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重庆市(璧山区、大渡口区、潼南区、江北区、武隆区、黔江区、巴南区、大足区、开州区、沙坪坝区、綦江区、垫江县、丰都县、巫山县、南岸区、荣昌区、石柱土家族自治县、奉节县、合川区、九龙坡区、巫溪县、渝北区、南川区、渝中区、秀山土家族苗族自治县、铜梁区、彭水苗族土家族自治县、万州区、云阳县、忠县、长寿区、江津区、梁平区、涪陵区、永川区、城口县、酉阳土家族苗族自治县、北碚区)
葫芦岛市(龙港区、兴城市、绥中县、连山区、南票区、建昌县)
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咸阳市(武功县、彬州市、泾阳县、长武县、杨陵区、旬邑县、礼泉县、秦都区、三原县、兴平市、永寿县、乾县、渭城区、淳化县)
喀什地区(巴楚县、泽普县、岳普湖县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、伽师县、莎车县、麦盖提县、叶城县、喀什市、英吉沙县、疏勒县)
焦作市(沁阳市、中站区、马村区、山阳区、博爱县、修武县、解放区、孟州市、温县、武陟县)
吴忠市(利通区、同心县、盐池县、红寺堡区、青铜峡市)
巴彦淖尔市(乌拉特前旗、磴口县、杭锦后旗、五原县、乌拉特后旗、临河区、乌拉特中旗)
无锡市(惠山区、江阴市、宜兴市、锡山区、梁溪区、新吴区、滨湖区)
台州市(路桥区、玉环市、临海市、黄岩区、仙居县、温岭市、天台县、三门县、椒江区)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵南县、贵德县、同德县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
随州市(曾都区、随县、广水市)
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泉州市(丰泽区、洛江区、晋江市、南安市、永春县、泉港区、安溪县、金门县、德化县、鲤城区、石狮市、惠安县)
衡水市(景县、武邑县、深州市、安平县、阜城县、枣强县、冀州区、武强县、故城县、饶阳县、桃城区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
邢台市(襄都区、清河县、临城县、平乡县、南宫市、信都区、内丘县、巨鹿县、新河县、任泽区、隆尧县、宁晋县、威县、沙河市、柏乡县、临西县、南和区、广宗县)
江门市(鹤山市、蓬江区、江海区、开平市、恩平市、台山市、新会区)
吉林市(昌邑区、丰满区、磐石市、船营区、桦甸市、龙潭区、永吉县、蛟河市、舒兰市)
宿州市(萧县、灵璧县、泗县、砀山县、埇桥区)
咸宁市(通城县、咸安区、崇阳县、嘉鱼县、赤壁市、通山县)
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厦门市(集美区、同安区、翔安区、湖里区、思明区、海沧区)
崇左市(宁明县、天等县、龙州县、大新县、凭祥市、江州区、扶绥县)
宜春市(樟树市、奉新县、万载县、宜丰县、袁州区、上高县、丰城市、靖安县、铜鼓县、高安市)
阜新市(细河区、清河门区、彰武县、太平区、阜新蒙古族自治县、新邱区、海州区)
安顺市(普定县、镇宁布依族苗族自治县、平坝区、西秀区、紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、阿拉山口市、精河县)
常德市(临澧县、鼎城区、武陵区、石门县、津市市、汉寿县、桃源县、澧县、安乡县)
宜昌市(兴山县、枝江市、伍家岗区、点军区、长阳土家族自治县、夷陵区、秭归县、西陵区、远安县、宜都市、猇亭区、五峰土家族自治县、当阳市)
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内蒙古自治区
宝鸡市(陈仓区、凤翔区、麟游县、扶风县、千阳县、凤县、渭滨区、金台区、眉县、太白县、岐山县、陇县)
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嘉兴市(海盐县、桐乡市、嘉善县、秀洲区、海宁市、南湖区、平湖市)
贺州市(钟山县、昭平县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)
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龙岩市(漳平市、长汀县、永定区、上杭县、连城县、新罗区、武平县)
眉山市(丹棱县、仁寿县、青神县、东坡区、彭山区、洪雅县)
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漳州市(东山县、长泰区、平和县、南靖县、诏安县、漳浦县、龙海区、龙文区、芗城区、云霄县、华安县)
永州市(祁阳市、江华瑶族自治县、新田县、冷水滩区、宁远县、江永县、东安县、双牌县、蓝山县、道县、零陵区)
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张掖市(山丹县、临泽县、高台县、甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县)
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恩施土家族苗族自治州(建始县、来凤县、利川市、宣恩县、鹤峰县、咸丰县、恩施市、巴东县)
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怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县)
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芜湖市(南陵县、繁昌区、湾沚区、镜湖区、鸠江区、弋江区、无为市)
海北藏族自治州(刚察县、门源回族自治县、海晏县、祁连县)
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延边朝鲜族自治州(延吉市、龙井市、珲春市、敦化市、图们市、和龙市、安图县、汪清县)
梧州市(龙圩区、苍梧县、岑溪市、万秀区、藤县、长洲区、蒙山县)
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宁夏回族自治区
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柳州市(柳江区、城中区、柳北区、鱼峰区、鹿寨县、融水苗族自治县、柳南区、融安县、三江侗族自治县、柳城县)
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池州市(石台县、东至县、贵池区、青阳县)
石家庄市(裕华区、新华区、长安区、桥西区、灵寿县、栾城区、井陉县、赞皇县、晋州市、鹿泉区、行唐县、赵县、新乐市、平山县、井陉矿区、无极县、正定县、元氏县、高邑县、藁城区、辛集市、深泽县)
泰州市(海陵区、兴化市、泰兴市、姜堰区、高港区、靖江市)
沈阳市(苏家屯区、康平县、于洪区、沈河区、铁西区、大东区、皇姑区、辽中区、和平区、浑南区、沈北新区、新民市、法库县)
攀枝花市(仁和区、西区、米易县、东区、盐边县)
烟台市(莱阳市、莱州市、龙口市、招远市、蓬莱区、海阳市、栖霞市、牟平区、莱山区、芝罘区、福山区)
信阳市(光山县、罗山县、潢川县、淮滨县、息县、固始县、浉河区、新县、平桥区、商城县)
六安市(裕安区、舒城县、霍山县、金寨县、金安区、叶集区、霍邱县)
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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