家庭乱炖大杂烩经典说说大全集_如何安全获取你想要的资源，避免风险！各观看《今日汇总》
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我们的售后服务团队将为您提供设备更新换代的优惠政策和方案。
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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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全国服务区域：
哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、二连浩特市、正蓝旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、正镶白旗)
汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)
绥化市(明水县、安达市、海伦市、青冈县、北林区、兰西县、肇东市、望奎县、庆安县、绥棱县)
宜春市(铜鼓县、高安市、奉新县、宜丰县、上高县、袁州区、万载县、靖安县、樟树市、丰城市)
阜新市(清河门区、阜新蒙古族自治县、彰武县、太平区、新邱区、海州区、细河区)
自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、贡井区、自流井区、荣县)
朝阳市(凌源市、龙城区、朝阳县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、北票市、建平县、双塔区)
鹤壁市(淇滨区、山城区、浚县、鹤山区、淇县)
秦皇岛市(青龙满族自治县、山海关区、北戴河区、昌黎县、海港区、卢龙县、抚宁区)
白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、抚松县、临江市、靖宇县)
菏泽市(定陶区、成武县、鄄城县、曹县、东明县、牡丹区、郓城县、巨野县、单县)
白银市(会宁县、白银区、平川区、靖远县、景泰县)
松原市(长岭县、宁江区、乾安县、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市)
周口市(商水县、郸城县、沈丘县、川汇区、扶沟县、项城市、西华县、淮阳区、鹿邑县、太康县)
锦州市(北镇市、太和区、古塔区、凌河区、黑山县、义县、凌海市)
株洲市(炎陵县、芦淞区、渌口区、醴陵市、石峰区、攸县、茶陵县、天元区、荷塘区)
资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、马关县、丘北县、富宁县、砚山县、西畴县、文山市、广南县)
百色市(田林县、乐业县、田阳区、凌云县、平果市、田东县、德保县、隆林各族自治县、靖西市、右江区、那坡县、西林县)
温州市(文成县、洞头区、苍南县、鹿城区、泰顺县、瓯海区、龙湾区、龙港市、永嘉县、乐清市、平阳县、瑞安市)
邢台市(柏乡县、临城县、隆尧县、任泽区、内丘县、平乡县、巨鹿县、信都区、宁晋县、清河县、临西县、沙河市、新河县、南宫市、南和区、威县、襄都区、广宗县)
南京市(建邺区、六合区、雨花台区、浦口区、江宁区、鼓楼区、玄武区、栖霞区、高淳区、秦淮区、溧水区)
中山市
黑河市(逊克县、爱辉区、孙吴县、北安市、嫩江市、五大连池市)
曲靖市(马龙区、沾益区、师宗县、罗平县、麒麟区、会泽县、富源县、宣威市、陆良县)
长沙市(长沙县、芙蓉区、天心区、开福区、宁乡市、岳麓区、望城区、雨花区、浏阳市)
徐州市(云龙区、贾汪区、鼓楼区、新沂市、泉山区、沛县、丰县、铜山区、邳州市、睢宁县)
阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)
黄冈市(黄梅县、浠水县、蕲春县、罗田县、团风县、红安县、黄州区、麻城市、英山县、武穴市)
济南市(市中区、商河县、莱芜区、天桥区、钢城区、平阴县、长清区、章丘区、济阳区、槐荫区、历城区、历下区)
牡丹江市(绥芬河市、阳明区、海林市、西安区、爱民区、东宁市、穆棱市、宁安市、东安区、林口县)
绍兴市(嵊州市、诸暨市、越城区、柯桥区、上虞区、新昌县)
丽江市(永胜县、玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区)
洛阳市(孟津区、西工区、洛宁县、洛龙区、瀍河回族区、伊川县、栾川县、涧西区、嵩县、汝阳县、新安县、宜阳县、偃师区、老城区)
安康市(镇坪县、汉阴县、紫阳县、宁陕县、石泉县、平利县、岚皋县、汉滨区、旬阳市、白河县)
荆门市(沙洋县、京山市、东宝区、钟祥市、掇刀区)
漯河市(源汇区、舞阳县、临颍县、郾城区、召陵区)
乌兰察布市(兴和县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、凉城县、商都县、卓资县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、集宁区、丰镇市、化德县)
