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大同市(云州区、广灵县、平城区、天镇县、灵丘县、左云县、新荣区、云冈区、浑源县、阳高县)

锦州市(太和区、黑山县、凌海市、古塔区、凌河区、北镇市、义县)

丹东市(振安区、东港市、振兴区、宽甸满族自治县、凤城市、元宝区)

盐城市(盐都区、阜宁县、滨海县、亭湖区、建湖县、东台市、大丰区、射阳县、响水县)  武汉市(汉阳区、江汉区、硚口区、青山区、新洲区、蔡甸区、汉南区、东西湖区、武昌区、洪山区、江夏区、黄陂区、江岸区)

玉树藏族自治州(玉树市、杂多县、称多县、囊谦县、治多县、曲麻莱县)

博尔塔拉蒙古自治州(阿拉山口市、温泉县、精河县、博乐市)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)

新疆维吾尔自治区  林芝市(波密县、朗县、巴宜区、墨脱县、米林市、工布江达县、察隅县)

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

永州市(零陵区、新田县、江永县、道县、冷水滩区、双牌县、蓝山县、江华瑶族自治县、祁阳市、宁远县、东安县)

安阳市(滑县、内黄县、殷都区、汤阴县、北关区、安阳县、林州市、龙安区、文峰区)

来宾市(象州县、忻城县、金秀瑶族自治县、武宣县、兴宾区、合山市)

无锡市(锡山区、滨湖区、江阴市、梁溪区、惠山区、宜兴市、新吴区)

惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、若羌县、和硕县、尉犁县、且末县、焉耆回族自治县、库尔勒市、轮台县、和静县)

周口市(商水县、淮阳区、西华县、太康县、鹿邑县、沈丘县、郸城县、项城市、扶沟县、川汇区)

沈阳市(皇姑区、浑南区、新民市、法库县、于洪区、和平区、康平县、苏家屯区、铁西区、大东区、沈北新区、辽中区、沈河区)

吉安市(泰和县、万安县、永新县、永丰县、遂川县、吉州区、青原区、吉水县、安福县、吉安县、井冈山市、新干县、峡江县)

黄山市(徽州区、黟县、休宁县、祁门县、屯溪区、黄山区、歙县)

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

绥化市(明水县、安达市、兰西县、北林区、肇东市、绥棱县、望奎县、庆安县、青冈县、海伦市)

宁夏回族自治区

福州市(马尾区、罗源县、仓山区、晋安区、闽清县、台江区、连江县、永泰县、平潭县、鼓楼区、长乐区、福清市、闽侯县)

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

崇左市(大新县、扶绥县、宁明县、江州区、龙州县、天等县、凭祥市)

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

河源市(和平县、紫金县、源城区、东源县、龙川县、连平县)

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马鞍山市(雨山区、博望区、和县、含山县、当涂县、花山区)

延安市(宜川县、吴起县、子长市、延长县、甘泉县、洛川县、黄龙县、富县、延川县、志丹县、黄陵县、宝塔区、安塞区)

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、阿图什市、阿合奇县、乌恰县)

五指山市(琼中黎族苗族自治县、陵水黎族自治县、澄迈县、临高县、定安县、保亭黎族苗族自治县、昌江黎族自治县、屯昌县、琼海市、乐东黎族自治县、东方市、白沙黎族自治县、万宁市、文昌市)  大连市(甘井子区、西岗区、庄河市、沙河口区、长海县、旅顺口区、中山区、普兰店区、金州区、瓦房店市)

南昌市(青山湖区、安义县、南昌县、进贤县、红谷滩区、东湖区、青云谱区、新建区、西湖区)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

北京市(昌平区、大兴区、怀柔区、海淀区、石景山区、门头沟区、通州区、东城区、西城区、丰台区、顺义区、朝阳区、平谷区、延庆区、房山区、密云区)肇庆市(广宁县、封开县、鼎湖区、德庆县、高要区、四会市、怀集县、端州区)

新余市(分宜县、渝水区)  海南藏族自治州(贵德县、贵南县、兴海县、同德县、共和县)

双鸭山市(宝清县、四方台区、饶河县、岭东区、友谊县、尖山区、宝山区、集贤县)

和田地区(墨玉县、民丰县、于田县、和田市、和田县、皮山县、洛浦县、策勒县)

鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)鞍山市(立山区、岫岩满族自治县、铁西区、海城市、铁东区、千山区、台安县)

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

固原市(原州区、泾源县、彭阳县、隆德县、西吉县)

铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)

平顶山市(郏县、湛河区、叶县、汝州市、卫东区、舞钢市、石龙区、新华区、宝丰县、鲁山县)

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

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

四平市(铁西区、伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁东区)

鄂州市(华容区、梁子湖区、鄂城区)

自贡市(沿滩区、荣县、自流井区、贡井区、大安区、富顺县)

百色市(西林县、那坡县、德保县、隆林各族自治县、靖西市、田东县、田林县、乐业县、右江区、田阳区、凌云县、平果市)

乐山市(马边彝族自治县、沙湾区、沐川县、犍为县、峨眉山市、五通桥区、井研县、金口河区、市中区、夹江县、峨边彝族自治县)

香港特别行政区

衢州市(常山县、龙游县、柯城区、江山市、开化县、衢江区)

黄石市(大冶市、阳新县、铁山区、黄石港区、西塞山区、下陆区)

邵阳市(新邵县、邵阳县、城步苗族自治县、新宁县、洞口县、绥宁县、北塔区、隆回县、武冈市、双清区、大祥区、邵东市)

呼伦贝尔市(根河市、新巴尔虎左旗、扎兰屯市、海拉尔区、阿荣旗、新巴尔虎右旗、满洲里市、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、额尔古纳市、扎赉诺尔区、鄂温克族自治旗、陈巴尔虎旗、牙克石市)

　　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。