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全国服务区域：
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、晴隆县、贞丰县、兴仁市、安龙县、望谟县、兴义市、普安县)
常州市(溧阳市、武进区、金坛区、新北区、钟楼区、天宁区)
日喀则市(岗巴县、萨嘎县、定结县、亚东县、谢通门县、萨迦县、拉孜县、白朗县、江孜县、桑珠孜区、定日县、南木林县、仲巴县、昂仁县、聂拉木县、康马县、吉隆县、仁布县)
东莞市
昌吉回族自治州(吉木萨尔县、阜康市、奇台县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、呼图壁县、昌吉市)
白城市(大安市、镇赉县、洮南市、洮北区、通榆县)
大连市(中山区、沙河口区、金州区、甘井子区、普兰店区、瓦房店市、西岗区、旅顺口区、庄河市、长海县)
澳门特别行政区
西宁市(湟源县、城中区、城北区、城西区、大通回族土族自治县、城东区、湟中区)
镇江市(丹徒区、句容市、丹阳市、扬中市、京口区、润州区)
临沂市(费县、蒙阴县、兰陵县、罗庄区、沂南县、沂水县、临沭县、兰山区、河东区、莒南县、郯城县、平邑县)
汉中市(留坝县、汉台区、南郑区、镇巴县、宁强县、城固县、佛坪县、西乡县、勉县、洋县、略阳县)
四平市(梨树县、伊通满族自治县、铁东区、双辽市、铁西区)
武威市(天祝藏族自治县、民勤县、古浪县、凉州区)
河池市(巴马瑶族自治县、东兰县、凤山县、罗城仫佬族自治县、南丹县、宜州区、环江毛南族自治县、天峨县、金城江区、大化瑶族自治县、都安瑶族自治县)
白银市(景泰县、平川区、会宁县、靖远县、白银区)
深圳市(宝安区、罗湖区、光明区、龙华区、福田区、南山区、龙岗区、盐田区、坪山区)
双鸭山市(饶河县、宝清县、友谊县、集贤县、宝山区、尖山区、四方台区、岭东区)
盐城市(建湖县、亭湖区、响水县、东台市、阜宁县、射阳县、滨海县、盐都区、大丰区)
梅州市(五华县、蕉岭县、梅江区、平远县、梅县区、兴宁市、丰顺县、大埔县)
曲靖市(会泽县、师宗县、麒麟区、沾益区、富源县、马龙区、宣威市、陆良县、罗平县)
锦州市(凌海市、北镇市、凌河区、太和区、黑山县、古塔区、义县)
晋城市(沁水县、阳城县、城区、陵川县、泽州县、高平市)
红河哈尼族彝族自治州(河口瑶族自治县、红河县、石屏县、建水县、开远市、金平苗族瑶族傣族自治县、弥勒市、蒙自市、元阳县、绿春县、屏边苗族自治县、泸西县、个旧市)
抚顺市(新抚区、新宾满族自治县、望花区、东洲区、抚顺县、顺城区、清原满族自治县)
廊坊市(大厂回族自治县、永清县、广阳区、固安县、安次区、文安县、霸州市、香河县、三河市、大城县)
哈尔滨市(道里区、平房区、五常市、巴彦县、双城区、宾县、依兰县、尚志市、香坊区、延寿县、呼兰区、松北区、阿城区、木兰县、通河县、南岗区、方正县、道外区)
益阳市(沅江市、赫山区、安化县、桃江县、南县、资阳区)
河源市(连平县、源城区、东源县、龙川县、紫金县、和平县)
泰安市(肥城市、东平县、泰山区、岱岳区、宁阳县、新泰市)
固原市(泾源县、原州区、西吉县、隆德县、彭阳县)
泸州市(纳溪区、江阳区、龙马潭区、古蔺县、叙永县、合江县、泸县)
黔东南苗族侗族自治州(麻江县、锦屏县、凯里市、黎平县、三穗县、施秉县、天柱县、榕江县、丹寨县、雷山县、台江县、剑河县、镇远县、岑巩县、从江县、黄平县)
济南市(商河县、钢城区、章丘区、平阴县、济阳区、莱芜区、历城区、槐荫区、市中区、长清区、历下区、天桥区)
鹤壁市(淇县、淇滨区、鹤山区、山城区、浚县)
南宁市(西乡塘区、上林县、隆安县、兴宁区、江南区、武鸣区、邕宁区、马山县、青秀区、横州市、良庆区、宾阳县)
果洛藏族自治州(玛沁县、玛多县、达日县、班玛县、甘德县、久治县)
攀枝花市(米易县、西区、盐边县、东区、仁和区)
白山市(靖宇县、浑江区、临江市、长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县)
汕尾市(陆河县、陆丰市、海丰县、城区)
牡丹江市(宁安市、海林市、阳明区、东安区、东宁市、绥芬河市、穆棱市、西安区、林口县、爱民区)
