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伊春市(南岔县、铁力市、嘉荫县、友好区、汤旺县、伊美区、乌翠区、丰林县、大箐山县、金林区)

河池市(宜州区、环江毛南族自治县、凤山县、巴马瑶族自治县、东兰县、金城江区、天峨县、南丹县、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县)

商丘市(民权县、永城市、宁陵县、夏邑县、梁园区、柘城县、睢县、睢阳区、虞城县)

连云港市(灌云县、东海县、赣榆区、海州区、连云区、灌南县)  昆明市(晋宁区、西山区、东川区、嵩明县、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、安宁市、富民县、石林彝族自治县、官渡区、五华区、宜良县、寻甸回族彝族自治县、盘龙区)

三明市(尤溪县、泰宁县、大田县、清流县、建宁县、三元区、宁化县、沙县区、将乐县、永安市、明溪县)

乌鲁木齐市(头屯河区、新市区、天山区、乌鲁木齐县、达坂城区、沙依巴克区、水磨沟区、米东区)

汕头市(潮阳区、金平区、澄海区、南澳县、潮南区、龙湖区、濠江区)

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

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

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

恩施土家族苗族自治州(利川市、鹤峰县、来凤县、恩施市、巴东县、咸丰县、建始县、宣恩县)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(乌恰县、阿图什市、阿克陶县、阿合奇县)

玉溪市(峨山彝族自治县、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、澄江市、红塔区、华宁县、新平彝族傣族自治县、易门县、江川区)

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

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

和田地区(和田县、墨玉县、民丰县、于田县、洛浦县、策勒县、和田市、皮山县)

芜湖市(镜湖区、弋江区、繁昌区、湾沚区、鸠江区、无为市、南陵县)

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

六安市(裕安区、金寨县、金安区、霍邱县、叶集区、舒城县、霍山县)

泰州市(靖江市、泰兴市、高港区、兴化市、姜堰区、海陵区)

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

威海市(文登区、荣成市、环翠区、乳山市)

嘉峪关市

滁州市(凤阳县、明光市、琅琊区、来安县、全椒县、南谯区、天长市、定远县)

银川市(西夏区、兴庆区、永宁县、贺兰县、灵武市、金凤区)

德州市(乐陵市、宁津县、齐河县、武城县、夏津县、临邑县、禹城市、庆云县、陵城区、德城区、平原县)

三沙市(南沙区、西沙区)

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盘锦市(盘山县、兴隆台区、大洼区、双台子区)

陇南市(西和县、两当县、康县、成县、徽县、礼县、宕昌县、文县、武都区)

肇庆市(广宁县、怀集县、四会市、德庆县、鼎湖区、高要区、封开县、端州区)

曲靖市(陆良县、富源县、麒麟区、师宗县、会泽县、沾益区、宣威市、罗平县、马龙区)  鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)

日喀则市(南木林县、萨嘎县、昂仁县、谢通门县、仁布县、吉隆县、亚东县、拉孜县、康马县、白朗县、岗巴县、萨迦县、桑珠孜区、仲巴县、定日县、定结县、聂拉木县、江孜县)

通辽市(科尔沁区、科尔沁左翼中旗、开鲁县、奈曼旗、库伦旗、霍林郭勒市、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗)

德阳市(绵竹市、罗江区、广汉市、旌阳区、中江县、什邡市)广西壮族自治区

佳木斯市(前进区、东风区、郊区、同江市、富锦市、向阳区、桦南县、汤原县、抚远市、桦川县)  昌吉回族自治州(木垒哈萨克自治县、呼图壁县、昌吉市、奇台县、阜康市、玛纳斯县、吉木萨尔县)

宝鸡市(扶风县、眉县、凤翔区、陈仓区、岐山县、千阳县、太白县、金台区、凤县、渭滨区、麟游县、陇县)

许昌市(襄城县、长葛市、禹州市、鄢陵县、魏都区、建安区)

永州市(宁远县、新田县、江华瑶族自治县、东安县、冷水滩区、双牌县、江永县、祁阳市、零陵区、蓝山县、道县)临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、和政县、广河县、康乐县、临夏市、永靖县、临夏县)

株洲市(炎陵县、攸县、天元区、芦淞区、茶陵县、石峰区、渌口区、醴陵市、荷塘区)

秦皇岛市(卢龙县、北戴河区、山海关区、抚宁区、海港区、昌黎县、青龙满族自治县)

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

崇左市(扶绥县、江州区、宁明县、天等县、凭祥市、大新县、龙州县)

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

马鞍山市(和县、博望区、花山区、当涂县、含山县、雨山区)

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

绵阳市(安州区、北川羌族自治县、游仙区、平武县、盐亭县、梓潼县、三台县、江油市、涪城区)

信阳市(新县、平桥区、息县、固始县、商城县、光山县、罗山县、浉河区、潢川县、淮滨县)

潍坊市(青州市、临朐县、坊子区、潍城区、安丘市、高密市、昌邑市、诸城市、寿光市、昌乐县、奎文区、寒亭区)

沧州市(任丘市、黄骅市、吴桥县、运河区、沧县、青县、孟村回族自治县、东光县、泊头市、肃宁县、献县、新华区、南皮县、海兴县、河间市、盐山县)

鹤壁市(鹤山区、浚县、淇滨区、淇县、山城区)

贺州市(平桂区、钟山县、八步区、富川瑶族自治县、昭平县)

安康市(紫阳县、白河县、汉滨区、旬阳市、汉阴县、宁陕县、镇坪县、岚皋县、石泉县、平利县)

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

东营市(利津县、河口区、垦利区、广饶县、东营区)

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。