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美满生活,从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力,将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活,离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力,我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上,服务用户”,这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意,是我们的更终目标。一直以来,我们在产品、服务的质量不断提升,不遗余力。“有问必复、有诉必应,从优从速”是我们对观看中心的一贯要求,我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信,有要求,有追求,才会有成绩;有要求,有追求,客户才会满意;我们更加坚信,美满生活,从开始。
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南昌市(青山湖区、进贤县、西湖区、红谷滩区、南昌县、新建区、青云谱区、安义县、东湖区)
滨州市(沾化区、无棣县、阳信县、博兴县、邹平市、惠民县、滨城区)
北京市(海淀区、密云区、房山区、丰台区、大兴区、通州区、顺义区、西城区、朝阳区、门头沟区、东城区、石景山区、延庆区、平谷区、昌平区、怀柔区)
朝阳市(喀喇沁左翼蒙古族自治县、凌源市、朝阳县、建平县、龙城区、北票市、双塔区)
遵义市(湄潭县、习水县、绥阳县、赤水市、播州区、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、凤冈县、汇川区、正安县、红花岗区、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县、余庆县)
铜川市(王益区、耀州区、宜君县、印台区)
自贡市(贡井区、自流井区、沿滩区、富顺县、大安区、荣县)
广元市(剑阁县、利州区、朝天区、苍溪县、旺苍县、昭化区、青川县)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、宁南县、盐源县、金阳县、雷波县、会理市、喜德县、昭觉县、甘洛县、越西县、冕宁县、德昌县、美姑县、会东县、布拖县、普格县、西昌市)
淮北市(相山区、濉溪县、杜集区、烈山区)
新余市(渝水区、分宜县)
百色市(隆林各族自治县、平果市、靖西市、那坡县、西林县、德保县、凌云县、右江区、乐业县、田阳区、田东县、田林县)
忻州市(定襄县、原平市、五寨县、代县、静乐县、岢岚县、五台县、神池县、保德县、偏关县、河曲县、宁武县、忻府区、繁峙县)
天水市(秦安县、张家川回族自治县、武山县、秦州区、清水县、甘谷县、麦积区)
宜昌市(五峰土家族自治县、秭归县、兴山县、当阳市、西陵区、长阳土家族自治县、远安县、猇亭区、点军区、枝江市、宜都市、夷陵区、伍家岗区)
绍兴市(柯桥区、越城区、新昌县、上虞区、诸暨市、嵊州市)
贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)
驻马店市(正阳县、汝南县、西平县、驿城区、平舆县、确山县、新蔡县、上蔡县、遂平县、泌阳县)
钦州市(灵山县、钦北区、钦南区、浦北县)
嘉峪关市
六安市(舒城县、叶集区、金安区、霍邱县、金寨县、裕安区、霍山县)
漯河市(郾城区、临颍县、召陵区、舞阳县、源汇区)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)
鹤壁市(鹤山区、淇滨区、山城区、淇县、浚县)
新乡市(卫滨区、凤泉区、延津县、原阳县、辉县市、封丘县、新乡县、红旗区、获嘉县、牧野区、卫辉市、长垣市)
延边朝鲜族自治州(安图县、延吉市、图们市、珲春市、和龙市、敦化市、汪清县、龙井市)
连云港市(灌云县、赣榆区、灌南县、海州区、连云区、东海县)
宁德市(蕉城区、福鼎市、屏南县、福安市、柘荣县、霞浦县、古田县、周宁县、寿宁县)
青岛市(城阳区、市北区、胶州市、黄岛区、平度市、市南区、莱西市、即墨区、李沧区、崂山区)
铁岭市(开原市、铁岭县、西丰县、调兵山市、清河区、银州区、昌图县)
克拉玛依市(克拉玛依区、白碱滩区、乌尔禾区、独山子区)
朔州市(朔城区、平鲁区、右玉县、怀仁市、山阴县、应县)
晋城市(泽州县、沁水县、城区、高平市、陵川县、阳城县)
保山市(昌宁县、龙陵县、腾冲市、隆阳区、施甸县)
黔西南布依族苗族自治州(安龙县、普安县、贞丰县、晴隆县、册亨县、兴义市、兴仁市、望谟县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
宿迁市(泗阳县、沭阳县、宿豫区、宿城区、泗洪县)
承德市(兴隆县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、双滦区、滦平县、平泉市、丰宁满族自治县、承德县、宽城满族自治县、隆化县、鹰手营子矿区)
