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黔东南苗族侗族自治州(台江县、天柱县、施秉县、雷山县、榕江县、黎平县、岑巩县、剑河县、三穗县、凯里市、黄平县、麻江县、丹寨县、从江县、锦屏县、镇远县)

荆州市(石首市、沙市区、江陵县、洪湖市、公安县、监利市、荆州区、松滋市)

贺州市(八步区、钟山县、富川瑶族自治县、平桂区、昭平县)

昆明市(西山区、安宁市、五华区、富民县、石林彝族自治县、呈贡区、寻甸回族彝族自治县、东川区、宜良县、嵩明县、禄劝彝族苗族自治县、官渡区、晋宁区、盘龙区)  漳州市(长泰区、华安县、龙海区、芗城区、龙文区、东山县、平和县、诏安县、漳浦县、南靖县、云霄县)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县)

伊春市(铁力市、大箐山县、汤旺县、丰林县、乌翠区、伊美区、嘉荫县、南岔县、金林区、友好区)

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

拉萨市(当雄县、城关区、堆龙德庆区、曲水县、尼木县、达孜区、墨竹工卡县、林周县)  长春市(农安县、宽城区、双阳区、九台区、德惠市、榆树市、二道区、公主岭市、绿园区、南关区、朝阳区)

崇左市(龙州县、大新县、扶绥县、江州区、宁明县、凭祥市、天等县)

柳州市(柳南区、柳江区、鱼峰区、柳城县、柳北区、融水苗族自治县、鹿寨县、融安县、三江侗族自治县、城中区)

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

临沂市(兰陵县、河东区、罗庄区、临沭县、平邑县、郯城县、沂水县、蒙阴县、莒南县、兰山区、费县、沂南县)

德州市(宁津县、乐陵市、齐河县、陵城区、临邑县、禹城市、武城县、德城区、平原县、庆云县、夏津县)

海口市(秀英区、琼山区、龙华区、美兰区)

德阳市(绵竹市、中江县、广汉市、什邡市、罗江区、旌阳区)

滨州市(博兴县、邹平市、沾化区、阳信县、惠民县、滨城区、无棣县)

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

衡水市(枣强县、饶阳县、武邑县、深州市、阜城县、故城县、武强县、桃城区、冀州区、安平县、景县)

甘南藏族自治州(玛曲县、碌曲县、迭部县、舟曲县、卓尼县、夏河县、临潭县、合作市)

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

苏州市(吴中区、吴江区、虎丘区、相城区、太仓市、常熟市、昆山市、姑苏区、张家港市)

黄冈市(蕲春县、武穴市、罗田县、英山县、黄梅县、黄州区、红安县、浠水县、团风县、麻城市)

平顶山市(石龙区、新华区、郏县、湛河区、宝丰县、鲁山县、汝州市、舞钢市、卫东区、叶县)

汕头市(龙湖区、金平区、澄海区、潮阳区、南澳县、濠江区、潮南区)

葫芦岛市(连山区、龙港区、建昌县、绥中县、兴城市、南票区)

白山市(江源区、长白朝鲜族自治县、靖宇县、浑江区、抚松县、临江市)

铜陵市(义安区、铜官区、枞阳县、郊区)

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内江市(东兴区、市中区、威远县、隆昌市、资中县)

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

昭通市(昭阳区、绥江县、永善县、威信县、盐津县、镇雄县、鲁甸县、彝良县、水富市、大关县、巧家县)

锦州市(太和区、古塔区、义县、凌河区、北镇市、凌海市、黑山县)  衡阳市(衡阳县、衡南县、祁东县、常宁市、雁峰区、石鼓区、衡山县、南岳区、珠晖区、蒸湘区、耒阳市、衡东县)

三门峡市(灵宝市、陕州区、湖滨区、渑池县、卢氏县、义马市)

辽阳市(白塔区、文圣区、灯塔市、辽阳县、宏伟区、太子河区、弓长岭区)

中卫市(海原县、沙坡头区、中宁县)安康市(平利县、镇坪县、岚皋县、石泉县、紫阳县、汉滨区、宁陕县、旬阳市、白河县、汉阴县)

临汾市(乡宁县、浮山县、霍州市、大宁县、蒲县、汾西县、隰县、永和县、曲沃县、洪洞县、吉县、侯马市、古县、尧都区、翼城县、襄汾县、安泽县)  和田地区(民丰县、和田市、皮山县、墨玉县、和田县、于田县、策勒县、洛浦县)

锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特左旗、二连浩特市、正蓝旗、多伦县、阿巴嘎旗、太仆寺旗、锡林浩特市、镶黄旗、苏尼特右旗、西乌珠穆沁旗)

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

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、博乐市、温泉县、精河县)东莞市

铜川市(耀州区、印台区、王益区、宜君县)

通辽市(扎鲁特旗、奈曼旗、科尔沁区、科尔沁左翼后旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、开鲁县、霍林郭勒市)

邢台市(临西县、新河县、巨鹿县、宁晋县、隆尧县、内丘县、南宫市、任泽区、清河县、南和区、威县、广宗县、信都区、柏乡县、沙河市、平乡县、襄都区、临城县)

大庆市(红岗区、肇源县、肇州县、林甸县、让胡路区、大同区、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、萨尔图区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿合奇县、阿图什市)

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

福州市(长乐区、闽侯县、罗源县、连江县、仓山区、平潭县、马尾区、永泰县、闽清县、鼓楼区、晋安区、台江区、福清市)

阿里地区(札达县、革吉县、普兰县、措勤县、噶尔县、日土县、改则县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

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

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

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

银川市(永宁县、贺兰县、金凤区、灵武市、兴庆区、西夏区)

兴安盟(科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、突泉县、乌兰浩特市、阿尔山市)

娄底市(冷水江市、双峰县、娄星区、涟源市、新化县)

广西壮族自治区

　　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。