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无锡市(滨湖区、梁溪区、宜兴市、江阴市、惠山区、新吴区、锡山区)

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

随州市(曾都区、随县、广水市)

辽源市(东辽县、东丰县、龙山区、西安区)  抚州市(临川区、南丰县、崇仁县、资溪县、东乡区、南城县、黎川县、广昌县、乐安县、金溪县、宜黄县)

三沙市(南沙区、西沙区)

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

益阳市(资阳区、赫山区、安化县、沅江市、南县、桃江县)南平市(延平区、武夷山市、松溪县、邵武市、浦城县、光泽县、建阳区、政和县、建瓯市、顺昌县)

塔城地区(沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、乌苏市、额敏县、托里县、裕民县、塔城市)  威海市(乳山市、环翠区、文登区、荣成市)

石家庄市(深泽县、栾城区、正定县、赞皇县、井陉矿区、长安区、藁城区、鹿泉区、行唐县、新华区、晋州市、元氏县、高邑县、平山县、新乐市、裕华区、井陉县、无极县、桥西区、辛集市、赵县、灵寿县)

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

张掖市(高台县、临泽县、民乐县、甘州区、肃南裕固族自治县、山丹县)

玉林市(玉州区、陆川县、北流市、容县、博白县、福绵区、兴业县)

毕节市(七星关区、大方县、织金县、威宁彝族回族苗族自治县、纳雍县、赫章县、黔西市、金沙县)

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

晋中市(左权县、榆次区、太谷区、灵石县、和顺县、平遥县、介休市、昔阳县、祁县、榆社县、寿阳县)

绍兴市(诸暨市、上虞区、越城区、嵊州市、新昌县、柯桥区)

海东市(互助土族自治县、循化撒拉族自治县、乐都区、平安区、民和回族土族自治县、化隆回族自治县)

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

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

双鸭山市(集贤县、饶河县、岭东区、四方台区、尖山区、友谊县、宝清县、宝山区)

西安市(莲湖区、鄠邑区、周至县、长安区、灞桥区、临潼区、新城区、未央区、高陵区、碑林区、蓝田县、雁塔区、阎良区)

阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)

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

马鞍山市(雨山区、博望区、含山县、当涂县、花山区、和县)

茂名市(化州市、信宜市、高州市、电白区、茂南区)

娄底市(冷水江市、涟源市、娄星区、新化县、双峰县)

平凉市(灵台县、庄浪县、崇信县、泾川县、静宁县、崆峒区、华亭市)

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徐州市(泉山区、邳州市、睢宁县、鼓楼区、贾汪区、铜山区、沛县、云龙区、丰县、新沂市)

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

滁州市(凤阳县、来安县、明光市、全椒县、天长市、琅琊区、定远县、南谯区)

乐山市(夹江县、井研县、犍为县、沙湾区、马边彝族自治县、峨眉山市、峨边彝族自治县、五通桥区、金口河区、市中区、沐川县)  临沂市(莒南县、沂南县、蒙阴县、平邑县、沂水县、郯城县、临沭县、罗庄区、兰山区、费县、兰陵县、河东区)

大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)

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

昌吉回族自治州(玛纳斯县、阜康市、昌吉市、木垒哈萨克自治县、奇台县、呼图壁县、吉木萨尔县)西藏自治区

衢州市(柯城区、开化县、衢江区、常山县、江山市、龙游县)  吉林市(永吉县、丰满区、昌邑区、船营区、蛟河市、龙潭区、舒兰市、桦甸市、磐石市)

黄石市(西塞山区、大冶市、铁山区、下陆区、阳新县、黄石港区)

忻州市(静乐县、五寨县、原平市、偏关县、定襄县、神池县、宁武县、保德县、繁峙县、忻府区、五台县、岢岚县、河曲县、代县)

阳江市(江城区、阳东区、阳春市、阳西县)宁德市(寿宁县、屏南县、福安市、福鼎市、周宁县、柘荣县、蕉城区、霞浦县、古田县)

香港特别行政区

澳门特别行政区

金昌市(永昌县、金川区)

重庆市(黔江区、垫江县、云阳县、武隆区、奉节县、南川区、梁平区、潼南区、江津区、万州区、璧山区、石柱土家族自治县、巴南区、大渡口区、渝中区、巫山县、北碚区、长寿区、铜梁区、九龙坡区、酉阳土家族苗族自治县、巫溪县、开州区、永川区、丰都县、大足区、渝北区、綦江区、忠县、南岸区、涪陵区、江北区、彭水苗族土家族自治县、合川区、秀山土家族苗族自治县、沙坪坝区、城口县、荣昌区)

