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昨天让儿日了,感受科技与艺术的极致碰撞!

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日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)








常州市(钟楼区、武进区、天宁区、金坛区、新北区、溧阳市)








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








舟山市(定海区、嵊泗县、普陀区、岱山县)  巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、库尔勒市、轮台县、且末县、博湖县、尉犁县、和静县、焉耆回族自治县、若羌县)








宁德市(霞浦县、周宁县、福鼎市、福安市、屏南县、寿宁县、蕉城区、柘荣县、古田县)








遂宁市(射洪市、船山区、安居区、大英县、蓬溪县)








宣城市(旌德县、宣州区、广德市、郎溪县、宁国市、泾县、绩溪县)亳州市(利辛县、涡阳县、谯城区、蒙城县)








株洲市(石峰区、炎陵县、攸县、渌口区、醴陵市、荷塘区、芦淞区、茶陵县、天元区)  营口市(老边区、站前区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市、西市区)








黄南藏族自治州(同仁市、泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县)








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








临夏回族自治州(康乐县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、东乡族自治县、广河县、和政县、临夏市、临夏县、永靖县)








黑河市(逊克县、爱辉区、嫩江市、北安市、五大连池市、孙吴县)








龙岩市(武平县、连城县、长汀县、上杭县、漳平市、永定区、新罗区)








怀化市(沅陵县、会同县、溆浦县、洪江市、辰溪县、通道侗族自治县、鹤城区、中方县、芷江侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县)








楚雄彝族自治州(禄丰市、武定县、姚安县、永仁县、牟定县、大姚县、南华县、楚雄市、元谋县、双柏县)








雅安市(石棉县、雨城区、芦山县、汉源县、荥经县、天全县、名山区、宝兴县)








合肥市(包河区、肥东县、庐江县、肥西县、长丰县、巢湖市、蜀山区、庐阳区、瑶海区)








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








丹东市(振兴区、凤城市、东港市、元宝区、宽甸满族自治县、振安区)








常德市(武陵区、鼎城区、汉寿县、桃源县、安乡县、澧县、津市市、石门县、临澧县)








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








伊犁哈萨克自治州(伊宁市、巩留县、霍尔果斯市、察布查尔锡伯自治县、昭苏县、伊宁县、尼勒克县、新源县、特克斯县、霍城县、奎屯市)








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








娄底市(涟源市、冷水江市、娄星区、双峰县、新化县)








泰州市(靖江市、高港区、姜堰区、海陵区、泰兴市、兴化市)








运城市(芮城县、平陆县、临猗县、闻喜县、垣曲县、永济市、万荣县、绛县、夏县、盐湖区、河津市、稷山县、新绛县)
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衡阳市(耒阳市、祁东县、衡东县、石鼓区、雁峰区、珠晖区、衡山县、衡南县、蒸湘区、常宁市、衡阳县、南岳区)








贵港市(港南区、港北区、平南县、桂平市、覃塘区)








洛阳市(伊川县、宜阳县、新安县、汝阳县、老城区、涧西区、瀍河回族区、洛龙区、西工区、孟津区、嵩县、偃师区、洛宁县、栾川县)








昭通市(大关县、巧家县、盐津县、威信县、绥江县、永善县、彝良县、水富市、镇雄县、昭阳区、鲁甸县)  阳江市(阳东区、江城区、阳西县、阳春市)








北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)








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








海南藏族自治州(同德县、兴海县、共和县、贵德县、贵南县)苏州市(吴江区、昆山市、姑苏区、吴中区、张家港市、常熟市、虎丘区、太仓市、相城区)








安顺市(普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县)  渭南市(华州区、大荔县、白水县、富平县、合阳县、临渭区、澄城县、蒲城县、潼关县、华阴市、韩城市)








邵阳市(城步苗族自治县、绥宁县、武冈市、隆回县、邵阳县、北塔区、洞口县、新宁县、邵东市、双清区、大祥区、新邵县)








莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、仙游县、荔城区)








来宾市(兴宾区、武宣县、象州县、合山市、忻城县、金秀瑶族自治县)延安市(黄陵县、延长县、洛川县、志丹县、安塞区、黄龙县、延川县、宜川县、子长市、富县、甘泉县、宝塔区、吴起县)








太原市(阳曲县、尖草坪区、清徐县、晋源区、古交市、万柏林区、杏花岭区、迎泽区、娄烦县、小店区)








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








澳门特别行政区








济南市(长清区、天桥区、历城区、平阴县、商河县、钢城区、莱芜区、市中区、槐荫区、济阳区、历下区、章丘区)








朔州市(朔城区、平鲁区、应县、怀仁市、山阴县、右玉县)








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








六安市(金寨县、叶集区、金安区、裕安区、舒城县、霍邱县、霍山县)








白银市(靖远县、会宁县、平川区、白银区、景泰县)








抚顺市(东洲区、新抚区、望花区、抚顺县、新宾满族自治县、顺城区、清原满族自治县)








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








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铁岭市(铁岭县、开原市、昌图县、西丰县、调兵山市、银州区、清河区)








黔南布依族苗族自治州(福泉市、惠水县、龙里县、罗甸县、瓮安县、贵定县、荔波县、长顺县、独山县、平塘县、都匀市、三都水族自治县)








果洛藏族自治州(玛沁县、达日县、班玛县、玛多县、久治县、甘德县)








日喀则市(康马县、岗巴县、吉隆县、拉孜县、聂拉木县、定日县、定结县、仁布县、萨嘎县、亚东县、江孜县、白朗县、南木林县、谢通门县、仲巴县、桑珠孜区、萨迦县、昂仁县)








汕头市(濠江区、澄海区、潮阳区、南澳县、金平区、龙湖区、潮南区)

  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。

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