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全国联保服务：无论您在哪里，都能享受到我们同样优质的服务保障。我们承诺在全国范围内提供统一标准的售后服务。
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全国服务区域：
蚌埠市(禹会区、龙子湖区、蚌山区、五河县、固镇县、怀远县、淮上区)
贵港市(港南区、平南县、桂平市、覃塘区、港北区)
果洛藏族自治州(玛多县、玛沁县、达日县、久治县、甘德县、班玛县)
吕梁市(孝义市、交城县、交口县、石楼县、方山县、中阳县、兴县、文水县、柳林县、临县、离石区、岚县、汾阳市)
毕节市(黔西市、纳雍县、织金县、金沙县、赫章县、大方县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县)
鹤壁市(淇滨区、鹤山区、浚县、淇县、山城区)
阿克苏地区(阿瓦提县、温宿县、沙雅县、乌什县、柯坪县、新和县、拜城县、库车市、阿克苏市)
三亚市(吉阳区、天涯区、崖州区、海棠区)
辽阳市(宏伟区、辽阳县、弓长岭区、文圣区、灯塔市、太子河区、白塔区)
吴忠市(盐池县、同心县、青铜峡市、红寺堡区、利通区)
绵阳市(涪城区、平武县、梓潼县、盐亭县、江油市、游仙区、北川羌族自治县、三台县、安州区)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、砚山县、富宁县、广南县、丘北县、马关县、西畴县、文山市)
云浮市(云安区、罗定市、云城区、郁南县、新兴县)
南通市(启东市、如皋市、如东县、通州区、海门区、崇川区、海安市)
成都市(成华区、蒲江县、简阳市、温江区、大邑县、新津区、崇州市、金堂县、青羊区、青白江区、都江堰市、武侯区、彭州市、邛崃市、郫都区、龙泉驿区、锦江区、新都区、金牛区、双流区)
眉山市(东坡区、彭山区、青神县、仁寿县、丹棱县、洪雅县)
渭南市(韩城市、潼关县、华州区、白水县、富平县、大荔县、合阳县、蒲城县、澄城县、临渭区、华阴市)
吉林市(舒兰市、永吉县、船营区、昌邑区、丰满区、桦甸市、蛟河市、龙潭区、磐石市)
伊春市(大箐山县、乌翠区、友好区、金林区、铁力市、嘉荫县、南岔县、汤旺县、伊美区、丰林县)
信阳市(淮滨县、新县、平桥区、商城县、罗山县、光山县、息县、固始县、浉河区、潢川县)
铁岭市(调兵山市、昌图县、铁岭县、西丰县、银州区、开原市、清河区)
廊坊市(安次区、三河市、霸州市、广阳区、香河县、大厂回族自治县、固安县、永清县、文安县、大城县)
武汉市(新洲区、硚口区、江夏区、青山区、黄陂区、江汉区、汉阳区、汉南区、东西湖区、武昌区、江岸区、蔡甸区、洪山区)
赣州市(全南县、赣县区、瑞金市、于都县、大余县、信丰县、定南县、会昌县、宁都县、石城县、龙南市、章贡区、寻乌县、崇义县、兴国县、南康区、安远县、上犹县)
盘锦市(兴隆台区、盘山县、大洼区、双台子区)
河池市(南丹县、巴马瑶族自治县、东兰县、宜州区、都安瑶族自治县、金城江区、大化瑶族自治县、凤山县、天峨县、罗城仫佬族自治县、环江毛南族自治县)
舟山市(岱山县、定海区、普陀区、嵊泗县)
天水市(麦积区、甘谷县、武山县、清水县、秦州区、秦安县、张家川回族自治县)
柳州市(城中区、柳江区、鱼峰区、融水苗族自治县、柳城县、鹿寨县、柳北区、融安县、柳南区、三江侗族自治县)
白城市(镇赉县、大安市、洮南市、洮北区、通榆县)
邯郸市(永年区、鸡泽县、临漳县、广平县、峰峰矿区、成安县、魏县、丛台区、大名县、邯山区、磁县、复兴区、涉县、邱县、曲周县、馆陶县、武安市、肥乡区)
金华市(永康市、兰溪市、武义县、义乌市、东阳市、金东区、浦江县、磐安县、婺城区)
宜春市(高安市、铜鼓县、上高县、靖安县、樟树市、袁州区、宜丰县、万载县、丰城市、奉新县)
汕头市(龙湖区、澄海区、金平区、南澳县、濠江区、潮阳区、潮南区)
濮阳市(南乐县、华龙区、范县、清丰县、台前县、濮阳县)
孝感市(云梦县、孝昌县、应城市、汉川市、孝南区、安陆市、大悟县)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、荔波县、罗甸县、平塘县、长顺县、三都水族自治县、都匀市、独山县、惠水县、贵定县、瓮安县、福泉市)
襄阳市(襄州区、南漳县、樊城区、宜城市、襄城区、谷城县、老河口市、枣阳市、保康县)
晋中市(介休市、平遥县、太谷区、左权县、榆次区、祁县、和顺县、昔阳县、榆社县、灵石县、寿阳县)