河池市(天峨县、宜州区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、南丹县、环江毛南族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县、凤山县)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

临沧市(沧源佤族自治县、临翔区、镇康县、凤庆县、耿马傣族佤族自治县、永德县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县)

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

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

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

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

永州市(道县、宁远县、冷水滩区、双牌县、新田县、江永县、零陵区、东安县、江华瑶族自治县、祁阳市、蓝山县)

许昌市(禹州市、魏都区、建安区、襄城县、长葛市、鄢陵县)

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

辽阳市(弓长岭区、灯塔市、辽阳县、太子河区、宏伟区、文圣区、白塔区)

宿州市(萧县、埇桥区、砀山县、泗县、灵璧县)

4月25日，君正集团发布的2024年年度报告显示，其参股公司天弘基金2024年实现营业收入53.94亿元，净利润16.79亿元。

　　在大模型推动下，金融领域究竟诞生了多少场景应用？

　　多家上市银行在2024年年报中给出的数据是，行内应用场景已超过100个。

　　以大模型为代表的人工智能技术，无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而，成百甚至上千个应用场景中，大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用，多大程度上提升了业务效率？近日，21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现，虽然布局、应用大模型是不得不做的事，但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。

　　一方面，海内外基础模型不断演进，创新迭代的速度惊人，金融机构需要寻找“确定性”，让有限的资源最高效地投入到场景中，避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱；另一方面，当人工智能重塑业务流程，金融从业人员直面AI冲击，需要形成一套新机制，不仅实现应用落地，也要确保责任落地。

　　如今看来，一场技术与业务价值的深度校准正在展开。

　　布局大模型，要花多少钱？

　　长期以来金融机构的科技投入规模巨大，特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上，就2024年来看，21世纪经济报道记者不完全统计数据显示，上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。

　　战略性投入意味着大量的资金和时间投入，从获取长期、稳定的回报出发，而不是瞄准短期、快速的利润。然而，作为商业化运营主体，金融机构必须评估投入与产出的效能，因此，面对变化中的大模型应用，不同机构有不同考量。

　　大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原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。”

　　“不得不承认，布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论，前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言，特别是当其他机构都接入了某一家大模型，如果不及时跟上可能意味着“缺位”。

　　金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱？最大的投入在算力建设。

　　某股份行信息科技部副总告诉记者，这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前，该行使用的服务器是“通算平台”，与大模型相关的平台是“智算平台”，智算平台既包括大语言模型训练，也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片，单台价格接近200万元，如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算，该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。

　　也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。

　　“现在整个大模型市场是很开放的，不仅是DeepSeek，包括通义千问、腾讯混元等等，个人和机构都有机会自主选择部署、访问，关键在于你能投入多少硬件资源，或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示，算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。

　　赵明华坦言，作为一家非银金融机构，公司能投入AI的资源是相对有限的，如果要建立起多个业务系统的全面部署，预估需要千万量级的投入。他指出，其中最核心的投入是硬件投入，从目前DeepSeek-R1模型的性能来看，如果要跑起671b的“满血版”，加上支持500人的并发访问量，需要投入1000多万的预算。

　　“就智能客服这个场景来看，此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能，但在我们公司直销规模不大，直接面向客户场景不够充分的情况下，花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。

　　重估技术价值

　　“技术本身并不是目的，我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变，形成技术、场景、价值的闭环，另一方面要从碎片的应用转向流程的应用，推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日，在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上，浦发银行副行长丁蔚表示。

　　价值驱动意味着，金融机构也开始衡量，在如此高昂的技术投入后，大模型能带来多少业务价值？

　　记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准，总结出两个方面。

　　第一是，行业内是否有成熟场景应用的案例，这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具，一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。

　　第二是，该项应用落地后，在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估，这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者，立项评审团队不仅包括科技部门领导，还涉及业务部门、内控部门、财会部门等，来综合评估科技投入与效率提升的价值是否匹配。

　　值得关注的是，DeepSeek和智能体的快速发展，都加快了大模型在金融领域落地应用的进程，也带来了模型应用的价值重估。

　　赵明华告诉记者：“今年在DeepSeek出来以后，我们发现智能客服可以基于开源框架很快地搭建起来，而且很多厂商提供了客服场景智能体，只需要我们灌输基础知识库，就能实现落地，所以如今对这个场景应用价值的评估就不一样。”

