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维修配件库存预警机制：我们建立了配件库存预警机制，确保常用配件库存充足，避免维修延误。
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定西市(岷县、临洮县、通渭县、漳县、安定区、渭源县、陇西县)
郑州市(荥阳市、管城回族区、新密市、中牟县、上街区、巩义市、新郑市、惠济区、二七区、中原区、登封市、金水区)
广元市(旺苍县、利州区、剑阁县、昭化区、青川县、朝天区、苍溪县)
镇江市(京口区、丹徒区、丹阳市、润州区、扬中市、句容市)
伊犁哈萨克自治州(伊宁市、巩留县、特克斯县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、霍城县、尼勒克县、伊宁县、新源县、霍尔果斯市、奎屯市)
通化市(柳河县、二道江区、通化县、东昌区、辉南县、集安市、梅河口市)
齐齐哈尔市(碾子山区、建华区、富裕县、甘南县、拜泉县、昂昂溪区、讷河市、梅里斯达斡尔族区、依安县、克东县、克山县、富拉尔基区、龙江县、铁锋区、龙沙区、泰来县)
泰安市(泰山区、岱岳区、宁阳县、新泰市、东平县、肥城市)
张家界市(武陵源区、慈利县、永定区、桑植县)
西双版纳傣族自治州(景洪市、勐海县、勐腊县)
保山市(施甸县、昌宁县、腾冲市、龙陵县、隆阳区)
固原市(西吉县、原州区、泾源县、隆德县、彭阳县)
晋城市(高平市、泽州县、城区、陵川县、沁水县、阳城县)
汉中市(宁强县、镇巴县、略阳县、南郑区、汉台区、留坝县、城固县、佛坪县、洋县、西乡县、勉县)
东营市(垦利区、利津县、河口区、东营区、广饶县)
鹤壁市(山城区、浚县、鹤山区、淇县、淇滨区)
甘孜藏族自治州(泸定县、得荣县、九龙县、白玉县、雅江县、巴塘县、德格县、道孚县、康定市、稻城县、新龙县、石渠县、理塘县、乡城县、色达县、炉霍县、甘孜县、丹巴县)
岳阳市(平江县、云溪区、湘阴县、岳阳县、君山区、汨罗市、华容县、岳阳楼区、临湘市)
仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)
南充市(西充县、仪陇县、高坪区、嘉陵区、营山县、南部县、蓬安县、阆中市、顺庆区)
海西蒙古族藏族自治州(德令哈市、格尔木市、天峻县、都兰县、乌兰县、茫崖市)
黔东南苗族侗族自治州(天柱县、雷山县、施秉县、从江县、黎平县、榕江县、镇远县、凯里市、三穗县、麻江县、台江县、丹寨县、锦屏县、岑巩县、黄平县、剑河县)
长春市(南关区、绿园区、朝阳区、德惠市、农安县、榆树市、公主岭市、九台区、二道区、双阳区、宽城区)
鹰潭市(余江区、贵溪市、月湖区)
汕头市(南澳县、龙湖区、澄海区、潮阳区、潮南区、濠江区、金平区)
桂林市(七星区、资源县、荔浦市、雁山区、平乐县、秀峰区、阳朔县、龙胜各族自治县、兴安县、象山区、叠彩区、永福县、灌阳县、全州县、灵川县、临桂区、恭城瑶族自治县)
苏州市(虎丘区、吴中区、常熟市、张家港市、太仓市、相城区、吴江区、昆山市、姑苏区)
宣城市(郎溪县、宁国市、旌德县、绩溪县、宣州区、广德市、泾县)
德州市(平原县、夏津县、武城县、乐陵市、禹城市、齐河县、德城区、宁津县、临邑县、庆云县、陵城区)
丽江市(古城区、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、华坪县、永胜县)
大同市(浑源县、云州区、阳高县、天镇县、平城区、广灵县、左云县、新荣区、灵丘县、云冈区)
宁波市(鄞州区、余姚市、镇海区、象山县、奉化区、江北区、北仑区、宁海县、慈溪市、海曙区)
红河哈尼族彝族自治州(红河县、石屏县、绿春县、建水县、元阳县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、河口瑶族自治县、蒙自市、屏边苗族自治县、泸西县、弥勒市)
内蒙古自治区
忻州市(河曲县、岢岚县、定襄县、繁峙县、静乐县、五台县、宁武县、五寨县、保德县、神池县、偏关县、忻府区、原平市、代县)
果洛藏族自治州(久治县、班玛县、甘德县、玛沁县、达日县、玛多县)
青岛市(市南区、莱西市、平度市、崂山区、城阳区、即墨区、黄岛区、胶州市、李沧区、市北区)
普洱市(澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、思茅区、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县)
承德市(兴隆县、双桥区、双滦区、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德县、隆化县、鹰手营子矿区、滦平县、平泉市)
通辽市(霍林郭勒市、扎鲁特旗、库伦旗、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、奈曼旗)
北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
十堰市(竹山县、茅箭区、房县、郧西县、张湾区、竹溪县、郧阳区、丹江口市)
海口市(琼山区、龙华区、美兰区、秀英区)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、乌恰县、阿合奇县)
和田地区(于田县、策勒县、墨玉县、民丰县、和田市、洛浦县、皮山县、和田县)
攀枝花市(米易县、西区、仁和区、盐边县、东区)
雅安市(天全县、石棉县、汉源县、宝兴县、雨城区、名山区、荥经县、芦山县)
克拉玛依市(克拉玛依区、独山子区、白碱滩区、乌尔禾区)
枣庄市(台儿庄区、薛城区、市中区、峄城区、山亭区、滕州市)
五指山市(屯昌县、保亭黎族苗族自治县、定安县、临高县、昌江黎族自治县、琼海市、东方市、琼中黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、陵水黎族自治县、白沙黎族自治县、万宁市、澄迈县、文昌市)