金华市(磐安县、东阳市、金东区、义乌市、武义县、婺城区、浦江县、永康市、兰溪市)
佳木斯市(前进区、抚远市、汤原县、郊区、向阳区、东风区、同江市、桦南县、桦川县、富锦市)
吉安市(泰和县、万安县、吉安县、青原区、井冈山市、新干县、吉州区、吉水县、遂川县、永丰县、永新县、安福县、峡江县)
西宁市(湟源县、城西区、城中区、城北区、湟中区、城东区、大通回族土族自治县)
德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、芒市、梁河县、盈江县)
成都市(金牛区、新津区、郫都区、锦江区、邛崃市、青白江区、大邑县、龙泉驿区、金堂县、成华区、蒲江县、青羊区、崇州市、武侯区、双流区、新都区、温江区、简阳市、都江堰市、彭州市)
本溪市(本溪满族自治县、平山区、桓仁满族自治县、南芬区、溪湖区、明山区)
喀什地区(疏附县、巴楚县、叶城县、英吉沙县、麦盖提县、疏勒县、喀什市、伽师县、塔什库尔干塔吉克自治县、莎车县、泽普县、岳普湖县)
咸阳市(兴平市、武功县、三原县、旬邑县、秦都区、杨陵区、彬州市、永寿县、淳化县、礼泉县、长武县、泾阳县、乾县、渭城区)
池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
上饶市(信州区、德兴市、横峰县、弋阳县、余干县、广信区、鄱阳县、铅山县、广丰区、玉山县、万年县、婺源县)
安顺市(平坝区、普定县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县)
巴彦淖尔市(乌拉特后旗、临河区、磴口县、乌拉特前旗、乌拉特中旗、杭锦后旗、五原县)
海南藏族自治州(贵南县、兴海县、共和县、贵德县、同德县)
玉树藏族自治州(囊谦县、治多县、曲麻莱县、称多县、杂多县、玉树市)
滁州市(明光市、全椒县、来安县、天长市、琅琊区、凤阳县、南谯区、定远县)
锦州市(义县、凌河区、凌海市、黑山县、古塔区、太和区、北镇市)
酒泉市(肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、金塔县、肃北蒙古族自治县、瓜州县、敦煌市、玉门市)
西藏自治区
吕梁市(文水县、石楼县、中阳县、柳林县、离石区、方山县、交城县、孝义市、兴县、交口县、汾阳市、临县、岚县)
白银市(会宁县、平川区、景泰县、白银区、靖远县)
芜湖市(湾沚区、无为市、南陵县、弋江区、鸠江区、繁昌区、镜湖区)
阳泉市(矿区、郊区、城区、平定县、盂县)
蚌埠市(五河县、固镇县、蚌山区、淮上区、怀远县、禹会区、龙子湖区)
日喀则市(桑珠孜区、江孜县、定日县、吉隆县、萨迦县、谢通门县、康马县、拉孜县、岗巴县、亚东县、白朗县、聂拉木县、昂仁县、仁布县、南木林县、仲巴县、定结县、萨嘎县)
中山市
营口市(盖州市、大石桥市、鲅鱼圈区、西市区、老边区、站前区)
铜仁市(江口县、碧江区、印江土家族苗族自治县、思南县、沿河土家族自治县、德江县、玉屏侗族自治县、万山区、石阡县、松桃苗族自治县)
临沧市(云县、临翔区、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县、凤庆县、永德县)
仙桃市(天门市、神农架林区、潜江市)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、扎兰屯市、鄂伦春自治旗、海拉尔区、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、阿荣旗、牙克石市、扎赉诺尔区、满洲里市、鄂温克族自治旗、新巴尔虎右旗、根河市、新巴尔虎左旗)
邵阳市(绥宁县、隆回县、城步苗族自治县、武冈市、邵东市、邵阳县、北塔区、双清区、新宁县、新邵县、洞口县、大祥区)
兰州市(城关区、皋兰县、榆中县、西固区、安宁区、七里河区、红古区、永登县)
柳州市(鹿寨县、融安县、鱼峰区、三江侗族自治县、柳城县、柳北区、融水苗族自治县、城中区、柳江区、柳南区)
固原市(彭阳县、原州区、西吉县、泾源县、隆德县)
淮南市(八公山区、潘集区、凤台县、谢家集区、寿县、大通区、田家庵区)
恩施土家族苗族自治州(来凤县、建始县、宣恩县、利川市、咸丰县、鹤峰县、恩施市、巴东县)
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伊犁哈萨克自治州(新源县、特克斯县、伊宁县、奎屯市、霍城县、尼勒克县、伊宁市、霍尔果斯市、巩留县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县)
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儋州市
东莞市
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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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