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维修服务家电数据备份服务，保护隐私：对于含有智能功能的家电，提供数据备份服务，确保在维修过程中客户数据的安全性和隐私保护。
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2、我们会就近安排观看网点的优秀的服务按您约定的时间准时上门！
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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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全国服务区域：
铜仁市(松桃苗族自治县、江口县、思南县、德江县、印江土家族苗族自治县、沿河土家族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、碧江区、石阡县)
厦门市(思明区、同安区、海沧区、翔安区、湖里区、集美区)
晋城市(陵川县、阳城县、沁水县、泽州县、城区、高平市)
阿坝藏族羌族自治州(阿坝县、壤塘县、小金县、黑水县、松潘县、茂县、红原县、汶川县、马尔康市、九寨沟县、金川县、理县、若尔盖县)
临汾市(永和县、翼城县、汾西县、尧都区、大宁县、古县、隰县、霍州市、吉县、曲沃县、襄汾县、蒲县、乡宁县、侯马市、安泽县、浮山县、洪洞县)
伊春市(乌翠区、大箐山县、汤旺县、友好区、金林区、铁力市、丰林县、南岔县、嘉荫县、伊美区)
淮北市(相山区、杜集区、烈山区、濉溪县)
乌鲁木齐市(头屯河区、天山区、乌鲁木齐县、米东区、新市区、沙依巴克区、达坂城区、水磨沟区)
贵阳市(开阳县、清镇市、观山湖区、息烽县、修文县、花溪区、乌当区、云岩区、白云区、南明区)
哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)
惠州市(龙门县、惠城区、惠东县、惠阳区、博罗县)
中山市
淮安市(涟水县、盱眙县、洪泽区、淮安区、淮阴区、金湖县、清江浦区)
通化市(东昌区、辉南县、梅河口市、通化县、二道江区、集安市、柳河县)
那曲市(双湖县、索县、色尼区、嘉黎县、巴青县、聂荣县、申扎县、安多县、班戈县、比如县、尼玛县)
张家界市(永定区、慈利县、桑植县、武陵源区)
玉溪市(华宁县、易门县、新平彝族傣族自治县、元江哈尼族彝族傣族自治县、江川区、红塔区、峨山彝族自治县、通海县、澄江市)
韶关市(南雄市、仁化县、武江区、曲江区、翁源县、乐昌市、始兴县、新丰县、乳源瑶族自治县、浈江区)
辽源市(东丰县、龙山区、东辽县、西安区)
双鸭山市(友谊县、岭东区、集贤县、宝清县、宝山区、饶河县、四方台区、尖山区)
朔州市(右玉县、朔城区、平鲁区、应县、怀仁市、山阴县)
天津市(北辰区、河东区、南开区、和平区、蓟州区、宝坻区、红桥区、西青区、河西区、武清区、河北区、静海区、宁河区、津南区、东丽区、滨海新区)
抚顺市(东洲区、新抚区、清原满族自治县、望花区、新宾满族自治县、顺城区、抚顺县)
益阳市(资阳区、南县、安化县、沅江市、桃江县、赫山区)
淄博市(沂源县、张店区、周村区、桓台县、博山区、高青县、淄川区、临淄区)
汉中市(城固县、南郑区、略阳县、镇巴县、佛坪县、宁强县、西乡县、洋县、勉县、留坝县、汉台区)
大连市(庄河市、瓦房店市、西岗区、金州区、长海县、甘井子区、普兰店区、旅顺口区、沙河口区、中山区)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、古丈县、泸溪县、保靖县、吉首市、永顺县、龙山县、花垣县)
衡水市(深州市、武邑县、安平县、枣强县、饶阳县、阜城县、桃城区、武强县、冀州区、故城县、景县)
河源市(连平县、紫金县、东源县、龙川县、和平县、源城区)
长沙市(望城区、芙蓉区、长沙县、宁乡市、天心区、开福区、浏阳市、雨花区、岳麓区)
北海市(合浦县、银海区、海城区、铁山港区)
牡丹江市(爱民区、阳明区、海林市、东宁市、穆棱市、西安区、宁安市、东安区、绥芬河市、林口县)
梧州市(万秀区、苍梧县、蒙山县、藤县、岑溪市、龙圩区、长洲区)
天水市(秦州区、甘谷县、麦积区、武山县、秦安县、张家川回族自治县、清水县)
珠海市(香洲区、斗门区、金湾区)
安顺市(镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、普定县、紫云苗族布依族自治县、西秀区、平坝区)
遵义市(汇川区、道真仡佬族苗族自治县、绥阳县、仁怀市、湄潭县、凤冈县、播州区、余庆县、赤水市、红花岗区、习水县、正安县、务川仡佬族苗族自治县、桐梓县)
阿勒泰地区(吉木乃县、福海县、阿勒泰市、富蕴县、青河县、哈巴河县、布尔津县)
六安市(裕安区、霍山县、金安区、舒城县、金寨县、叶集区、霍邱县)
达州市(开江县、万源市、通川区、渠县、达川区、宣汉县、大竹县)
白银市(白银区、靖远县、会宁县、平川区、景泰县)
大兴安岭地区(塔河县、呼玛县、漠河市)
保定市(顺平县、定兴县、定州市、曲阳县、望都县、徐水区、雄县、易县、满城区、清苑区、涞源县、容城县、蠡县、涞水县、唐县、高碑店市、莲池区、阜平县、安新县、安国市、竞秀区、博野县、高阳县、涿州市)