河源市(东源县、源城区、紫金县、和平县、龙川县、连平县)
昆明市(西山区、禄劝彝族苗族自治县、五华区、富民县、石林彝族自治县、盘龙区、寻甸回族彝族自治县、安宁市、呈贡区、宜良县、东川区、官渡区、嵩明县、晋宁区)
佳木斯市(桦南县、同江市、抚远市、富锦市、东风区、向阳区、郊区、前进区、汤原县、桦川县)
阿里地区(措勤县、噶尔县、札达县、日土县、普兰县、改则县、革吉县)
安阳市(殷都区、林州市、汤阴县、滑县、安阳县、龙安区、北关区、内黄县、文峰区)
呼伦贝尔市(鄂伦春自治旗、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、牙克石市、海拉尔区、新巴尔虎左旗、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、额尔古纳市、满洲里市、根河市、新巴尔虎右旗、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
漳州市(华安县、长泰区、东山县、漳浦县、云霄县、芗城区、诏安县、龙文区、南靖县、龙海区、平和县)
莆田市(城厢区、荔城区、涵江区、秀屿区、仙游县)
九江市(永修县、彭泽县、共青城市、武宁县、修水县、濂溪区、都昌县、柴桑区、瑞昌市、浔阳区、湖口县、庐山市、德安县)
银川市(西夏区、兴庆区、贺兰县、永宁县、金凤区、灵武市)
达州市(通川区、宣汉县、达川区、渠县、开江县、万源市、大竹县)
江门市(台山市、恩平市、鹤山市、开平市、蓬江区、新会区、江海区)
铁岭市(清河区、调兵山市、昌图县、银州区、西丰县、铁岭县、开原市)
泰州市(兴化市、泰兴市、高港区、海陵区、靖江市、姜堰区)
宝鸡市(扶风县、凤县、渭滨区、岐山县、陈仓区、眉县、麟游县、太白县、千阳县、凤翔区、陇县、金台区)
深圳市(南山区、龙岗区、光明区、盐田区、罗湖区、宝安区、坪山区、福田区、龙华区)
东莞市
临夏回族自治州(永靖县、临夏市、东乡族自治县、临夏县、康乐县、广河县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、和政县)
信阳市(新县、平桥区、浉河区、光山县、潢川县、淮滨县、息县、商城县、固始县、罗山县)
驻马店市(遂平县、泌阳县、新蔡县、上蔡县、驿城区、确山县、正阳县、汝南县、西平县、平舆县)
临沂市(河东区、郯城县、兰山区、沂南县、罗庄区、沂水县、蒙阴县、临沭县、平邑县、莒南县、费县、兰陵县)
嘉兴市(海宁市、嘉善县、桐乡市、南湖区、平湖市、秀洲区、海盐县)
宿州市(泗县、砀山县、埇桥区、萧县、灵璧县)
安顺市(普定县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、镇宁布依族苗族自治县、西秀区、关岭布依族苗族自治县)
内江市(东兴区、市中区、隆昌市、威远县、资中县)
济南市(市中区、商河县、历下区、章丘区、天桥区、长清区、历城区、槐荫区、济阳区、莱芜区、平阴县、钢城区)
广安市(武胜县、前锋区、岳池县、华蓥市、邻水县、广安区)
鞍山市(海城市、铁西区、铁东区、台安县、立山区、千山区、岫岩满族自治县)
石家庄市(鹿泉区、井陉矿区、藁城区、井陉县、正定县、裕华区、栾城区、晋州市、新华区、平山县、辛集市、高邑县、赞皇县、无极县、元氏县、行唐县、长安区、深泽县、赵县、灵寿县、桥西区、新乐市)
常州市(金坛区、武进区、新北区、溧阳市、钟楼区、天宁区)
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来宾市(武宣县、象州县、忻城县、金秀瑶族自治县、兴宾区、合山市)
沈阳市(大东区、法库县、浑南区、苏家屯区、康平县、于洪区、铁西区、新民市、皇姑区、沈河区、沈北新区、和平区、辽中区)
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廊坊市(大厂回族自治县、安次区、霸州市、文安县、大城县、永清县、香河县、三河市、固安县、广阳区)
锡林郭勒盟(阿巴嘎旗、镶黄旗、太仆寺旗、正镶白旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、二连浩特市、苏尼特左旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、正蓝旗)
柳州市(柳北区、柳南区、融安县、城中区、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳江区、柳城县、鹿寨县、鱼峰区)
武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)
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潍坊市(寿光市、昌邑市、昌乐县、临朐县、潍城区、安丘市、坊子区、奎文区、寒亭区、青州市、诸城市、高密市)
自贡市(贡井区、自流井区、大安区、沿滩区、富顺县、荣县)
乐山市(井研县、峨眉山市、沐川县、市中区、犍为县、金口河区、马边彝族自治县、夹江县、沙湾区、五通桥区、峨边彝族自治县)
广州市(海珠区、从化区、南沙区、荔湾区、白云区、花都区、天河区、黄埔区、增城区、越秀区、番禺区)
喀什地区(伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、巴楚县、疏附县、泽普县、叶城县、莎车县、喀什市、岳普湖县、麦盖提县、疏勒县)
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。
新闻结尾
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