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全国服务区域：
临夏回族自治州(广河县、永靖县、东乡族自治县、和政县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、康乐县、临夏县)
佳木斯市(郊区、同江市、向阳区、桦川县、抚远市、前进区、桦南县、东风区、汤原县、富锦市)
南昌市(青山湖区、新建区、西湖区、安义县、南昌县、东湖区、青云谱区、进贤县、红谷滩区)
西宁市(大通回族土族自治县、城西区、湟中区、城北区、城东区、城中区、湟源县)
蚌埠市(龙子湖区、怀远县、蚌山区、五河县、淮上区、固镇县、禹会区)
广元市(利州区、苍溪县、剑阁县、昭化区、青川县、朝天区、旺苍县)
鸡西市(鸡冠区、滴道区、梨树区、麻山区、密山市、鸡东县、城子河区、恒山区、虎林市)
河源市(和平县、连平县、源城区、紫金县、龙川县、东源县)
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)
阿坝藏族羌族自治州(红原县、黑水县、若尔盖县、九寨沟县、壤塘县、金川县、小金县、马尔康市、阿坝县、松潘县、茂县、理县、汶川县)
柳州市(城中区、鹿寨县、融水苗族自治县、鱼峰区、柳北区、三江侗族自治县、柳南区、柳城县、融安县、柳江区)
黔东南苗族侗族自治州(台江县、三穗县、剑河县、天柱县、丹寨县、凯里市、镇远县、岑巩县、黄平县、锦屏县、雷山县、从江县、施秉县、麻江县、黎平县、榕江县)
固原市(西吉县、原州区、隆德县、泾源县、彭阳县)
绵阳市(北川羌族自治县、江油市、安州区、盐亭县、平武县、涪城区、游仙区、梓潼县、三台县)
红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、元阳县、泸西县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、绿春县、红河县、石屏县、河口瑶族自治县、屏边苗族自治县、蒙自市、个旧市、建水县)
咸阳市(彬州市、秦都区、长武县、乾县、兴平市、旬邑县、泾阳县、永寿县、杨陵区、三原县、淳化县、渭城区、礼泉县、武功县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、杂多县、玉树市、治多县、称多县、囊谦县)
汕尾市(陆河县、陆丰市、城区、海丰县)
舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)
长治市(沁源县、潞城区、武乡县、潞州区、黎城县、上党区、长子县、沁县、壶关县、襄垣县、屯留区、平顺县)
龙岩市(上杭县、漳平市、长汀县、永定区、武平县、新罗区、连城县)
银川市(永宁县、西夏区、兴庆区、灵武市、金凤区、贺兰县)
绥化市(明水县、绥棱县、肇东市、海伦市、青冈县、望奎县、庆安县、兰西县、安达市、北林区)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)
淮安市(淮阴区、清江浦区、盱眙县、涟水县、洪泽区、淮安区、金湖县)
湘西土家族苗族自治州(花垣县、龙山县、古丈县、永顺县、保靖县、吉首市、凤凰县、泸溪县)
泰安市(岱岳区、泰山区、宁阳县、东平县、新泰市、肥城市)
广西壮族自治区
崇左市(天等县、扶绥县、宁明县、江州区、大新县、凭祥市、龙州县)
连云港市(东海县、连云区、海州区、赣榆区、灌南县、灌云县)
宜宾市(屏山县、筠连县、翠屏区、兴文县、珙县、江安县、长宁县、叙州区、南溪区、高县)
丽江市(华坪县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区、宁蒗彝族自治县)
海东市(平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县、乐都区、循化撒拉族自治县、互助土族自治县)
乐山市(五通桥区、市中区、沐川县、峨眉山市、犍为县、金口河区、峨边彝族自治县、沙湾区、井研县、马边彝族自治县、夹江县)
徐州市(云龙区、铜山区、丰县、贾汪区、新沂市、沛县、睢宁县、泉山区、邳州市、鼓楼区)
澳门特别行政区
仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)
青岛市(市南区、市北区、平度市、城阳区、崂山区、莱西市、李沧区、胶州市、即墨区、黄岛区)
庆阳市(镇原县、庆城县、环县、合水县、正宁县、西峰区、宁县、华池县)
那曲市(申扎县、巴青县、色尼区、尼玛县、聂荣县、安多县、索县、双湖县、班戈县、比如县、嘉黎县)
鄂尔多斯市(东胜区、康巴什区、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、杭锦旗、乌审旗、鄂托克旗、准格尔旗、达拉特旗)
六盘水市(六枝特区、盘州市、水城区、钟山区)
平顶山市(郏县、汝州市、石龙区、湛河区、鲁山县、卫东区、舞钢市、新华区、宝丰县、叶县)
大连市(西岗区、长海县、普兰店区、瓦房店市、中山区、金州区、甘井子区、庄河市、旅顺口区、沙河口区)
恩施土家族苗族自治州(利川市、宣恩县、巴东县、建始县、来凤县、鹤峰县、恩施市、咸丰县)
漯河市(临颍县、源汇区、郾城区、舞阳县、召陵区)
镇江市(丹阳市、润州区、京口区、丹徒区、扬中市、句容市)
菏泽市(鄄城县、定陶区、单县、曹县、巨野县、东明县、郓城县、牡丹区、成武县)
宁德市(霞浦县、福鼎市、周宁县、寿宁县、福安市、屏南县、柘荣县、古田县、蕉城区)
内江市(隆昌市、东兴区、市中区、威远县、资中县)
朔州市(怀仁市、朔城区、山阴县、右玉县、应县、平鲁区)
西安市(周至县、鄠邑区、灞桥区、碑林区、莲湖区、新城区、雁塔区、阎良区、高陵区、临潼区、长安区、蓝田县、未央区)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、独山子区、乌尔禾区)
和田地区(和田市、和田县、策勒县、洛浦县、墨玉县、于田县、民丰县、皮山县)
昌吉回族自治州(阜康市、昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县、吉木萨尔县)
扬州市(高邮市、宝应县、江都区、仪征市、广陵区、邗江区)
昆明市(官渡区、晋宁区、五华区、东川区、寻甸回族彝族自治县、富民县、盘龙区、宜良县、安宁市、呈贡区、禄劝彝族苗族自治县、西山区、石林彝族自治县、嵩明县)
大理白族自治州(剑川县、洱源县、祥云县、弥渡县、大理市、宾川县、巍山彝族回族自治县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、云龙县、鹤庆县、永平县)
承德市(丰宁满族自治县、双桥区、滦平县、鹰手营子矿区、承德县、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、平泉市、隆化县、兴隆县、双滦区)
揭阳市(揭西县、榕城区、普宁市、惠来县、揭东区)
濮阳市(范县、清丰县、濮阳县、华龙区、南乐县、台前县)
朝阳市(北票市、双塔区、朝阳县、建平县、凌源市、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县)
乌鲁木齐市(乌鲁木齐县、头屯河区、达坂城区、天山区、水磨沟区、沙依巴克区、米东区、新市区)
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赣州市(会昌县、瑞金市、兴国县、龙南市、大余县、上犹县、于都县、崇义县、章贡区、寻乌县、赣县区、石城县、全南县、定南县、南康区、安远县、信丰县、宁都县)
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平凉市(静宁县、泾川县、崇信县、华亭市、庄浪县、灵台县、崆峒区)
巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、且末县、库尔勒市、尉犁县、轮台县、和静县、若羌县、焉耆回族自治县、和硕县)
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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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