　　某头部保险资管数字化转型部门负责人告诉记者，经历两年多的探索，他所在机构已经搭建起较成熟的AI应用框架，在大模型底座不断变化的情况下，不可避免地出现了重复建设的情况。“去年一年，我们为了让生成式大模型在投研场景下实现更好的效果，做了大量训练优化的工作，但今年DeepSeek发布R1模型后，我们发现过去很多针对推理能力的调优问题已经被解决掉了。”

　　“但这并不意味着我们去年做的投入是没有价值的。”他指出，模型变化和算力平权是一家机构难以改变的未来趋势，在数字化建设中沉淀下的平台服务和数据积累，将成为战略性投入实现价值最核心的能力。

　　信托网研究院研究员郭彦菊向记者展示了一组测算数据，DeepSeek通过架构创新与系统优化，将大模型训练成本降至行业平均水平的1/5以下，推理成本降幅超90%，为金融机构部署私有化AI提供经济可行性。她预计2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%，同时释放超500亿元增量市场空间。

　　推动大模型应用“挤水分”

　　金融大模型应用的理想很丰满，但在实际落地时，有受访对象坦言，当下金融业的大模型应用还是有点“虚”。

　　前述华东股份行人士表示，在过去很长时间银行使用的RPA、OCR等技术都是AI，但此前还是属于“点对点”在某一具体场景下的应用，是基于业务需求提出的，而大模型时代的人工智能成为了“大脑”型的端到端应用。“有了这个大脑，什么场景好像都能用，但在很多专业化场景下，其性价比不如小模型或智能体。”

　　在部分机构内部，科技部门提供的某些智能化工具没有真正切合业务痛点或存在幻觉问题，导致使用率不高，甚至增加了一线人员重新检验、修改的工作量。

　　华北某国有行个贷经理表示，他所在银行提供了智能信贷报告生成工具，也会结合客户个人信息给到智能审批的建议放款额度参考，但往往这一额度低于客户实际需求，仍需客户经理进行手工测算、验证。

　　但在另一家理工科背景的国有大行信审部人士看来，该行所提供的智能化授信审批系统对自己简化工作流程带来了较大便利。

　　她告诉记者，授信审批工作全链条涉及信贷申报、贷前项目评估、合规审查、审批决策等多个业务模块，其中“填表”的工作量非常大。她所在机构提供的智能化系统在财报分析、报告生成、合规审查等方面提供帮助，基于标准化模板提取信息形成初始报告，减轻了她工作中的部分流程化工作。

　　“我认为AI辅助工具主要是把大家拉齐到一个‘相对能用’的水平。”她表示，自己是软件工程专业出身，对财务数据提取和审查的学习门槛是相对高的，在AI工具的辅助下能够快速提取到有用信息，所以对自己的帮助比较大，但也有财会专业的员工反馈，这一工具的专业化水平不足以赋能自身业务。

　　“现在每个人都有一台电脑，未来每个人也会有N个智能助理，但每个人精通电脑的程度是不同的。”前述华东股份行人士谈道，电脑可以用来写代码、打游戏、做表格、写文章，甚至有网友用Excel软件画画，工具的能发挥的作用上限始终取决于使用方。

　　这意味着AI战略不仅需要提供工具，还需要培养业务人员的大模型应用能力。

　　前述保险资管数字化转型部门人士告诉记者，为了让全集团员工用好大模型，他所在机构在去年一年办了超过20场AI培训，来“刷新员工对AI的认知”。“我们不仅面向全员做了科普性的AI工具教程，还对个别部门针对他所在的业务场景，灌输AI工具应用的价值。”他提到，针对投研、风险管理等重点部门，还由科技部门与业务部门共同探索创新工具试点。

　　前述已经体验到智能审批系统价值的大行人士也表示，她所在银行在多地建立了软件开发中心，来配合业务部门提出的科技开发需求，该行很多AI应用都是由业务部门主动提报申请，再由科技人员驻场开发，共同推动应用落地。

　　“金融行业的智能化进程是一个庞大的体系，急于求成是不现实的，如果一家企业的数字化没有做好，智能化根本是空中楼阁。”前述保险资管人士表示，至少需要未来5年内的数字化积累，不断夯实数据基础、重塑全员AI认知，才能实现智能应用的规模化落地。