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葫芦岛市(兴城市、南票区、建昌县、绥中县、连山区、龙港区)
武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)
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来宾市(金秀瑶族自治县、兴宾区、象州县、合山市、武宣县、忻城县)
汉中市(洋县、汉台区、宁强县、镇巴县、城固县、佛坪县、略阳县、南郑区、勉县、西乡县、留坝县)
临夏回族自治州(永靖县、和政县、东乡族自治县、临夏市、康乐县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县)
河池市(环江毛南族自治县、宜州区、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、金城江区、东兰县、南丹县、罗城仫佬族自治县、巴马瑶族自治县、凤山县、天峨县)
东营市(东营区、广饶县、垦利区、河口区、利津县)
临沧市(耿马傣族佤族自治县、镇康县、云县、沧源佤族自治县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、凤庆县、永德县)
芜湖市(繁昌区、无为市、南陵县、弋江区、湾沚区、镜湖区、鸠江区)
泰州市(姜堰区、泰兴市、高港区、兴化市、海陵区、靖江市)
漯河市(舞阳县、源汇区、召陵区、郾城区、临颍县)
日喀则市(定日县、桑珠孜区、岗巴县、仲巴县、聂拉木县、南木林县、拉孜县、仁布县、白朗县、康马县、吉隆县、江孜县、定结县、谢通门县、昂仁县、萨嘎县、萨迦县、亚东县)
淮北市(相山区、烈山区、杜集区、濉溪县)
荆州市(荆州区、石首市、松滋市、沙市区、监利市、洪湖市、公安县、江陵县)
东莞市
巴彦淖尔市(五原县、临河区、乌拉特后旗、乌拉特中旗、乌拉特前旗、杭锦后旗、磴口县)
上海市(长宁区、金山区、闵行区、宝山区、普陀区、虹口区、松江区、杨浦区、徐汇区、崇明区、奉贤区、浦东新区、静安区、青浦区、嘉定区、黄浦区)
南充市(阆中市、顺庆区、蓬安县、仪陇县、嘉陵区、高坪区、西充县、营山县、南部县)
济南市(历下区、槐荫区、莱芜区、历城区、章丘区、市中区、长清区、济阳区、钢城区、商河县、平阴县、天桥区)
扬州市(高邮市、仪征市、宝应县、江都区、广陵区、邗江区)
鸡西市(鸡冠区、恒山区、梨树区、麻山区、城子河区、滴道区、密山市、虎林市、鸡东县)
中山市
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
重庆市(云阳县、万州区、石柱土家族自治县、南岸区、忠县、酉阳土家族苗族自治县、垫江县、巫山县、渝中区、大足区、江津区、綦江区、巴南区、彭水苗族土家族自治县、开州区、九龙坡区、铜梁区、合川区、荣昌区、潼南区、北碚区、渝北区、奉节县、永川区、梁平区、巫溪县、长寿区、武隆区、秀山土家族苗族自治县、大渡口区、江北区、南川区、城口县、丰都县、璧山区、沙坪坝区、黔江区、涪陵区)
菏泽市(曹县、定陶区、鄄城县、成武县、单县、牡丹区、巨野县、东明县、郓城县)
益阳市(南县、桃江县、赫山区、沅江市、安化县、资阳区)
恩施土家族苗族自治州(鹤峰县、咸丰县、巴东县、恩施市、建始县、来凤县、利川市、宣恩县)
楚雄彝族自治州(大姚县、武定县、南华县、元谋县、姚安县、楚雄市、禄丰市、永仁县、牟定县、双柏县)
双鸭山市(尖山区、岭东区、饶河县、宝清县、友谊县、集贤县、四方台区、宝山区)
广元市(利州区、旺苍县、苍溪县、青川县、剑阁县、朝天区、昭化区)
绥化市(庆安县、安达市、海伦市、绥棱县、兰西县、明水县、望奎县、肇东市、北林区、青冈县)
张家口市(尚义县、崇礼区、蔚县、张北县、沽源县、怀安县、万全区、涿鹿县、阳原县、怀来县、桥西区、宣化区、下花园区、桥东区、康保县、赤城县)
林芝市(墨脱县、米林市、波密县、巴宜区、察隅县、朗县、工布江达县)
南阳市(社旗县、桐柏县、南召县、镇平县、卧龙区、方城县、西峡县、宛城区、新野县、淅川县、邓州市、唐河县、内乡县)
咸宁市(咸安区、通城县、嘉鱼县、赤壁市、崇阳县、通山县)
