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武汉市(蔡甸区、江汉区、青山区、硚口区、洪山区、汉阳区、新洲区、江岸区、黄陂区、武昌区、江夏区、汉南区、东西湖区)

盐城市(建湖县、射阳县、盐都区、阜宁县、东台市、大丰区、亭湖区、响水县、滨海县)

潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)

东莞市  长治市(壶关县、屯留区、黎城县、潞城区、沁源县、潞州区、沁县、襄垣县、武乡县、平顺县、长子县、上党区)

清远市(清城区、英德市、连山壮族瑶族自治县、佛冈县、连州市、连南瑶族自治县、阳山县、清新区)

内蒙古自治区

保山市(腾冲市、昌宁县、隆阳区、龙陵县、施甸县)

大理白族自治州(弥渡县、南涧彝族自治县、剑川县、云龙县、鹤庆县、大理市、永平县、漾濞彝族自治县、祥云县、洱源县、宾川县、巍山彝族回族自治县)  淄博市(博山区、淄川区、沂源县、张店区、桓台县、周村区、临淄区、高青县)

赣州市(瑞金市、于都县、安远县、龙南市、上犹县、赣县区、崇义县、南康区、信丰县、定南县、大余县、全南县、寻乌县、兴国县、会昌县、宁都县、石城县、章贡区)

河源市(和平县、连平县、龙川县、源城区、紫金县、东源县)

三沙市(南沙区、西沙区)

榆林市(佳县、府谷县、神木市、吴堡县、靖边县、米脂县、清涧县、子洲县、榆阳区、绥德县、横山区、定边县)

桂林市(灵川县、平乐县、阳朔县、兴安县、象山区、龙胜各族自治县、资源县、荔浦市、灌阳县、秀峰区、临桂区、永福县、七星区、雁山区、全州县、恭城瑶族自治县、叠彩区)

亳州市(涡阳县、谯城区、蒙城县、利辛县)

鄂尔多斯市(鄂托克前旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、乌审旗、达拉特旗、准格尔旗、康巴什区、杭锦旗、东胜区)

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

哈尔滨市(阿城区、五常市、依兰县、尚志市、木兰县、延寿县、香坊区、南岗区、双城区、方正县、松北区、巴彦县、道里区、道外区、平房区、通河县、宾县、呼兰区)

玉林市(博白县、北流市、陆川县、兴业县、福绵区、玉州区、容县)

通化市(通化县、柳河县、东昌区、辉南县、二道江区、集安市、梅河口市)

乐山市(沐川县、市中区、金口河区、峨眉山市、夹江县、五通桥区、沙湾区、井研县、犍为县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县)

三门峡市(灵宝市、卢氏县、陕州区、义马市、渑池县、湖滨区)

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

台州市(玉环市、椒江区、仙居县、天台县、黄岩区、三门县、温岭市、路桥区、临海市)

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

鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)

湖州市(南浔区、长兴县、安吉县、德清县、吴兴区)

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

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遵义市(务川仡佬族苗族自治县、习水县、道真仡佬族苗族自治县、赤水市、播州区、仁怀市、汇川区、绥阳县、凤冈县、桐梓县、红花岗区、余庆县、湄潭县、正安县)

迪庆藏族自治州(德钦县、维西傈僳族自治县、香格里拉市)

白城市(大安市、洮南市、洮北区、镇赉县、通榆县)

泉州市(惠安县、德化县、丰泽区、金门县、晋江市、石狮市、南安市、永春县、泉港区、安溪县、鲤城区、洛江区)  玉溪市(澄江市、新平彝族傣族自治县、易门县、华宁县、江川区、通海县、元江哈尼族彝族傣族自治县、红塔区、峨山彝族自治县)

铜仁市(玉屏侗族自治县、沿河土家族自治县、德江县、松桃苗族自治县、石阡县、江口县、万山区、碧江区、思南县、印江土家族苗族自治县)

十堰市(丹江口市、张湾区、郧阳区、茅箭区、竹山县、郧西县、房县、竹溪县)

江门市(恩平市、鹤山市、台山市、江海区、新会区、蓬江区、开平市)南京市(秦淮区、雨花台区、鼓楼区、栖霞区、高淳区、建邺区、浦口区、六合区、江宁区、溧水区、玄武区)

丹东市(凤城市、元宝区、宽甸满族自治县、振安区、东港市、振兴区)  云浮市(罗定市、云城区、郁南县、云安区、新兴县)

文山壮族苗族自治州(广南县、西畴县、马关县、麻栗坡县、砚山县、丘北县、富宁县、文山市)

自贡市(沿滩区、贡井区、自流井区、荣县、富顺县、大安区)

巴中市(通江县、恩阳区、南江县、平昌县、巴州区)双鸭山市(饶河县、宝山区、宝清县、友谊县、尖山区、岭东区、集贤县、四方台区)

宜春市(丰城市、靖安县、上高县、樟树市、奉新县、万载县、铜鼓县、袁州区、宜丰县、高安市)

新疆维吾尔自治区

常州市(溧阳市、金坛区、新北区、天宁区、武进区、钟楼区)

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

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

上饶市(铅山县、玉山县、广信区、广丰区、德兴市、万年县、鄱阳县、信州区、余干县、横峰县、弋阳县、婺源县)

威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

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

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

钦州市(钦南区、灵山县、浦北县、钦北区)

广元市(利州区、旺苍县、昭化区、剑阁县、朝天区、苍溪县、青川县)

张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)

阿坝藏族羌族自治州(壤塘县、汶川县、红原县、金川县、马尔康市、小金县、阿坝县、茂县、若尔盖县、九寨沟县、黑水县、松潘县、理县)

杭州市(余杭区、萧山区、建德市、西湖区、桐庐县、临平区、拱墅区、上城区、钱塘区、富阳区、滨江区、临安区、淳安县)

沈阳市(新民市、浑南区、苏家屯区、和平区、大东区、法库县、于洪区、辽中区、沈河区、皇姑区、铁西区、沈北新区、康平县)

北京市(丰台区、西城区、怀柔区、石景山区、延庆区、通州区、海淀区、密云区、朝阳区、昌平区、平谷区、顺义区、门头沟区、房山区、大兴区、东城区)

　　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。