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

通辽市(扎鲁特旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、霍林郭勒市、科尔沁区、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、库伦旗)

儋州市

淮南市(大通区、谢家集区、田家庵区、八公山区、凤台县、潘集区、寿县)  黔西南布依族苗族自治州(兴仁市、册亨县、晴隆县、普安县、兴义市、贞丰县、望谟县、安龙县)

南充市(蓬安县、仪陇县、嘉陵区、西充县、阆中市、高坪区、营山县、顺庆区、南部县)

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、天柱县、榕江县、麻江县、雷山县、剑河县、从江县、台江县、凯里市、丹寨县、三穗县、黎平县、岑巩县、镇远县、施秉县、锦屏县)

玉溪市(华宁县、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、江川区、通海县、易门县、峨山彝族自治县、澄江市、红塔区)

六安市(霍邱县、霍山县、金寨县、叶集区、金安区、裕安区、舒城县)  昭通市(镇雄县、绥江县、水富市、巧家县、鲁甸县、昭阳区、威信县、永善县、彝良县、大关县、盐津县)

滨州市(邹平市、博兴县、惠民县、无棣县、滨城区、阳信县、沾化区)

阳泉市(城区、郊区、平定县、盂县、矿区)

宁夏回族自治区

贵阳市(观山湖区、花溪区、清镇市、南明区、乌当区、白云区、云岩区、息烽县、开阳县、修文县)

合肥市(庐江县、肥西县、蜀山区、长丰县、巢湖市、瑶海区、包河区、庐阳区、肥东县)

辽源市(龙山区、西安区、东辽县、东丰县)

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

六盘水市(水城区、六枝特区、盘州市、钟山区)

喀什地区(叶城县、塔什库尔干塔吉克自治县、岳普湖县、疏勒县、喀什市、英吉沙县、伽师县、巴楚县、泽普县、麦盖提县、疏附县、莎车县)

保山市(龙陵县、施甸县、昌宁县、隆阳区、腾冲市)

兰州市(城关区、皋兰县、安宁区、七里河区、永登县、红古区、榆中县、西固区)

赣州市(大余县、瑞金市、南康区、宁都县、章贡区、定南县、安远县、于都县、信丰县、寻乌县、全南县、上犹县、会昌县、石城县、崇义县、龙南市、赣县区、兴国县)

和田地区(于田县、和田市、洛浦县、皮山县、墨玉县、民丰县、和田县、策勒县)

武威市(古浪县、天祝藏族自治县、凉州区、民勤县)

湛江市(廉江市、吴川市、遂溪县、霞山区、坡头区、赤坎区、麻章区、雷州市、徐闻县)

毕节市(黔西市、大方县、威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、纳雍县、赫章县、七星关区、织金县)

金昌市(永昌县、金川区)

镇江市(句容市、丹徒区、京口区、丹阳市、润州区、扬中市)

哈尔滨市(道外区、呼兰区、木兰县、平房区、尚志市、南岗区、双城区、方正县、宾县、巴彦县、松北区、延寿县、香坊区、五常市、依兰县、通河县、阿城区、道里区)

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张掖市(高台县、山丹县、甘州区、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县)

济宁市(泗水县、梁山县、兖州区、汶上县、任城区、鱼台县、微山县、金乡县、嘉祥县、曲阜市、邹城市)

龙岩市(新罗区、长汀县、漳平市、永定区、上杭县、武平县、连城县)

本溪市(桓仁满族自治县、溪湖区、平山区、南芬区、本溪满族自治县、明山区)  许昌市(鄢陵县、建安区、长葛市、魏都区、禹州市、襄城县)

台州市(路桥区、三门县、温岭市、临海市、天台县、黄岩区、仙居县、玉环市、椒江区)

宿州市(灵璧县、埇桥区、泗县、萧县、砀山县)

德宏傣族景颇族自治州(陇川县、瑞丽市、梁河县、芒市、盈江县)濮阳市(范县、台前县、华龙区、南乐县、濮阳县、清丰县)

楚雄彝族自治州(永仁县、姚安县、武定县、楚雄市、大姚县、禄丰市、南华县、元谋县、牟定县、双柏县)  内江市(隆昌市、资中县、东兴区、市中区、威远县)

广安市(华蓥市、前锋区、岳池县、邻水县、武胜县、广安区)

海北藏族自治州(祁连县、门源回族自治县、刚察县、海晏县)

三沙市(西沙区、南沙区)安庆市(望江县、怀宁县、潜山市、宿松县、岳西县、太湖县、迎江区、桐城市、宜秀区、大观区)

随州市(曾都区、广水市、随县)

重庆市(万州区、大足区、綦江区、开州区、沙坪坝区、渝中区、铜梁区、垫江县、荣昌区、忠县、酉阳土家族苗族自治县、黔江区、潼南区、涪陵区、渝北区、石柱土家族自治县、巫溪县、南岸区、彭水苗族土家族自治县、秀山土家族苗族自治县、长寿区、巴南区、大渡口区、丰都县、合川区、奉节县、武隆区、永川区、云阳县、江北区、南川区、巫山县、九龙坡区、江津区、梁平区、北碚区、璧山区、城口县)

抚州市(金溪县、东乡区、黎川县、崇仁县、广昌县、乐安县、临川区、南丰县、资溪县、南城县、宜黄县)

拉萨市(曲水县、林周县、城关区、墨竹工卡县、堆龙德庆区、达孜区、当雄县、尼木县)

甘孜藏族自治州(九龙县、巴塘县、道孚县、稻城县、得荣县、白玉县、炉霍县、德格县、理塘县、康定市、雅江县、丹巴县、石渠县、新龙县、色达县、乡城县、泸定县、甘孜县)

大理白族自治州(巍山彝族回族自治县、祥云县、宾川县、南涧彝族自治县、漾濞彝族自治县、永平县、剑川县、鹤庆县、云龙县、大理市、洱源县、弥渡县)

白城市(通榆县、大安市、洮南市、洮北区、镇赉县)

贵港市(港北区、平南县、覃塘区、港南区、桂平市)

池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

宜宾市(翠屏区、屏山县、高县、南溪区、江安县、兴文县、珙县、长宁县、筠连县、叙州区)

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

天水市(甘谷县、张家川回族自治县、麦积区、武山县、秦州区、清水县、秦安县)

南通市(海安市、启东市、海门区、如东县、崇川区、如皋市、通州区)

昌吉回族自治州(阜康市、奇台县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县、呼图壁县、昌吉市、玛纳斯县)

贺州市(昭平县、钟山县、平桂区、富川瑶族自治县、八步区)

　　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。