洗脑控制老师成自己的傀儡_揭秘两人间的秘密互动与情感连接！各观看《今日汇总》
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全国服务区域：
吴忠市(利通区、红寺堡区、盐池县、同心县、青铜峡市)
运城市(新绛县、稷山县、闻喜县、盐湖区、临猗县、绛县、河津市、芮城县、夏县、平陆县、垣曲县、永济市、万荣县)
大兴安岭地区(呼玛县、漠河市、塔河县)
河池市(罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、宜州区、天峨县、巴马瑶族自治县、南丹县、大化瑶族自治县、凤山县、金城江区、东兰县、环江毛南族自治县)
衡水市(阜城县、武邑县、安平县、深州市、冀州区、枣强县、桃城区、景县、故城县、饶阳县、武强县)
延边朝鲜族自治州(和龙市、龙井市、珲春市、汪清县、敦化市、安图县、延吉市、图们市)
桂林市(资源县、雁山区、平乐县、全州县、兴安县、荔浦市、象山区、恭城瑶族自治县、灌阳县、灵川县、阳朔县、叠彩区、永福县、秀峰区、龙胜各族自治县、七星区、临桂区)
开封市(通许县、顺河回族区、兰考县、鼓楼区、祥符区、禹王台区、杞县、尉氏县、龙亭区)
通辽市(科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、霍林郭勒市、库伦旗、开鲁县、奈曼旗、扎鲁特旗)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
呼和浩特市(回民区、玉泉区、武川县、土默特左旗、赛罕区、新城区、和林格尔县、清水河县、托克托县)
池州市(青阳县、东至县、贵池区、石台县)
漯河市(召陵区、源汇区、临颍县、郾城区、舞阳县)
秦皇岛市(海港区、抚宁区、卢龙县、山海关区、北戴河区、昌黎县、青龙满族自治县)
乐山市(犍为县、沙湾区、市中区、峨眉山市、金口河区、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、五通桥区、井研县、沐川县、夹江县)
牡丹江市(爱民区、林口县、宁安市、穆棱市、阳明区、东宁市、海林市、东安区、绥芬河市、西安区)
辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)
怀化市(洪江市、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、辰溪县、新晃侗族自治县、鹤城区、中方县、沅陵县、靖州苗族侗族自治县、会同县、溆浦县)
芜湖市(南陵县、弋江区、繁昌区、无为市、镜湖区、鸠江区、湾沚区)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、乌拉特中旗、磴口县、杭锦后旗、五原县)
成都市(简阳市、大邑县、龙泉驿区、青羊区、金堂县、郫都区、温江区、邛崃市、武侯区、双流区、金牛区、新都区、崇州市、青白江区、成华区、锦江区、新津区、都江堰市、蒲江县、彭州市)
昆明市(石林彝族自治县、嵩明县、五华区、东川区、禄劝彝族苗族自治县、寻甸回族彝族自治县、官渡区、西山区、盘龙区、富民县、呈贡区、晋宁区、安宁市、宜良县)
柳州市(柳北区、融安县、城中区、三江侗族自治县、柳江区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳南区、柳城县、鹿寨县)
长治市(黎城县、平顺县、长子县、武乡县、沁源县、襄垣县、壶关县、沁县、潞城区、屯留区、上党区、潞州区)
朔州市(平鲁区、应县、怀仁市、朔城区、山阴县、右玉县)
梧州市(蒙山县、岑溪市、藤县、龙圩区、万秀区、长洲区、苍梧县)
南京市(六合区、浦口区、溧水区、高淳区、玄武区、鼓楼区、建邺区、秦淮区、雨花台区、江宁区、栖霞区)
漳州市(云霄县、芗城区、龙海区、华安县、东山县、诏安县、龙文区、平和县、漳浦县、南靖县、长泰区)
广安市(邻水县、武胜县、广安区、华蓥市、岳池县、前锋区)
钦州市(浦北县、灵山县、钦北区、钦南区)
盐城市(东台市、滨海县、亭湖区、阜宁县、响水县、大丰区、建湖县、盐都区、射阳县)
临汾市(曲沃县、蒲县、永和县、汾西县、吉县、霍州市、大宁县、侯马市、尧都区、翼城县、浮山县、洪洞县、襄汾县、古县、隰县、安泽县、乡宁县)
舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)
白银市(白银区、靖远县、景泰县、会宁县、平川区)
濮阳市(南乐县、清丰县、濮阳县、华龙区、范县、台前县)
马鞍山市(雨山区、含山县、博望区、当涂县、花山区、和县)
衢州市(龙游县、开化县、柯城区、江山市、常山县、衢江区)
锦州市(凌河区、黑山县、太和区、北镇市、凌海市、古塔区、义县)
三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)
南宁市(隆安县、武鸣区、上林县、宾阳县、横州市、兴宁区、青秀区、江南区、西乡塘区、邕宁区、良庆区、马山县)
武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)
赤峰市(喀喇沁旗、敖汉旗、宁城县、林西县、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、红山区、松山区、巴林右旗、克什克腾旗、翁牛特旗)
安庆市(太湖县、潜山市、怀宁县、大观区、桐城市、宜秀区、迎江区、望江县、岳西县、宿松县)