东莞市
玉树藏族自治州(曲麻莱县、治多县、囊谦县、杂多县、称多县、玉树市)
保山市(龙陵县、腾冲市、施甸县、昌宁县、隆阳区)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、凉州区、古浪县)
聊城市(阳谷县、东昌府区、高唐县、莘县、茌平区、东阿县、冠县、临清市)
石河子市(阿拉尔市、昆玉市、铁门关市、可克达拉市、白杨市、北屯市、胡杨河市、双河市、新星市、图木舒克市、五家渠市)
商洛市(柞水县、洛南县、丹凤县、镇安县、山阳县、商南县、商州区)
洛阳市(栾川县、洛宁县、新安县、洛龙区、宜阳县、伊川县、嵩县、西工区、老城区、孟津区、涧西区、瀍河回族区、偃师区、汝阳县)
滨州市(滨城区、无棣县、阳信县、邹平市、沾化区、惠民县、博兴县)
菏泽市(巨野县、单县、定陶区、郓城县、曹县、东明县、鄄城县、牡丹区、成武县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)
嘉兴市(南湖区、嘉善县、海宁市、秀洲区、平湖市、海盐县、桐乡市)
德州市(乐陵市、临邑县、宁津县、德城区、武城县、夏津县、平原县、庆云县、齐河县、禹城市、陵城区)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
丽水市(云和县、遂昌县、青田县、龙泉市、缙云县、松阳县、莲都区、庆元县、景宁畲族自治县)
庆阳市(正宁县、西峰区、宁县、合水县、华池县、庆城县、环县、镇原县)
福州市(连江县、闽侯县、福清市、闽清县、平潭县、台江区、马尾区、晋安区、仓山区、鼓楼区、永泰县、罗源县、长乐区)
甘南藏族自治州(玛曲县、卓尼县、夏河县、舟曲县、迭部县、碌曲县、合作市、临潭县)
来宾市(合山市、象州县、金秀瑶族自治县、兴宾区、忻城县、武宣县)
桂林市(荔浦市、临桂区、全州县、秀峰区、灵川县、阳朔县、永福县、资源县、叠彩区、灌阳县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、雁山区、七星区、兴安县、平乐县、象山区)
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咸阳市(礼泉县、杨陵区、武功县、渭城区、长武县、秦都区、乾县、兴平市、三原县、旬邑县、淳化县、永寿县、彬州市、泾阳县)
广州市(增城区、荔湾区、花都区、白云区、从化区、黄埔区、越秀区、番禺区、南沙区、天河区、海珠区)
朔州市(怀仁市、平鲁区、山阴县、右玉县、朔城区、应县)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
绍兴市(越城区、诸暨市、上虞区、嵊州市、新昌县、柯桥区)
百色市(田东县、隆林各族自治县、西林县、德保县、靖西市、凌云县、乐业县、田阳区、平果市、那坡县、田林县、右江区)
江门市(江海区、开平市、新会区、恩平市、台山市、蓬江区、鹤山市)
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新余市(渝水区、分宜县)
韶关市(仁化县、南雄市、新丰县、乳源瑶族自治县、武江区、曲江区、乐昌市、始兴县、翁源县、浈江区)
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葫芦岛市(建昌县、兴城市、龙港区、绥中县、连山区、南票区)
十堰市(房县、竹山县、丹江口市、郧西县、张湾区、竹溪县、茅箭区、郧阳区)
广元市(青川县、昭化区、剑阁县、苍溪县、利州区、朝天区、旺苍县)
常德市(临澧县、安乡县、鼎城区、澧县、汉寿县、桃源县、武陵区、石门县、津市市)
呼伦贝尔市(阿荣旗、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、扎兰屯市、根河市、海拉尔区、扎赉诺尔区、满洲里市、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、牙克石市、额尔古纳市、陈巴尔虎旗、鄂温克族自治旗)
乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)
潮州市(潮安区、饶平县、湘桥区)
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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