莆田市(秀屿区、涵江区、仙游县、城厢区、荔城区)
吉安市(吉州区、吉安县、井冈山市、新干县、万安县、安福县、吉水县、永丰县、遂川县、泰和县、峡江县、永新县、青原区)
那曲市(索县、巴青县、双湖县、聂荣县、比如县、安多县、嘉黎县、色尼区、班戈县、尼玛县、申扎县)
佳木斯市(抚远市、东风区、郊区、桦川县、前进区、同江市、富锦市、汤原县、向阳区、桦南县)
北京市(大兴区、朝阳区、通州区、海淀区、东城区、丰台区、石景山区、房山区、顺义区、昌平区、密云区、门头沟区、西城区、平谷区、怀柔区、延庆区)
普洱市(西盟佤族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、思茅区、江城哈尼族彝族自治县)
石嘴山市(大武口区、平罗县、惠农区)
通化市(通化县、集安市、柳河县、梅河口市、二道江区、东昌区、辉南县)
保山市(昌宁县、龙陵县、隆阳区、施甸县、腾冲市)
汕头市(金平区、潮南区、南澳县、澄海区、濠江区、潮阳区、龙湖区)
和田地区(墨玉县、于田县、和田市、皮山县、和田县、民丰县、策勒县、洛浦县)
盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)
丽江市(玉龙纳西族自治县、华坪县、宁蒗彝族自治县、古城区、永胜县)
天津市(宝坻区、武清区、东丽区、河西区、北辰区、西青区、宁河区、津南区、滨海新区、蓟州区、和平区、河北区、南开区、河东区、静海区、红桥区)
儋州市
淮南市(田家庵区、谢家集区、八公山区、潘集区、凤台县、寿县、大通区)
咸阳市(三原县、旬邑县、秦都区、武功县、彬州市、礼泉县、杨陵区、乾县、兴平市、永寿县、淳化县、长武县、泾阳县、渭城区)
南充市(高坪区、南部县、阆中市、蓬安县、顺庆区、西充县、仪陇县、营山县、嘉陵区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、兰坪白族普米族自治县、贡山独龙族怒族自治县、福贡县)
珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)
清远市(连山壮族瑶族自治县、阳山县、清城区、清新区、佛冈县、连南瑶族自治县、连州市、英德市)
南通市(如皋市、通州区、崇川区、海安市、启东市、海门区、如东县)
吉林市(龙潭区、蛟河市、船营区、桦甸市、丰满区、永吉县、昌邑区、磐石市、舒兰市)
新余市(渝水区、分宜县)
铜仁市(玉屏侗族自治县、石阡县、沿河土家族自治县、江口县、思南县、松桃苗族自治县、万山区、碧江区、印江土家族苗族自治县、德江县)
惠州市(博罗县、龙门县、惠城区、惠阳区、惠东县)
西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)
通辽市(开鲁县、霍林郭勒市、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、库伦旗、科尔沁左翼后旗、奈曼旗、科尔沁区)
鹤岗市(向阳区、兴山区、东山区、工农区、萝北县、兴安区、南山区、绥滨县)
苏州市(相城区、昆山市、张家港市、吴中区、太仓市、吴江区、常熟市、姑苏区、虎丘区)
梧州市(苍梧县、万秀区、岑溪市、蒙山县、长洲区、藤县、龙圩区)
成都市(新都区、青羊区、成华区、温江区、金牛区、龙泉驿区、郫都区、金堂县、都江堰市、彭州市、简阳市、蒲江县、锦江区、武侯区、青白江区、崇州市、邛崃市、双流区、新津区、大邑县)
茂名市(电白区、化州市、高州市、信宜市、茂南区)
铜川市(王益区、印台区、宜君县、耀州区)
常德市(武陵区、桃源县、澧县、津市市、鼎城区、石门县、临澧县、安乡县、汉寿县)
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嘉峪关市
佛山市(禅城区、南海区、顺德区、三水区、高明区)
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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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