大同市(云州区、广灵县、云冈区、平城区、左云县、阳高县、浑源县、灵丘县、天镇县、新荣区)
沈阳市(沈北新区、新民市、和平区、于洪区、康平县、沈河区、铁西区、大东区、法库县、苏家屯区、皇姑区、辽中区、浑南区)
池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
济源市
金昌市(永昌县、金川区)
吴忠市(红寺堡区、盐池县、利通区、青铜峡市、同心县)
恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、恩施市、鹤峰县、建始县、咸丰县、来凤县、宣恩县)
西安市(高陵区、碑林区、新城区、鄠邑区、未央区、周至县、莲湖区、阎良区、长安区、临潼区、蓝田县、雁塔区、灞桥区)
银川市(兴庆区、灵武市、西夏区、贺兰县、永宁县、金凤区)
濮阳市(范县、华龙区、濮阳县、清丰县、台前县、南乐县)
商丘市(梁园区、宁陵县、柘城县、虞城县、睢县、永城市、睢阳区、民权县、夏邑县)
巴音郭楞蒙古自治州(尉犁县、和静县、库尔勒市、焉耆回族自治县、若羌县、博湖县、且末县、轮台县、和硕县)
石家庄市(晋州市、赵县、裕华区、平山县、长安区、正定县、行唐县、辛集市、元氏县、灵寿县、高邑县、桥西区、无极县、井陉矿区、新华区、井陉县、栾城区、藁城区、鹿泉区、深泽县、新乐市、赞皇县)
衢州市(衢江区、江山市、柯城区、开化县、常山县、龙游县)
怀化市(通道侗族自治县、溆浦县、沅陵县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、辰溪县、会同县、洪江市、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、中方县、鹤城区)
宣城市(旌德县、广德市、宁国市、宣州区、郎溪县、泾县、绩溪县)
孝感市(孝昌县、安陆市、应城市、大悟县、孝南区、云梦县、汉川市)
广州市(从化区、南沙区、海珠区、越秀区、黄埔区、番禺区、花都区、天河区、白云区、荔湾区、增城区)
东莞市
海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、刚察县、海晏县)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
双鸭山市(宝山区、友谊县、集贤县、岭东区、四方台区、饶河县、宝清县、尖山区)
广西壮族自治区
威海市(环翠区、荣成市、文登区、乳山市)
昭通市(威信县、巧家县、镇雄县、永善县、绥江县、盐津县、水富市、鲁甸县、彝良县、昭阳区、大关县)
安庆市(桐城市、潜山市、大观区、太湖县、宿松县、迎江区、望江县、宜秀区、岳西县、怀宁县)
武威市(古浪县、天祝藏族自治县、民勤县、凉州区)
佳木斯市(抚远市、同江市、汤原县、郊区、东风区、富锦市、桦川县、前进区、向阳区、桦南县)
大庆市(杜尔伯特蒙古族自治县、红岗区、龙凤区、林甸县、让胡路区、肇源县、萨尔图区、大同区、肇州县)
延安市(子长市、宜川县、志丹县、富县、延川县、宝塔区、延长县、吴起县、黄龙县、安塞区、黄陵县、洛川县、甘泉县)
那曲市(双湖县、色尼区、尼玛县、申扎县、嘉黎县、巴青县、安多县、比如县、聂荣县、班戈县、索县)
德阳市(绵竹市、什邡市、旌阳区、中江县、广汉市、罗江区)
宿迁市(宿城区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、宿豫区)
阜阳市(界首市、颍州区、太和县、临泉县、阜南县、颍上县、颍泉区、颍东区)
河源市(东源县、源城区、连平县、和平县、紫金县、龙川县)
蚌埠市(淮上区、五河县、龙子湖区、怀远县、固镇县、蚌山区、禹会区)
定西市(临洮县、岷县、陇西县、漳县、通渭县、安定区、渭源县)
宁德市(霞浦县、周宁县、屏南县、寿宁县、福安市、古田县、柘荣县、福鼎市、蕉城区)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
香港特别行政区
固原市(原州区、隆德县、泾源县、彭阳县、西吉县)
新疆维吾尔自治区
本溪市(明山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、平山区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、平坝区、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、普定县)
许昌市(魏都区、鄢陵县、禹州市、长葛市、襄城县、建安区)
阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、红原县、松潘县、茂县、壤塘县、若尔盖县、金川县、黑水县、阿坝县、马尔康市、理县、汶川县、小金县)
绵阳市(梓潼县、盐亭县、游仙区、安州区、江油市、平武县、涪城区、北川羌族自治县、三台县)
枣庄市(滕州市、薛城区、市中区、山亭区、台儿庄区、峄城区)
广元市(昭化区、利州区、青川县、苍溪县、朝天区、剑阁县、旺苍县)
