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果洛藏族自治州(玛多县、久治县、达日县、甘德县、班玛县、玛沁县)

六安市(裕安区、叶集区、金安区、霍山县、舒城县、金寨县、霍邱县)

日照市(五莲县、东港区、岚山区、莒县)

台州市(路桥区、仙居县、椒江区、温岭市、三门县、天台县、临海市、黄岩区、玉环市)  哈尔滨市(方正县、香坊区、木兰县、道外区、通河县、双城区、巴彦县、道里区、呼兰区、五常市、南岗区、尚志市、平房区、宾县、延寿县、阿城区、松北区、依兰县)

邯郸市(峰峰矿区、永年区、丛台区、武安市、磁县、馆陶县、大名县、临漳县、复兴区、肥乡区、邯山区、广平县、涉县、魏县、曲周县、邱县、成安县、鸡泽县)

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

吴忠市(红寺堡区、盐池县、利通区、青铜峡市、同心县)铜仁市(沿河土家族自治县、石阡县、玉屏侗族自治县、德江县、万山区、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、思南县、碧江区、江口县)

河源市(连平县、紫金县、龙川县、源城区、东源县、和平县)  那曲市(安多县、色尼区、聂荣县、尼玛县、索县、嘉黎县、双湖县、申扎县、班戈县、比如县、巴青县)

大理白族自治州(永平县、南涧彝族自治县、宾川县、洱源县、鹤庆县、祥云县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、漾濞彝族自治县、大理市、剑川县、云龙县)

湛江市(吴川市、麻章区、雷州市、遂溪县、廉江市、坡头区、徐闻县、赤坎区、霞山区)

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

平凉市(静宁县、庄浪县、崆峒区、灵台县、华亭市、崇信县、泾川县)

阿克苏地区(库车市、沙雅县、拜城县、柯坪县、新和县、温宿县、乌什县、阿瓦提县、阿克苏市)

池州市(青阳县、贵池区、东至县、石台县)

金华市(金东区、婺城区、东阳市、浦江县、兰溪市、武义县、磐安县、义乌市、永康市)

滨州市(无棣县、博兴县、惠民县、邹平市、沾化区、滨城区、阳信县)

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

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

抚顺市(新抚区、望花区、顺城区、抚顺县、东洲区、清原满族自治县、新宾满族自治县)

陇南市(康县、西和县、徽县、文县、两当县、成县、宕昌县、礼县、武都区)

张家口市(万全区、怀来县、桥西区、崇礼区、沽源县、尚义县、下花园区、康保县、怀安县、涿鹿县、张北县、蔚县、阳原县、宣化区、赤城县、桥东区)

萍乡市(安源区、莲花县、芦溪县、湘东区、上栗县)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、芒市、盈江县、陇川县、梁河县)

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

铁岭市(铁岭县、昌图县、开原市、清河区、银州区、调兵山市、西丰县)

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

绥化市(庆安县、兰西县、青冈县、北林区、绥棱县、肇东市、望奎县、安达市、明水县、海伦市)

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临沧市(永德县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、镇康县、沧源佤族自治县、临翔区)

石河子市(昆玉市、图木舒克市、可克达拉市、五家渠市、阿拉尔市、北屯市、铁门关市、胡杨河市、双河市、白杨市、新星市)

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

红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、石屏县、绿春县、金平苗族瑶族傣族自治县、泸西县、个旧市、建水县、元阳县、红河县、弥勒市、屏边苗族自治县、开远市、蒙自市)  郴州市(北湖区、汝城县、临武县、宜章县、资兴市、永兴县、嘉禾县、苏仙区、安仁县、桂东县、桂阳县)

吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)

湘西土家族苗族自治州(保靖县、泸溪县、龙山县、花垣县、凤凰县、吉首市、古丈县、永顺县)

通化市(梅河口市、柳河县、通化县、集安市、东昌区、辉南县、二道江区)荆门市(京山市、掇刀区、钟祥市、沙洋县、东宝区)

长春市(九台区、绿园区、二道区、南关区、农安县、榆树市、公主岭市、朝阳区、双阳区、德惠市、宽城区)  南充市(仪陇县、嘉陵区、西充县、营山县、高坪区、蓬安县、顺庆区、南部县、阆中市)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

湘潭市(湘潭县、岳塘区、雨湖区、湘乡市、韶山市)

廊坊市(大城县、霸州市、香河县、广阳区、大厂回族自治县、三河市、固安县、安次区、文安县、永清县)忻州市(河曲县、代县、偏关县、原平市、五台县、神池县、五寨县、岢岚县、宁武县、保德县、静乐县、忻府区、繁峙县、定襄县)

鹤岗市(兴安区、萝北县、绥滨县、向阳区、南山区、工农区、兴山区、东山区)

宜宾市(珙县、翠屏区、南溪区、长宁县、屏山县、叙州区、江安县、兴文县、筠连县、高县)

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

宣城市(郎溪县、旌德县、绩溪县、广德市、宣州区、宁国市、泾县)

邢台市(南和区、临西县、临城县、平乡县、广宗县、宁晋县、襄都区、内丘县、隆尧县、沙河市、信都区、清河县、新河县、威县、南宫市、巨鹿县、柏乡县、任泽区)

濮阳市(清丰县、华龙区、范县、濮阳县、南乐县、台前县)

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

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

阜新市(新邱区、太平区、阜新蒙古族自治县、清河门区、细河区、海州区、彰武县)

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

威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)

无锡市(宜兴市、新吴区、江阴市、滨湖区、惠山区、锡山区、梁溪区)

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

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

镇江市(扬中市、句容市、丹徒区、丹阳市、润州区、京口区)

白银市(景泰县、白银区、会宁县、平川区、靖远县)

　　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。