈北新区、铁西区、沈河区、康平县、皇姑区、辽中区、浑南区、和平区、新民市、法库县、大东区、苏家屯区、于洪区)  玉溪市(华宁县、江川区、峨山彝族自治县、通海县、红塔区、易门县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市)

济南市(钢城区、商河县、莱芜区、长清区、平阴县、章丘区、历城区、天桥区、济阳区、市中区、历下区、槐荫区)

兰州市(城关区、榆中县、西固区、安宁区、永登县、皋兰县、七里河区、红古区)

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

伊犁哈萨克自治州(昭苏县、特克斯县、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、霍尔果斯市、奎屯市、伊宁市、霍城县、巩留县、新源县、尼勒克县)  郑州市(新郑市、巩义市、金水区、中牟县、中原区、荥阳市、登封市、二七区、新密市、上街区、管城回族区、惠济区)

崇左市(天等县、宁明县、扶绥县、凭祥市、江州区、龙州县、大新县)

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

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

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

吴忠市(红寺堡区、利通区、同心县、盐池县、青铜峡市)

三沙市(西沙区、南沙区)

金昌市(金川区、永昌县)

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

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

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

镇江市(京口区、句容市、扬中市、丹徒区、润州区、丹阳市)

淮南市(寿县、大通区、凤台县、田家庵区、谢家集区、潘集区、八公山区)

鞍山市(岫岩满族自治县、台安县、立山区、铁西区、千山区、海城市、铁东区)

黄山市(黄山区、屯溪区、休宁县、黟县、徽州区、祁门县、歙县)

齐齐哈尔市(碾子山区、依安县、建华区、昂昂溪区、铁锋区、克山县、拜泉县、讷河市、甘南县、龙沙区、龙江县、克东县、梅里斯达斡尔族区、富裕县、富拉尔基区、泰来县)

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

盘锦市(双台子区、大洼区、兴隆台区、盘山县)

池州市(东至县、石台县、贵池区、青阳县)

怀化市(靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、辰溪县、溆浦县、洪江市、沅陵县、新晃侗族自治县、中方县、会同县、麻阳苗族自治县、鹤城区、通道侗族自治县)

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铜川市(印台区、耀州区、宜君县、王益区)

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

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

南宁市(青秀区、武鸣区、江南区、兴宁区、隆安县、西乡塘区、马山县、横州市、上林县、宾阳县、邕宁区、良庆区)  杭州市(滨江区、淳安县、桐庐县、建德市、富阳区、上城区、临平区、西湖区、钱塘区、余杭区、萧山区、临安区、拱墅区)

宁夏回族自治区

泉州市(南安市、晋江市、丰泽区、安溪县、德化县、惠安县、金门县、鲤城区、石狮市、永春县、泉港区、洛江区)

三亚市(海棠区、崖州区、天涯区、吉阳区)宿州市(萧县、泗县、埇桥区、砀山县、灵璧县)

新余市(渝水区、分宜县)  淮北市(杜集区、濉溪县、相山区、烈山区)

茂名市(电白区、高州市、信宜市、化州市、茂南区)

青岛市(胶州市、城阳区、李沧区、即墨区、莱西市、黄岛区、平度市、崂山区、市北区、市南区)

昭通市(巧家县、水富市、大关县、绥江县、威信县、彝良县、镇雄县、盐津县、鲁甸县、永善县、昭阳区)绥化市(兰西县、望奎县、海伦市、明水县、北林区、肇东市、青冈县、庆安县、安达市、绥棱县)

舟山市(定海区、岱山县、嵊泗县、普陀区)

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

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

佛山市(禅城区、顺德区、三水区、南海区、高明区)

益阳市(桃江县、资阳区、安化县、沅江市、南县、赫山区)

六盘水市(六枝特区、钟山区、盘州市、水城区)

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

昆明市(石林彝族自治县、呈贡区、富民县、宜良县、盘龙区、官渡区、嵩明县、五华区、西山区、寻甸回族彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、东川区、安宁市)

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)

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

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

开封市(禹王台区、祥符区、龙亭区、尉氏县、杞县、兰考县、顺河回族区、通许县、鼓楼区)

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

苏州市(吴江区、常熟市、昆山市、张家港市、吴中区、虎丘区、相城区、姑苏区、太仓市)

呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、新巴尔虎左旗、根河市、扎兰屯市、新巴尔虎右旗、海拉尔区、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、满洲里市、扎赉诺尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、额尔古纳市、牙克石市)

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

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。