鄂尔多斯市(杭锦旗、乌审旗、准格尔旗、伊金霍洛旗、鄂托克旗、康巴什区、达拉特旗、东胜区、鄂托克前旗)
巴音郭楞蒙古自治州(和静县、尉犁县、且末县、若羌县、库尔勒市、和硕县、轮台县、博湖县、焉耆回族自治县)
滁州市(定远县、琅琊区、天长市、全椒县、南谯区、明光市、来安县、凤阳县)
雅安市(名山区、芦山县、宝兴县、雨城区、石棉县、天全县、荥经县、汉源县)
通辽市(科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、开鲁县、扎鲁特旗、霍林郭勒市、科尔沁区、库伦旗、奈曼旗)
揭阳市(榕城区、普宁市、惠来县、揭西县、揭东区)
吴忠市(利通区、青铜峡市、同心县、红寺堡区、盐池县)
乐山市(峨眉山市、马边彝族自治县、金口河区、井研县、沐川县、沙湾区、峨边彝族自治县、夹江县、五通桥区、犍为县、市中区)
清远市(连山壮族瑶族自治县、清新区、连州市、阳山县、佛冈县、英德市、清城区、连南瑶族自治县)
佛山市(高明区、三水区、南海区、顺德区、禅城区)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、纳雍县、金沙县、黔西市、七星关区、大方县、织金县)
南平市(建阳区、建瓯市、政和县、浦城县、武夷山市、邵武市、顺昌县、松溪县、延平区、光泽县)
南通市(通州区、启东市、海安市、如东县、海门区、如皋市、崇川区)
黄南藏族自治州(尖扎县、河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县)
秦皇岛市(青龙满族自治县、抚宁区、山海关区、昌黎县、北戴河区、海港区、卢龙县)
渭南市(合阳县、富平县、潼关县、蒲城县、白水县、大荔县、华州区、韩城市、临渭区、华阴市、澄城县)
娄底市(新化县、娄星区、双峰县、冷水江市、涟源市)
新乡市(新乡县、获嘉县、封丘县、长垣市、卫辉市、牧野区、辉县市、原阳县、延津县、凤泉区、卫滨区、红旗区)
濮阳市(台前县、范县、南乐县、华龙区、清丰县、濮阳县)
贵港市(港北区、桂平市、覃塘区、港南区、平南县)
莆田市(涵江区、城厢区、仙游县、秀屿区、荔城区)
五指山市(万宁市、陵水黎族自治县、琼海市、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、临高县、琼中黎族苗族自治县、澄迈县、东方市、文昌市、白沙黎族自治县、定安县)
石家庄市(正定县、新乐市、平山县、辛集市、藁城区、新华区、深泽县、栾城区、行唐县、赵县、无极县、鹿泉区、井陉县、桥西区、赞皇县、元氏县、晋州市、灵寿县、裕华区、井陉矿区、长安区、高邑县)
绍兴市(嵊州市、柯桥区、新昌县、诸暨市、上虞区、越城区)
郑州市(金水区、登封市、荥阳市、中原区、管城回族区、上街区、巩义市、新密市、新郑市、二七区、惠济区、中牟县)
果洛藏族自治州(班玛县、玛沁县、达日县、甘德县、久治县、玛多县)
澳门特别行政区
九江市(共青城市、庐山市、湖口县、都昌县、武宁县、永修县、柴桑区、修水县、瑞昌市、彭泽县、濂溪区、德安县、浔阳区)
衢州市(衢江区、开化县、常山县、柯城区、江山市、龙游县)
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嘉峪关市
内江市(资中县、市中区、隆昌市、东兴区、威远县)
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宜昌市(西陵区、伍家岗区、远安县、长阳土家族自治县、点军区、兴山县、秭归县、当阳市、夷陵区、宜都市、枝江市、五峰土家族自治县、猇亭区)
新余市(分宜县、渝水区)
宜春市(宜丰县、靖安县、万载县、丰城市、袁州区、奉新县、铜鼓县、高安市、樟树市、上高县)
广州市(荔湾区、天河区、海珠区、从化区、番禺区、白云区、越秀区、黄埔区、花都区、增城区、南沙区)
巴中市(恩阳区、南江县、平昌县、通江县、巴州区)
防城港市(东兴市、防城区、港口区、上思县)
咸阳市(旬邑县、杨陵区、淳化县、渭城区、永寿县、礼泉县、彬州市、秦都区、乾县、泾阳县、武功县、三原县、长武县、兴平市)
4月25日，君正集团发布的2024年年度报告显示，其参股公司天弘基金2024年实现营业收入53.94亿元，净利润16.79亿元。
在大模型推动下，金融领域究竟诞生了多少场景应用？
多家上市银行在2024年年报中给出的数据是，行内应用场景已超过100个。
以大模型为代表的人工智能技术，无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而，成百甚至上千个应用场景中，大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用，多大程度上提升了业务效率？近日，21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现，虽然布局、应用大模型是不得不做的事，但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。
一方面，海内外基础模型不断演进，创新迭代的速度惊人，金融机构需要寻找“确定性”，让有限的资源最高效地投入到场景中，避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱；另一方面，当人工智能重塑业务流程，金融从业人员直面AI冲击，需要形成一套新机制，不仅实现应用落地，也要确保责任落地。
