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亳州市(利辛县、蒙城县、谯城区、涡阳县)

上海市(崇明区、青浦区、虹口区、长宁区、黄浦区、杨浦区、松江区、静安区、奉贤区、徐汇区、嘉定区、闵行区、普陀区、金山区、宝山区、浦东新区)

绵阳市(三台县、北川羌族自治县、江油市、涪城区、梓潼县、盐亭县、游仙区、安州区、平武县)

深圳市(宝安区、龙华区、福田区、罗湖区、南山区、龙岗区、盐田区、光明区、坪山区)  泸州市(纳溪区、合江县、龙马潭区、江阳区、泸县、叙永县、古蔺县)

石家庄市(正定县、赞皇县、鹿泉区、新乐市、井陉县、辛集市、裕华区、无极县、元氏县、晋州市、长安区、高邑县、新华区、赵县、平山县、行唐县、井陉矿区、藁城区、桥西区、栾城区、深泽县、灵寿县)

五指山市(万宁市、琼海市、乐东黎族自治县、澄迈县、陵水黎族自治县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、临高县、定安县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、白沙黎族自治县、昌江黎族自治县、东方市)

阿勒泰地区(福海县、阿勒泰市、青河县、布尔津县、哈巴河县、富蕴县、吉木乃县)河池市(南丹县、罗城仫佬族自治县、宜州区、金城江区、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、巴马瑶族自治县、东兰县、天峨县、都安瑶族自治县、凤山县)

泰安市(岱岳区、新泰市、东平县、泰山区、宁阳县、肥城市)  汕头市(澄海区、濠江区、金平区、龙湖区、南澳县、潮阳区、潮南区)

安顺市(镇宁布依族苗族自治县、西秀区、紫云苗族布依族自治县、普定县、平坝区、关岭布依族苗族自治县)

遵义市(红花岗区、播州区、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、仁怀市、赤水市、凤冈县、习水县、务川仡佬族苗族自治县、绥阳县、余庆县、正安县、湄潭县、桐梓县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

淮安市(淮阴区、涟水县、淮安区、洪泽区、盱眙县、金湖县、清江浦区)

朝阳市(凌源市、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、双塔区、朝阳县、北票市)

盘锦市(大洼区、兴隆台区、盘山县、双台子区)

黔南布依族苗族自治州(都匀市、独山县、荔波县、长顺县、三都水族自治县、贵定县、平塘县、福泉市、罗甸县、龙里县、惠水县、瓮安县)

潍坊市(青州市、昌邑市、高密市、临朐县、奎文区、诸城市、昌乐县、坊子区、安丘市、潍城区、寿光市、寒亭区)

云浮市(云安区、新兴县、云城区、罗定市、郁南县)

昌都市(江达县、卡若区、芒康县、洛隆县、贡觉县、八宿县、丁青县、察雅县、左贡县、边坝县、类乌齐县)

通化市(东昌区、通化县、集安市、二道江区、柳河县、梅河口市、辉南县)

乌兰察布市(化德县、商都县、察哈尔右翼前旗、卓资县、察哈尔右翼后旗、察哈尔右翼中旗、丰镇市、四子王旗、集宁区、兴和县、凉城县)

南平市(邵武市、延平区、政和县、武夷山市、光泽县、浦城县、顺昌县、建阳区、松溪县、建瓯市)

南通市(崇川区、通州区、海安市、启东市、如东县、海门区、如皋市)

鞍山市(铁西区、岫岩满族自治县、海城市、铁东区、台安县、立山区、千山区)

秦皇岛市(青龙满族自治县、昌黎县、山海关区、抚宁区、卢龙县、海港区、北戴河区)

三沙市(南沙区、西沙区)

资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)

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

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绍兴市(新昌县、诸暨市、嵊州市、上虞区、柯桥区、越城区)

广安市(前锋区、华蓥市、邻水县、武胜县、广安区、岳池县)

达州市(万源市、通川区、宣汉县、大竹县、开江县、渠县、达川区)

那曲市(班戈县、尼玛县、色尼区、申扎县、巴青县、双湖县、索县、嘉黎县、安多县、比如县、聂荣县)  武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)

日喀则市(仁布县、聂拉木县、萨嘎县、康马县、定结县、亚东县、定日县、拉孜县、白朗县、萨迦县、岗巴县、南木林县、谢通门县、吉隆县、昂仁县、江孜县、仲巴县、桑珠孜区)

衢州市(衢江区、开化县、常山县、柯城区、江山市、龙游县)

安庆市(怀宁县、大观区、潜山市、岳西县、桐城市、望江县、太湖县、宜秀区、迎江区、宿松县)舟山市(岱山县、普陀区、定海区、嵊泗县)

楚雄彝族自治州(牟定县、南华县、元谋县、大姚县、姚安县、永仁县、禄丰市、武定县、楚雄市、双柏县)  上饶市(广信区、铅山县、德兴市、广丰区、玉山县、信州区、弋阳县、婺源县、横峰县、万年县、余干县、鄱阳县)

甘南藏族自治州(合作市、迭部县、卓尼县、舟曲县、临潭县、碌曲县、夏河县、玛曲县)

金华市(浦江县、磐安县、婺城区、义乌市、武义县、兰溪市、永康市、金东区、东阳市)

兰州市(西固区、城关区、七里河区、安宁区、榆中县、皋兰县、红古区、永登县)牡丹江市(海林市、林口县、宁安市、东宁市、爱民区、阳明区、绥芬河市、东安区、穆棱市、西安区)

铜陵市(枞阳县、郊区、义安区、铜官区)

石河子市(铁门关市、双河市、阿拉尔市、新星市、白杨市、图木舒克市、胡杨河市、昆玉市、可克达拉市、五家渠市、北屯市)

吉林市(昌邑区、蛟河市、桦甸市、舒兰市、龙潭区、船营区、丰满区、永吉县、磐石市)

衡水市(饶阳县、武强县、阜城县、枣强县、武邑县、景县、桃城区、冀州区、安平县、深州市、故城县)

吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、同心县、利通区)

宜春市(奉新县、宜丰县、丰城市、樟树市、高安市、铜鼓县、袁州区、万载县、靖安县、上高县)

枣庄市(市中区、薛城区、峄城区、滕州市、台儿庄区、山亭区)

咸宁市(通城县、嘉鱼县、咸安区、赤壁市、崇阳县、通山县)

郑州市(惠济区、新密市、登封市、二七区、中原区、新郑市、荥阳市、管城回族区、上街区、金水区、中牟县、巩义市)

宿州市(泗县、萧县、灵璧县、砀山县、埇桥区)

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、伊宁市、奎屯市、霍城县、新源县、巩留县、特克斯县、尼勒克县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市、昭苏县)

湖州市(吴兴区、南浔区、安吉县、长兴县、德清县)

济南市(济阳区、槐荫区、平阴县、长清区、莱芜区、历下区、商河县、市中区、天桥区、章丘区、历城区、钢城区)

衡阳市(耒阳市、蒸湘区、雁峰区、衡山县、衡南县、衡东县、常宁市、南岳区、祁东县、衡阳县、石鼓区、珠晖区)

商丘市(宁陵县、民权县、虞城县、永城市、夏邑县、睢县、梁园区、睢阳区、柘城县)

洛阳市(新安县、瀍河回族区、西工区、伊川县、孟津区、栾川县、老城区、汝阳县、洛龙区、涧西区、嵩县、偃师区、宜阳县、洛宁县)

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。