三门峡市(渑池县、湖滨区、义马市、卢氏县、陕州区、灵宝市)
长春市(九台区、公主岭市、朝阳区、榆树市、二道区、德惠市、绿园区、双阳区、南关区、农安县、宽城区)
巴彦淖尔市(五原县、乌拉特前旗、临河区、乌拉特后旗、磴口县、杭锦后旗、乌拉特中旗)
乌鲁木齐市(沙依巴克区、达坂城区、天山区、头屯河区、乌鲁木齐县、水磨沟区、米东区、新市区)
汕头市(南澳县、潮南区、潮阳区、澄海区、龙湖区、金平区、濠江区)
黄石市(黄石港区、铁山区、下陆区、阳新县、大冶市、西塞山区)
六安市(霍邱县、金寨县、霍山县、舒城县、金安区、裕安区、叶集区)
宁夏回族自治区
丹东市(东港市、振兴区、振安区、元宝区、凤城市、宽甸满族自治县)
邯郸市(邯山区、磁县、临漳县、永年区、复兴区、鸡泽县、大名县、曲周县、肥乡区、涉县、馆陶县、邱县、魏县、峰峰矿区、广平县、丛台区、武安市、成安县)
林芝市(米林市、察隅县、墨脱县、波密县、巴宜区、工布江达县、朗县)
大理白族自治州(洱源县、宾川县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、云龙县、剑川县、南涧彝族自治县、祥云县、永平县、巍山彝族回族自治县、大理市、弥渡县)
南充市(顺庆区、营山县、高坪区、嘉陵区、蓬安县、西充县、阆中市、南部县、仪陇县)
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福州市(连江县、台江区、闽清县、平潭县、晋安区、马尾区、罗源县、长乐区、永泰县、仓山区、鼓楼区、福清市、闽侯县)
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果洛藏族自治州(班玛县、甘德县、达日县、玛沁县、久治县、玛多县)
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淮南市(谢家集区、大通区、潘集区、田家庵区、寿县、凤台县、八公山区)
漳州市(南靖县、华安县、龙海区、平和县、长泰区、龙文区、云霄县、东山县、芗城区、诏安县、漳浦县)
丽水市(龙泉市、遂昌县、云和县、庆元县、莲都区、松阳县、青田县、缙云县、景宁畲族自治县)
淮安市(金湖县、洪泽区、清江浦区、盱眙县、涟水县、淮安区、淮阴区)
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遂宁市(安居区、蓬溪县、大英县、船山区、射洪市)
天津市(滨海新区、南开区、河东区、津南区、西青区、宁河区、武清区、河北区、北辰区、河西区、静海区、蓟州区、红桥区、东丽区、和平区、宝坻区)
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庆阳市(华池县、西峰区、镇原县、合水县、环县、正宁县、庆城县、宁县)
九江市(德安县、都昌县、永修县、瑞昌市、浔阳区、共青城市、濂溪区、彭泽县、修水县、柴桑区、湖口县、庐山市、武宁县)
泰州市(靖江市、海陵区、姜堰区、泰兴市、高港区、兴化市)
安阳市(安阳县、龙安区、滑县、汤阴县、林州市、北关区、文峰区、殷都区、内黄县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁东区、铁西区)
贵阳市(白云区、乌当区、清镇市、开阳县、观山湖区、花溪区、息烽县、云岩区、修文县、南明区)
雅安市(石棉县、荥经县、汉源县、宝兴县、雨城区、芦山县、名山区、天全县)
河池市(大化瑶族自治县、东兰县、环江毛南族自治县、凤山县、都安瑶族自治县、金城江区、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、天峨县、南丹县、宜州区)
鄂尔多斯市(准格尔旗、伊金霍洛旗、康巴什区、杭锦旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、达拉特旗、乌审旗、东胜区)
运城市(万荣县、盐湖区、垣曲县、河津市、芮城县、永济市、新绛县、绛县、闻喜县、平陆县、临猗县、夏县、稷山县)
来宾市(合山市、兴宾区、象州县、忻城县、金秀瑶族自治县、武宣县)
十堰市(竹溪县、房县、张湾区、郧阳区、丹江口市、郧西县、茅箭区、竹山县)
襄阳市(南漳县、老河口市、樊城区、枣阳市、襄城区、谷城县、襄州区、保康县、宜城市)
湖州市(南浔区、吴兴区、德清县、安吉县、长兴县)
阿勒泰地区(哈巴河县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、布尔津县、富蕴县、福海县)
韶关市(乐昌市、曲江区、始兴县、乳源瑶族自治县、浈江区、武江区、南雄市、新丰县、翁源县、仁化县)
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宿州市(萧县、泗县、埇桥区、灵璧县、砀山县)
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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