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

克拉玛依市(乌尔禾区、白碱滩区、独山子区、克拉玛依区)

南京市(溧水区、鼓楼区、建邺区、浦口区、栖霞区、高淳区、江宁区、雨花台区、秦淮区、六合区、玄武区)

吉林市(丰满区、舒兰市、龙潭区、永吉县、昌邑区、磐石市、桦甸市、蛟河市、船营区)  日照市(东港区、岚山区、五莲县、莒县)

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

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

南通市(如东县、崇川区、如皋市、启东市、海安市、海门区、通州区)澳门特别行政区

张掖市(高台县、民乐县、山丹县、肃南裕固族自治县、临泽县、甘州区)  阜新市(细河区、海州区、清河门区、彰武县、新邱区、太平区、阜新蒙古族自治县)

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

乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)

南阳市(南召县、镇平县、西峡县、新野县、内乡县、社旗县、方城县、淅川县、宛城区、卧龙区、桐柏县、邓州市、唐河县)

安顺市(平坝区、关岭布依族苗族自治县、西秀区、普定县、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县)

抚州市(金溪县、临川区、南城县、资溪县、广昌县、南丰县、宜黄县、崇仁县、乐安县、黎川县、东乡区)

嘉峪关市

九江市(都昌县、湖口县、共青城市、德安县、濂溪区、彭泽县、浔阳区、瑞昌市、柴桑区、修水县、武宁县、庐山市、永修县)

南平市(建阳区、松溪县、政和县、建瓯市、顺昌县、光泽县、邵武市、延平区、武夷山市、浦城县)

赤峰市(喀喇沁旗、克什克腾旗、翁牛特旗、元宝山区、松山区、阿鲁科尔沁旗、宁城县、林西县、巴林右旗、巴林左旗、红山区、敖汉旗)

攀枝花市(东区、米易县、仁和区、盐边县、西区)

朔州市(山阴县、朔城区、怀仁市、平鲁区、应县、右玉县)

防城港市(防城区、港口区、上思县、东兴市)

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

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

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

郴州市(桂阳县、安仁县、宜章县、永兴县、桂东县、汝城县、临武县、嘉禾县、苏仙区、北湖区、资兴市)

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

渭南市(蒲城县、合阳县、大荔县、白水县、潼关县、富平县、韩城市、华阴市、澄城县、临渭区、华州区)

深圳市(龙岗区、宝安区、盐田区、南山区、龙华区、福田区、罗湖区、坪山区、光明区)

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

宜昌市(远安县、五峰土家族自治县、枝江市、当阳市、点军区、秭归县、猇亭区、西陵区、伍家岗区、长阳土家族自治县、夷陵区、宜都市、兴山县)

孝感市(云梦县、安陆市、大悟县、应城市、孝昌县、汉川市、孝南区)

伊春市(嘉荫县、铁力市、金林区、乌翠区、南岔县、大箐山县、友好区、伊美区、丰林县、汤旺县)  钦州市(浦北县、灵山县、钦南区、钦北区)

淮安市(淮阴区、金湖县、盱眙县、洪泽区、涟水县、清江浦区、淮安区)

和田地区(洛浦县、和田市、策勒县、和田县、墨玉县、皮山县、民丰县、于田县)

广安市(武胜县、前锋区、华蓥市、广安区、岳池县、邻水县)江门市(新会区、开平市、台山市、江海区、鹤山市、蓬江区、恩平市)

苏州市(吴中区、昆山市、太仓市、张家港市、相城区、常熟市、吴江区、虎丘区、姑苏区)  包头市(青山区、东河区、石拐区、白云鄂博矿区、达尔罕茂明安联合旗、九原区、土默特右旗、昆都仑区、固阳县)

承德市(平泉市、双滦区、丰宁满族自治县、隆化县、围场满族蒙古族自治县、宽城满族自治县、承德县、滦平县、鹰手营子矿区、兴隆县、双桥区)

大理白族自治州(洱源县、鹤庆县、剑川县、巍山彝族回族自治县、大理市、祥云县、南涧彝族自治县、宾川县、云龙县、漾濞彝族自治县、永平县、弥渡县)

拉萨市(尼木县、城关区、曲水县、林周县、墨竹工卡县、达孜区、堆龙德庆区、当雄县)海口市(秀英区、美兰区、琼山区、龙华区)

漯河市(舞阳县、召陵区、源汇区、临颍县、郾城区)

济宁市(泗水县、曲阜市、任城区、微山县、邹城市、嘉祥县、汶上县、金乡县、梁山县、鱼台县、兖州区)

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

阜阳市(颍州区、临泉县、颍上县、界首市、太和县、阜南县、颍东区、颍泉区)

昌都市(左贡县、类乌齐县、洛隆县、卡若区、边坝县、芒康县、察雅县、贡觉县、丁青县、江达县、八宿县)

内蒙古自治区

湛江市(遂溪县、徐闻县、雷州市、赤坎区、廉江市、坡头区、吴川市、麻章区、霞山区)

三亚市(天涯区、海棠区、崖州区、吉阳区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

黄南藏族自治州(泽库县、同仁市、尖扎县、河南蒙古族自治县)

乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼后旗、凉城县、察哈尔右翼中旗、商都县、四子王旗、卓资县、察哈尔右翼前旗、集宁区、化德县、兴和县)

德宏傣族景颇族自治州(盈江县、梁河县、芒市、瑞丽市、陇川县)

黔西南布依族苗族自治州(普安县、望谟县、册亨县、兴义市、安龙县、晴隆县、贞丰县、兴仁市)

巴中市(平昌县、南江县、恩阳区、通江县、巴州区)

温州市(文成县、泰顺县、瓯海区、鹿城区、龙湾区、永嘉县、苍南县、瑞安市、龙港市、洞头区、平阳县、乐清市)

大同市(新荣区、左云县、阳高县、浑源县、平城区、云州区、灵丘县、天镇县、云冈区、广灵县)

　　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。