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楚雄彝族自治州(牟定县、武定县、禄丰市、双柏县、永仁县、大姚县、元谋县、南华县、姚安县、楚雄市)
晋城市(城区、沁水县、陵川县、泽州县、高平市、阳城县)
商丘市(睢县、睢阳区、虞城县、梁园区、民权县、永城市、宁陵县、柘城县、夏邑县)
呼和浩特市(回民区、和林格尔县、武川县、托克托县、玉泉区、清水河县、新城区、赛罕区、土默特左旗)
甘南藏族自治州(合作市、夏河县、临潭县、迭部县、玛曲县、舟曲县、卓尼县、碌曲县)
南阳市(镇平县、桐柏县、卧龙区、内乡县、南召县、新野县、方城县、西峡县、社旗县、唐河县、邓州市、淅川县、宛城区)
日照市(五莲县、岚山区、莒县、东港区)
佛山市(南海区、顺德区、三水区、禅城区、高明区)
南通市(崇川区、海门区、海安市、启东市、如东县、通州区、如皋市)
舟山市(定海区、嵊泗县、岱山县、普陀区)
五指山市(乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、定安县、陵水黎族自治县、琼海市、文昌市、东方市、保亭黎族苗族自治县、澄迈县、临高县、万宁市、屯昌县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县)
黔南布依族苗族自治州(瓮安县、龙里县、荔波县、罗甸县、都匀市、独山县、惠水县、长顺县、三都水族自治县、贵定县、平塘县、福泉市)
上饶市(婺源县、广信区、余干县、铅山县、弋阳县、广丰区、德兴市、鄱阳县、信州区、万年县、玉山县、横峰县)
铁岭市(清河区、西丰县、铁岭县、开原市、昌图县、调兵山市、银州区)
淮安市(涟水县、淮阴区、洪泽区、淮安区、金湖县、盱眙县、清江浦区)
大庆市(让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、大同区、龙凤区、林甸县、肇州县、红岗区、萨尔图区、肇源县)
六安市(裕安区、金寨县、金安区、舒城县、霍邱县、霍山县、叶集区)
郑州市(管城回族区、惠济区、新密市、中牟县、登封市、新郑市、荥阳市、中原区、巩义市、上街区、金水区、二七区)
六盘水市(盘州市、水城区、六枝特区、钟山区)
阿克苏地区(库车市、阿瓦提县、新和县、沙雅县、温宿县、乌什县、拜城县、阿克苏市、柯坪县)
香港特别行政区
廊坊市(大城县、霸州市、永清县、香河县、文安县、广阳区、三河市、大厂回族自治县、安次区、固安县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
临夏回族自治州(临夏县、临夏市、广河县、和政县、康乐县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、都兰县、茫崖市、天峻县、格尔木市、乌兰县)
柳州市(柳南区、柳江区、三江侗族自治县、柳北区、柳城县、融水苗族自治县、鹿寨县、城中区、融安县、鱼峰区)
深圳市(光明区、宝安区、龙华区、福田区、盐田区、罗湖区、坪山区、南山区、龙岗区)
泉州市(泉港区、晋江市、德化县、丰泽区、鲤城区、洛江区、永春县、金门县、惠安县、安溪县、南安市、石狮市)
阳江市(阳西县、阳东区、江城区、阳春市)
博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)
遵义市(桐梓县、汇川区、凤冈县、赤水市、播州区、余庆县、湄潭县、务川仡佬族苗族自治县、习水县、正安县、仁怀市、道真仡佬族苗族自治县、红花岗区、绥阳县)
阿里地区(噶尔县、札达县、日土县、改则县、普兰县、措勤县、革吉县)
温州市(龙港市、永嘉县、瓯海区、鹿城区、乐清市、瑞安市、文成县、平阳县、龙湾区、苍南县、泰顺县、洞头区)
甘孜藏族自治州(得荣县、炉霍县、甘孜县、巴塘县、稻城县、新龙县、德格县、九龙县、石渠县、理塘县、雅江县、道孚县、乡城县、丹巴县、色达县、泸定县、康定市、白玉县)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
连云港市(赣榆区、灌云县、灌南县、东海县、海州区、连云区)
黑河市(嫩江市、北安市、孙吴县、五大连池市、逊克县、爱辉区)
芜湖市(无为市、鸠江区、南陵县、湾沚区、镜湖区、弋江区、繁昌区)
澳门特别行政区
湖州市(德清县、吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县)
西藏自治区
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市、尖扎县)
定西市(通渭县、临洮县、漳县、陇西县、安定区、渭源县、岷县)
