舞法天女漫画：感受文化与现代交融的独特氛围各观看《今日汇总》
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沧州市(新华区、海兴县、河间市、献县、沧县、南皮县、运河区、青县、肃宁县、黄骅市、孟村回族自治县、泊头市、任丘市、东光县、吴桥县、盐山县)
白城市(洮南市、通榆县、洮北区、大安市、镇赉县)
黄冈市(罗田县、浠水县、团风县、红安县、麻城市、武穴市、黄州区、黄梅县、蕲春县、英山县)
德阳市(旌阳区、罗江区、中江县、绵竹市、什邡市、广汉市)
鹰潭市(贵溪市、月湖区、余江区)
七台河市(勃利县、桃山区、新兴区、茄子河区)
合肥市(巢湖市、肥东县、长丰县、蜀山区、肥西县、瑶海区、庐江县、包河区、庐阳区)
萍乡市(芦溪县、莲花县、上栗县、湘东区、安源区)
绍兴市(新昌县、柯桥区、诸暨市、越城区、嵊州市、上虞区)
烟台市(莱山区、莱州市、海阳市、蓬莱区、栖霞市、招远市、莱阳市、龙口市、牟平区、芝罘区、福山区)
赤峰市(巴林右旗、巴林左旗、敖汉旗、红山区、阿鲁科尔沁旗、宁城县、松山区、克什克腾旗、元宝山区、喀喇沁旗、翁牛特旗、林西县)
庆阳市(环县、庆城县、合水县、正宁县、西峰区、华池县、宁县、镇原县)
迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)
黄石市(西塞山区、铁山区、阳新县、下陆区、黄石港区、大冶市)
佳木斯市(汤原县、桦南县、富锦市、桦川县、同江市、东风区、郊区、前进区、向阳区、抚远市)
果洛藏族自治州(玛沁县、久治县、班玛县、达日县、玛多县、甘德县)
济宁市(梁山县、汶上县、曲阜市、泗水县、任城区、邹城市、微山县、鱼台县、金乡县、兖州区、嘉祥县)
江门市(恩平市、江海区、新会区、蓬江区、开平市、鹤山市、台山市)
澳门特别行政区
保定市(容城县、安新县、曲阳县、雄县、涞源县、阜平县、安国市、涿州市、徐水区、顺平县、清苑区、定州市、易县、满城区、莲池区、博野县、竞秀区、定兴县、涞水县、高碑店市、蠡县、唐县、高阳县、望都县)
衡阳市(衡东县、石鼓区、衡山县、耒阳市、衡南县、常宁市、衡阳县、南岳区、珠晖区、雁峰区、蒸湘区、祁东县)
舟山市(普陀区、岱山县、嵊泗县、定海区)
新余市(渝水区、分宜县)
安康市(平利县、汉滨区、岚皋县、宁陕县、汉阴县、镇坪县、旬阳市、紫阳县、白河县、石泉县)
许昌市(建安区、魏都区、襄城县、鄢陵县、禹州市、长葛市)
池州市(东至县、青阳县、石台县、贵池区)
徐州市(丰县、鼓楼区、睢宁县、泉山区、云龙区、沛县、贾汪区、新沂市、铜山区、邳州市)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
阳江市(阳春市、阳西县、江城区、阳东区)
柳州市(柳江区、城中区、三江侗族自治县、融安县、鹿寨县、融水苗族自治县、柳城县、柳南区、鱼峰区、柳北区)
丽水市(青田县、缙云县、庆元县、龙泉市、云和县、景宁畲族自治县、松阳县、莲都区、遂昌县)
莆田市(城厢区、涵江区、秀屿区、仙游县、荔城区)
鹤岗市(南山区、东山区、工农区、兴安区、绥滨县、兴山区、萝北县、向阳区)
自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、自流井区、荣县、贡井区)
海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵德县、共和县、贵南县)
榆林市(神木市、米脂县、横山区、子洲县、吴堡县、佳县、绥德县、定边县、靖边县、榆阳区、清涧县、府谷县)
重庆市(垫江县、黔江区、武隆区、奉节县、云阳县、江北区、秀山土家族苗族自治县、九龙坡区、璧山区、开州区、合川区、涪陵区、万州区、潼南区、酉阳土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、渝中区、长寿区、荣昌区、永川区、巫溪县、渝北区、大渡口区、北碚区、巴南区、彭水苗族土家族自治县、綦江区、丰都县、梁平区、城口县、南岸区、沙坪坝区、南川区、江津区、铜梁区、巫山县、忠县、大足区)
宝鸡市(金台区、太白县、凤县、岐山县、眉县、陇县、麟游县、渭滨区、凤翔区、陈仓区、千阳县、扶风县)
