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山南市(洛扎县、加查县、浪卡子县、扎囊县、措美县、桑日县、乃东区、曲松县、贡嘎县、琼结县、错那市、隆子县)

安阳市(龙安区、林州市、安阳县、汤阴县、北关区、内黄县、殷都区、文峰区、滑县)

黑河市(五大连池市、逊克县、爱辉区、孙吴县、嫩江市、北安市)

娄底市(涟源市、冷水江市、双峰县、新化县、娄星区)  眉山市(彭山区、洪雅县、仁寿县、丹棱县、青神县、东坡区)

内蒙古自治区

揭阳市(揭东区、榕城区、普宁市、揭西县、惠来县)

自贡市(贡井区、自流井区、大安区、富顺县、沿滩区、荣县)

攀枝花市(西区、米易县、仁和区、东区、盐边县)  盐城市(滨海县、亭湖区、建湖县、阜宁县、射阳县、大丰区、东台市、响水县、盐都区)

衢州市(龙游县、柯城区、衢江区、江山市、常山县、开化县)

贵阳市(南明区、乌当区、清镇市、开阳县、观山湖区、白云区、云岩区、花溪区、修文县、息烽县)

吉安市(井冈山市、峡江县、吉州区、永新县、万安县、青原区、吉安县、遂川县、吉水县、新干县、安福县、泰和县、永丰县)

东莞市

哈密市(伊吾县、巴里坤哈萨克自治县、伊州区)

酒泉市(敦煌市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、肃州区、玉门市、金塔县、阿克塞哈萨克族自治县)

和田地区(皮山县、于田县、民丰县、洛浦县、策勒县、墨玉县、和田市、和田县)

西宁市(城北区、湟中区、大通回族土族自治县、城东区、湟源县、城中区、城西区)

长春市(宽城区、二道区、绿园区、榆树市、公主岭市、朝阳区、双阳区、九台区、德惠市、南关区、农安县)

金华市(兰溪市、浦江县、磐安县、东阳市、义乌市、金东区、武义县、婺城区、永康市)

新乡市(延津县、封丘县、原阳县、牧野区、凤泉区、卫辉市、获嘉县、长垣市、卫滨区、红旗区、辉县市、新乡县)

陇南市(两当县、徽县、宕昌县、康县、西和县、礼县、武都区、文县、成县)

香港特别行政区

日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)

巴中市(恩阳区、通江县、平昌县、南江县、巴州区)

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

佛山市(高明区、禅城区、南海区、顺德区、三水区)

开封市(尉氏县、杞县、祥符区、兰考县、顺河回族区、禹王台区、通许县、鼓楼区、龙亭区)

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

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博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、精河县、温泉县、博乐市)

黄石市(下陆区、西塞山区、铁山区、大冶市、黄石港区、阳新县)

宜宾市(兴文县、高县、长宁县、珙县、叙州区、屏山县、江安县、南溪区、筠连县、翠屏区)

湖州市(南浔区、吴兴区、长兴县、安吉县、德清县)  沈阳市(康平县、皇姑区、于洪区、沈北新区、辽中区、法库县、新民市、和平区、沈河区、大东区、苏家屯区、浑南区、铁西区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿合奇县、阿图什市、乌恰县)

咸阳市(三原县、旬邑县、永寿县、渭城区、武功县、礼泉县、彬州市、乾县、泾阳县、长武县、兴平市、杨陵区、秦都区、淳化县)

抚顺市(新抚区、抚顺县、望花区、清原满族自治县、东洲区、新宾满族自治县、顺城区)秦皇岛市(抚宁区、卢龙县、昌黎县、北戴河区、山海关区、海港区、青龙满族自治县)

昌吉回族自治州(昌吉市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、阜康市、呼图壁县、奇台县、吉木萨尔县)  宿州市(泗县、砀山县、灵璧县、埇桥区、萧县)

成都市(金牛区、都江堰市、龙泉驿区、大邑县、彭州市、蒲江县、金堂县、简阳市、郫都区、成华区、新津区、青白江区、崇州市、青羊区、武侯区、新都区、双流区、邛崃市、锦江区、温江区)

天水市(秦安县、秦州区、张家川回族自治县、清水县、甘谷县、武山县、麦积区)

舟山市(定海区、岱山县、嵊泗县、普陀区)河源市(源城区、和平县、东源县、龙川县、紫金县、连平县)

烟台市(海阳市、栖霞市、莱州市、莱山区、蓬莱区、芝罘区、龙口市、莱阳市、牟平区、招远市、福山区)

玉林市(北流市、陆川县、博白县、玉州区、容县、兴业县、福绵区)

白城市(洮南市、通榆县、洮北区、镇赉县、大安市)

鹤岗市(兴山区、南山区、兴安区、绥滨县、东山区、萝北县、工农区、向阳区)

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

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)

那曲市(色尼区、索县、嘉黎县、尼玛县、聂荣县、比如县、班戈县、双湖县、安多县、巴青县、申扎县)

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

佳木斯市(富锦市、东风区、向阳区、前进区、同江市、抚远市、汤原县、桦川县、桦南县、郊区)

庆阳市(正宁县、合水县、庆城县、宁县、西峰区、华池县、环县、镇原县)

铜陵市(义安区、郊区、铜官区、枞阳县)

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

吉林市(永吉县、舒兰市、桦甸市、昌邑区、龙潭区、磐石市、丰满区、船营区、蛟河市)

鹤壁市(淇县、浚县、鹤山区、淇滨区、山城区)

淄博市(桓台县、淄川区、临淄区、周村区、高青县、沂源县、博山区、张店区)

安庆市(潜山市、太湖县、迎江区、大观区、宜秀区、望江县、桐城市、怀宁县、岳西县、宿松县)

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。