秦皇岛市(青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、北戴河区、海港区、抚宁区、山海关区)
文山壮族苗族自治州(丘北县、文山市、麻栗坡县、砚山县、富宁县、马关县、广南县、西畴县)
玉树藏族自治州(杂多县、囊谦县、曲麻莱县、玉树市、治多县、称多县)
常德市(鼎城区、汉寿县、石门县、桃源县、澧县、津市市、临澧县、武陵区、安乡县)
甘孜藏族自治州(色达县、得荣县、稻城县、新龙县、道孚县、白玉县、理塘县、乡城县、德格县、九龙县、石渠县、泸定县、康定市、巴塘县、炉霍县、雅江县、丹巴县、甘孜县)
汕头市(潮阳区、潮南区、澄海区、龙湖区、金平区、濠江区、南澳县)
昌都市(八宿县、芒康县、江达县、类乌齐县、卡若区、丁青县、贡觉县、察雅县、边坝县、洛隆县、左贡县)
四平市(铁西区、梨树县、铁东区、伊通满族自治县、双辽市)
阿克苏地区(阿克苏市、新和县、柯坪县、沙雅县、库车市、阿瓦提县、乌什县、温宿县、拜城县)
西藏自治区
商洛市(商州区、商南县、柞水县、镇安县、山阳县、洛南县、丹凤县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
吉林市(永吉县、昌邑区、龙潭区、蛟河市、磐石市、桦甸市、船营区、舒兰市、丰满区)
克拉玛依市(独山子区、克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区)
西安市(阎良区、新城区、临潼区、莲湖区、灞桥区、碑林区、长安区、鄠邑区、蓝田县、未央区、雁塔区、周至县、高陵区)
乌鲁木齐市(水磨沟区、达坂城区、新市区、头屯河区、天山区、米东区、乌鲁木齐县、沙依巴克区)
澳门特别行政区
云浮市(新兴县、云城区、郁南县、罗定市、云安区)
固原市(彭阳县、原州区、西吉县、隆德县、泾源县)
抚顺市(抚顺县、东洲区、新抚区、望花区、新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区)
衢州市(衢江区、柯城区、常山县、龙游县、开化县、江山市)
惠州市(惠东县、惠城区、博罗县、龙门县、惠阳区)
盐城市(射阳县、亭湖区、盐都区、滨海县、建湖县、响水县、东台市、大丰区、阜宁县)
雅安市(雨城区、天全县、名山区、汉源县、石棉县、宝兴县、荥经县、芦山县)
白城市(镇赉县、通榆县、洮南市、洮北区、大安市)
海南藏族自治州(贵南县、同德县、贵德县、兴海县、共和县)
邯郸市(邱县、邯山区、磁县、武安市、曲周县、峰峰矿区、大名县、鸡泽县、复兴区、魏县、肥乡区、涉县、广平县、成安县、丛台区、临漳县、永年区、馆陶县)
焦作市(温县、武陟县、修武县、孟州市、马村区、解放区、博爱县、沁阳市、中站区、山阳区)
白山市(抚松县、长白朝鲜族自治县、靖宇县、临江市、浑江区、江源区)
哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)
赣州市(石城县、兴国县、赣县区、南康区、章贡区、龙南市、于都县、大余县、会昌县、信丰县、安远县、定南县、瑞金市、崇义县、宁都县、全南县、上犹县、寻乌县)
大同市(左云县、平城区、新荣区、阳高县、云冈区、云州区、广灵县、灵丘县、天镇县、浑源县)
怀化市(靖州苗族侗族自治县、中方县、沅陵县、新晃侗族自治县、辰溪县、芷江侗族自治县、溆浦县、洪江市、通道侗族自治县、麻阳苗族自治县、会同县、鹤城区)
杭州市(滨江区、余杭区、拱墅区、淳安县、萧山区、钱塘区、临平区、西湖区、临安区、富阳区、上城区、建德市、桐庐县)
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德州市(德城区、夏津县、平原县、禹城市、陵城区、临邑县、武城县、宁津县、庆云县、齐河县、乐陵市)
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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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