洛阳市(嵩县、栾川县、偃师区、涧西区、西工区、汝阳县、洛龙区、瀍河回族区、新安县、洛宁县、孟津区、伊川县、宜阳县、老城区)
大理白族自治州(大理市、剑川县、永平县、鹤庆县、云龙县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、弥渡县、洱源县、祥云县、宾川县、南涧彝族自治县)
眉山市(丹棱县、洪雅县、彭山区、仁寿县、青神县、东坡区)
玉溪市(华宁县、江川区、红塔区、峨山彝族自治县、易门县、澄江市、通海县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县)
延安市(子长市、富县、延长县、洛川县、安塞区、甘泉县、黄龙县、黄陵县、吴起县、延川县、志丹县、宝塔区、宜川县)
阜新市(清河门区、细河区、海州区、新邱区、太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县)
青岛市(平度市、胶州市、城阳区、崂山区、即墨区、市南区、莱西市、市北区、黄岛区、李沧区)
延边朝鲜族自治州(和龙市、图们市、龙井市、珲春市、敦化市、安图县、汪清县、延吉市)
庆阳市(环县、西峰区、华池县、正宁县、宁县、镇原县、庆城县、合水县)
阳泉市(城区、平定县、盂县、郊区、矿区)
梅州市(平远县、蕉岭县、五华县、兴宁市、梅县区、丰顺县、大埔县、梅江区)
防城港市(上思县、东兴市、港口区、防城区)
红河哈尼族彝族自治州(蒙自市、河口瑶族自治县、绿春县、元阳县、泸西县、石屏县、弥勒市、屏边苗族自治县、建水县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、开远市)
徐州市(邳州市、铜山区、贾汪区、丰县、沛县、鼓楼区、云龙区、新沂市、睢宁县、泉山区)
承德市(宽城满族自治县、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、隆化县、承德县、滦平县、丰宁满族自治县、双桥区、鹰手营子矿区、平泉市、双滦区)
福州市(闽清县、马尾区、闽侯县、晋安区、仓山区、永泰县、福清市、平潭县、鼓楼区、台江区、连江县、罗源县、长乐区)
抚州市(南丰县、资溪县、东乡区、金溪县、崇仁县、黎川县、临川区、乐安县、南城县、广昌县、宜黄县)
石家庄市(长安区、裕华区、高邑县、赵县、平山县、深泽县、井陉县、新乐市、新华区、行唐县、赞皇县、栾城区、晋州市、元氏县、藁城区、正定县、井陉矿区、灵寿县、辛集市、鹿泉区、桥西区、无极县)
南充市(蓬安县、嘉陵区、仪陇县、顺庆区、营山县、高坪区、南部县、阆中市、西充县)
苏州市(昆山市、张家港市、吴中区、姑苏区、太仓市、相城区、常熟市、吴江区、虎丘区)
淄博市(张店区、沂源县、周村区、临淄区、淄川区、高青县、桓台县、博山区)
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金昌市(金川区、永昌县)
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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。
4月25日金融一线消息，齐鲁银行发布公告称，董事会于2025年4月24日收到殷光伟的辞呈。因工作调整，殷光伟申请辞去公司第九届董事会非执行董事、董事会相关委员会委员职务。
玛莎百货（Marks&Spencer）周五表示，由于本周早些时候其遭遇了一起网络攻击，该公司已停止接受英国和爱尔兰地区的线上订单。这一消息导致其股价下跌了5%。
这家英国公司通过其网站和应用程序销售服装和家居用品。该公司称，做出这一决定是对该事件进行“主动管理”的一部分。
该公司在X平台（原推特）上表示：“我们经验丰富的团队在顶尖网络专家的支持下，正全力以赴地恢复线上和应用程序购物。”该公司就给顾客带来的不便表示歉意，并声明其线下门店仍正常营业。
该公司称，部分由玛莎百货国际业务运营的网站也暂停了订单业务。
玛莎百货在英国大多数城镇都设有门店，去年该公司凭借高档食品以及服装、家居用品和美妆产品实现了约130亿英镑的营收。其服装和家居用品销售额中约有三分之一来自线上。
该公司周二表示，其受到了一起网络事件的影响，因此对门店运营做出了一些临时调整。
近日，有顾客向英国广播公司（BBC）反映，他们无法进行非接触式支付，一些线上下单到店取货的订单也出现了延误情况。
英国国家犯罪局表示，他们已获悉这起事件，其工作人员正与国家网络安全中心合作，为该公司提供支持。
新闻结尾
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