盘锦市(盘山县、大洼区、双台子区、兴隆台区)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
阿克苏地区(柯坪县、拜城县、沙雅县、新和县、阿瓦提县、库车市、温宿县、乌什县、阿克苏市)
鹤壁市(山城区、浚县、淇县、淇滨区、鹤山区)
海口市(秀英区、琼山区、美兰区、龙华区)
六盘水市(钟山区、六枝特区、盘州市、水城区)
贺州市(平桂区、昭平县、钟山县、富川瑶族自治县、八步区)
黄山市(黄山区、休宁县、徽州区、歙县、祁门县、屯溪区、黟县)
北海市(银海区、合浦县、海城区、铁山港区)
宁德市(周宁县、霞浦县、福安市、蕉城区、古田县、柘荣县、屏南县、寿宁县、福鼎市)
绵阳市(安州区、梓潼县、平武县、涪城区、北川羌族自治县、江油市、三台县、盐亭县、游仙区)
河源市(龙川县、源城区、东源县、连平县、和平县、紫金县)
张掖市(高台县、民乐县、肃南裕固族自治县、甘州区、山丹县、临泽县)
绍兴市(柯桥区、新昌县、上虞区、越城区、嵊州市、诸暨市)
海东市(平安区、乐都区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)
忻州市(静乐县、忻府区、繁峙县、定襄县、神池县、原平市、五台县、保德县、偏关县、河曲县、代县、岢岚县、宁武县、五寨县)
厦门市(海沧区、湖里区、思明区、翔安区、同安区、集美区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、乾安县、扶余市、长岭县)
塔城地区(沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、托里县、裕民县、额敏县、乌苏市)
新乡市(红旗区、新乡县、封丘县、卫滨区、获嘉县、辉县市、牧野区、长垣市、卫辉市、原阳县、凤泉区、延津县)
三沙市(西沙区、南沙区)
萍乡市(上栗县、湘东区、安源区、莲花县、芦溪县)
许昌市(鄢陵县、襄城县、长葛市、禹州市、魏都区、建安区)
商洛市(商州区、商南县、山阳县、丹凤县、柞水县、镇安县、洛南县)
十堰市(郧西县、郧阳区、张湾区、竹山县、竹溪县、茅箭区、丹江口市、房县)
儋州市
来宾市(合山市、金秀瑶族自治县、武宣县、象州县、兴宾区、忻城县)
宜春市(铜鼓县、宜丰县、袁州区、丰城市、靖安县、奉新县、樟树市、高安市、上高县、万载县)
葫芦岛市(连山区、绥中县、龙港区、南票区、兴城市、建昌县)
六安市(叶集区、裕安区、霍山县、金安区、金寨县、霍邱县、舒城县)
玉树藏族自治州(杂多县、曲麻莱县、治多县、称多县、玉树市、囊谦县)
鄂州市(鄂城区、华容区、梁子湖区)
韶关市(翁源县、武江区、始兴县、乐昌市、浈江区、乳源瑶族自治县、仁化县、曲江区、南雄市、新丰县)
张家界市(武陵源区、永定区、桑植县、慈利县)
潍坊市(坊子区、高密市、寒亭区、潍城区、青州市、诸城市、安丘市、临朐县、昌乐县、奎文区、昌邑市、寿光市)
西宁市(城中区、湟中区、城东区、湟源县、大通回族土族自治县、城北区、城西区)
岳阳市(岳阳县、湘阴县、汨罗市、君山区、平江县、岳阳楼区、华容县、云溪区、临湘市)
榆林市(吴堡县、米脂县、定边县、横山区、榆阳区、清涧县、神木市、子洲县、佳县、府谷县、绥德县、靖边县)
威海市(乳山市、荣成市、环翠区、文登区)
黔东南苗族侗族自治州(锦屏县、施秉县、从江县、三穗县、镇远县、榕江县、雷山县、黎平县、岑巩县、台江县、麻江县、凯里市、丹寨县、黄平县、剑河县、天柱县)
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郴州市(苏仙区、嘉禾县、安仁县、桂东县、桂阳县、资兴市、临武县、汝城县、北湖区、宜章县、永兴县)
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丹东市(宽甸满族自治县、东港市、凤城市、振安区、振兴区、元宝区)
永州市(祁阳市、双牌县、冷水滩区、新田县、道县、江华瑶族自治县、蓝山县、宁远县、江永县、东安县、零陵区)
宁夏回族自治区
海西蒙古族藏族自治州(格尔木市、天峻县、都兰县、德令哈市、茫崖市、乌兰县)
香港特别行政区
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、文山市、马关县、西畴县、丘北县、广南县、富宁县、砚山县)
绥化市(绥棱县、兰西县、海伦市、北林区、安达市、望奎县、庆安县、明水县、青冈县、肇东市)
恩施土家族苗族自治州(恩施市、建始县、鹤峰县、来凤县、巴东县、利川市、咸丰县、宣恩县)
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通化市(通化县、集安市、辉南县、东昌区、柳河县、二道江区、梅河口市)
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周口市(西华县、商水县、鹿邑县、扶沟县、淮阳区、沈丘县、项城市、川汇区、郸城县、太康县)
广西壮族自治区
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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。
新闻结尾
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