福州市(连江县、晋安区、闽侯县、闽清县、马尾区、平潭县、鼓楼区、仓山区、长乐区、福清市、永泰县、台江区、罗源县)
喀什地区(疏勒县、泽普县、莎车县、英吉沙县、喀什市、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、叶城县、伽师县、麦盖提县、疏附县)
河源市(连平县、源城区、紫金县、东源县、和平县、龙川县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、宣恩县、巴东县、来凤县、恩施市、鹤峰县、利川市、建始县)
北海市(铁山港区、银海区、合浦县、海城区)
石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)
信阳市(固始县、潢川县、光山县、罗山县、息县、商城县、淮滨县、新县、浉河区、平桥区)
雅安市(名山区、石棉县、宝兴县、芦山县、汉源县、雨城区、天全县、荥经县)
淮安市(盱眙县、淮安区、淮阴区、清江浦区、金湖县、涟水县、洪泽区)
三亚市(崖州区、天涯区、海棠区、吉阳区)
南通市(海安市、如东县、崇川区、海门区、通州区、如皋市、启东市)
亳州市(谯城区、蒙城县、利辛县、涡阳县)
嘉峪关市
大理白族自治州(鹤庆县、漾濞彝族自治县、祥云县、南涧彝族自治县、弥渡县、宾川县、大理市、剑川县、永平县、洱源县、云龙县、巍山彝族回族自治县)
揭阳市(普宁市、揭东区、惠来县、榕城区、揭西县)
林芝市(察隅县、米林市、波密县、墨脱县、巴宜区、工布江达县、朗县)
六盘水市(水城区、盘州市、钟山区、六枝特区)
常德市(武陵区、桃源县、临澧县、澧县、汉寿县、石门县、安乡县、津市市、鼎城区)
宿迁市(沭阳县、泗阳县、宿豫区、泗洪县、宿城区)
秦皇岛市(山海关区、青龙满族自治县、卢龙县、海港区、北戴河区、抚宁区、昌黎县)
咸阳市(渭城区、三原县、永寿县、淳化县、杨陵区、兴平市、礼泉县、秦都区、乾县、武功县、泾阳县、旬邑县、长武县、彬州市)
芜湖市(无为市、湾沚区、南陵县、镜湖区、弋江区、繁昌区、鸠江区)
大同市(新荣区、云冈区、天镇县、平城区、云州区、灵丘县、广灵县、左云县、浑源县、阳高县)
南阳市(内乡县、社旗县、桐柏县、镇平县、卧龙区、西峡县、宛城区、淅川县、新野县、唐河县、南召县、方城县、邓州市)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
普洱市(景东彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、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、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、墨江哈尼族自治县、澜沧拉祜族自治县)
成都市(崇州市、武侯区、都江堰市、龙泉驿区、郫都区、青羊区、大邑县、蒲江县、双流区、成华区、简阳市、金牛区、青白江区、彭州市、金堂县、邛崃市、锦江区、温江区、新津区、新都区)
玉林市(陆川县、兴业县、博白县、福绵区、玉州区、容县、北流市)
广西壮族自治区
随州市(曾都区、随县、广水市)
贺州市(富川瑶族自治县、钟山县、昭平县、平桂区、八步区)
安阳市(汤阴县、北关区、殷都区、安阳县、林州市、龙安区、内黄县、文峰区、滑县)
牡丹江市(林口县、穆棱市、阳明区、西安区、东安区、爱民区、绥芬河市、海林市、东宁市、宁安市)
东莞市
日照市(岚山区、五莲县、东港区、莒县)
台州市(临海市、三门县、黄岩区、温岭市、椒江区、天台县、路桥区、仙居县、玉环市)
晋中市(太谷区、介休市、左权县、平遥县、寿阳县、昔阳县、和顺县、榆次区、榆社县、祁县、灵石县)
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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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