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承德市(双桥区、隆化县、平泉市、滦平县、围场满族蒙古族自治县、承德县、双滦区、兴隆县、宽城满族自治县、鹰手营子矿区、丰宁满族自治县)

渭南市(华州区、合阳县、潼关县、白水县、富平县、华阴市、大荔县、临渭区、蒲城县、韩城市、澄城县)

衢州市(江山市、衢江区、柯城区、开化县、常山县、龙游县)

南平市(政和县、延平区、建瓯市、光泽县、武夷山市、建阳区、顺昌县、邵武市、浦城县、松溪县)  银川市(灵武市、永宁县、兴庆区、西夏区、贺兰县、金凤区)

无锡市(新吴区、惠山区、梁溪区、宜兴市、锡山区、江阴市、滨湖区)

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

鸡西市(密山市、恒山区、梨树区、鸡东县、滴道区、鸡冠区、虎林市、麻山区、城子河区)

阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、理县、汶川县、马尔康市、红原县、松潘县、九寨沟县、黑水县、壤塘县、小金县、茂县、阿坝县、金川县)  桂林市(阳朔县、兴安县、平乐县、灵川县、全州县、恭城瑶族自治县、临桂区、灌阳县、象山区、七星区、叠彩区、荔浦市、永福县、资源县、雁山区、龙胜各族自治县、秀峰区)

平凉市(庄浪县、泾川县、灵台县、华亭市、静宁县、崆峒区、崇信县)

梧州市(长洲区、藤县、苍梧县、万秀区、龙圩区、岑溪市、蒙山县)

乌海市(海勃湾区、乌达区、海南区)

济源市

曲靖市(师宗县、沾益区、罗平县、马龙区、宣威市、麒麟区、陆良县、会泽县、富源县)

淮北市(相山区、杜集区、濉溪县、烈山区)

沈阳市(浑南区、辽中区、于洪区、沈北新区、和平区、苏家屯区、铁西区、皇姑区、新民市、大东区、康平县、沈河区、法库县)

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

石河子市(五家渠市、图木舒克市、北屯市、昆玉市、新星市、胡杨河市、铁门关市、白杨市、可克达拉市、双河市、阿拉尔市)

娄底市(涟源市、双峰县、娄星区、新化县、冷水江市)

长治市(上党区、黎城县、襄垣县、屯留区、沁源县、沁县、壶关县、武乡县、潞城区、平顺县、长子县、潞州区)

儋州市

赤峰市(敖汉旗、林西县、喀喇沁旗、翁牛特旗、克什克腾旗、红山区、元宝山区、阿鲁科尔沁旗、巴林左旗、巴林右旗、松山区、宁城县)

武威市(民勤县、凉州区、天祝藏族自治县、古浪县)

张家口市(张北县、桥东区、崇礼区、阳原县、赤城县、怀安县、涿鹿县、桥西区、怀来县、万全区、康保县、尚义县、沽源县、宣化区、下花园区、蔚县)

玉树藏族自治州(治多县、玉树市、曲麻莱县、杂多县、称多县、囊谦县)

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

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、陇川县、盈江县、瑞丽市)

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济南市(莱芜区、平阴县、历城区、市中区、长清区、济阳区、钢城区、槐荫区、天桥区、章丘区、商河县、历下区)

白城市(大安市、洮南市、洮北区、通榆县、镇赉县)

武汉市(江汉区、硚口区、江岸区、黄陂区、汉南区、蔡甸区、洪山区、江夏区、东西湖区、青山区、汉阳区、新洲区、武昌区)

临夏回族自治州(和政县、广河县、临夏县、东乡族自治县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、永靖县、临夏市、康乐县)  昆明市(安宁市、东川区、五华区、石林彝族自治县、呈贡区、嵩明县、官渡区、富民县、西山区、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、盘龙区、禄劝彝族苗族自治县、宜良县)

六安市(金安区、舒城县、金寨县、霍邱县、裕安区、叶集区、霍山县)

江门市(开平市、蓬江区、江海区、恩平市、台山市、新会区、鹤山市)

滁州市(凤阳县、明光市、南谯区、来安县、天长市、全椒县、琅琊区、定远县)黑河市(五大连池市、北安市、孙吴县、逊克县、爱辉区、嫩江市)

滨州市(滨城区、沾化区、阳信县、无棣县、惠民县、博兴县、邹平市)  运城市(新绛县、临猗县、绛县、盐湖区、万荣县、平陆县、稷山县、夏县、芮城县、河津市、永济市、垣曲县、闻喜县)

阳江市(江城区、阳东区、阳西县、阳春市)

香港特别行政区

乌兰察布市(集宁区、丰镇市、察哈尔右翼后旗、卓资县、察哈尔右翼前旗、凉城县、商都县、化德县、四子王旗、兴和县、察哈尔右翼中旗)汉中市(留坝县、洋县、城固县、宁强县、南郑区、略阳县、汉台区、勉县、镇巴县、西乡县、佛坪县)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特后旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、临河区、五原县、磴口县)

巴音郭楞蒙古自治州(轮台县、焉耆回族自治县、且末县、和硕县、尉犁县、和静县、若羌县、库尔勒市、博湖县)

信阳市(固始县、平桥区、光山县、商城县、新县、罗山县、潢川县、淮滨县、息县、浉河区)

三明市(宁化县、清流县、泰宁县、将乐县、沙县区、建宁县、尤溪县、永安市、明溪县、大田县、三元区)

张家界市(慈利县、武陵源区、永定区、桑植县)

镇江市(丹徒区、润州区、句容市、丹阳市、京口区、扬中市)

仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)

延边朝鲜族自治州(珲春市、敦化市、汪清县、安图县、龙井市、延吉市、和龙市、图们市)

南阳市(内乡县、方城县、唐河县、社旗县、卧龙区、宛城区、南召县、新野县、桐柏县、西峡县、邓州市、淅川县、镇平县)

防城港市(东兴市、上思县、港口区、防城区)

恩施土家族苗族自治州(来凤县、恩施市、巴东县、利川市、建始县、宣恩县、鹤峰县、咸丰县)

邯郸市(成安县、武安市、复兴区、曲周县、鸡泽县、大名县、磁县、魏县、馆陶县、广平县、永年区、邯山区、峰峰矿区、涉县、邱县、临漳县、丛台区、肥乡区)

鄂尔多斯市(乌审旗、东胜区、达拉特旗、鄂托克旗、伊金霍洛旗、鄂托克前旗、准格尔旗、康巴什区、杭锦旗)

庆阳市(庆城县、合水县、华池县、西峰区、镇原县、宁县、正宁县、环县)

常州市(新北区、天宁区、溧阳市、金坛区、武进区、钟楼区)

　　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。