如今看来，一场技术与业务价值的深度校准正在展开。
布局大模型，要花多少钱？
长期以来金融机构的科技投入规模巨大，特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上，就2024年来看，21世纪经济报道记者不完全统计数据显示，上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。
战略性投入意味着大量的资金和时间投入，从获取长期、稳定的回报出发，而不是瞄准短期、快速的利润。然而，作为商业化运营主体，金融机构必须评估投入与产出的效能，因此，面对变化中的大模型应用，不同机构有不同考量。
大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原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。”
“不得不承认，布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论，前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言，特别是当其他机构都接入了某一家大模型，如果不及时跟上可能意味着“缺位”。
金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱？最大的投入在算力建设。
某股份行信息科技部副总告诉记者，这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前，该行使用的服务器是“通算平台”，与大模型相关的平台是“智算平台”，智算平台既包括大语言模型训练，也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片，单台价格接近200万元，如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算，该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。
也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。
“现在整个大模型市场是很开放的，不仅是DeepSeek，包括通义千问、腾讯混元等等，个人和机构都有机会自主选择部署、访问，关键在于你能投入多少硬件资源，或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示，算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。
赵明华坦言，作为一家非银金融机构，公司能投入AI的资源是相对有限的，如果要建立起多个业务系统的全面部署，预估需要千万量级的投入。他指出，其中最核心的投入是硬件投入，从目前DeepSeek-R1模型的性能来看，如果要跑起671b的“满血版”，加上支持500人的并发访问量，需要投入1000多万的预算。
“就智能客服这个场景来看，此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能，但在我们公司直销规模不大，直接面向客户场景不够充分的情况下，花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。
重估技术价值
“技术本身并不是目的，我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变，形成技术、场景、价值的闭环，另一方面要从碎片的应用转向流程的应用，推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日，在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上，浦发银行副行长丁蔚表示。
价值驱动意味着，金融机构也开始衡量，在如此高昂的技术投入后，大模型能带来多少业务价值？
记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准，总结出两个方面。
第一是，行业内是否有成熟场景应用的案例，这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具，一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。
第二是，该项应用落地后，在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估，这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者，立项评审团队不仅包括科技部门领导，还涉及业务部门、内控部门、财会部门等，来综合评估科技投入与效率提升的价值是否匹配。
值得关注的是，DeepSeek和智能体的快速发展，都加快了大模型在金融领域落地应用的进程，也带来了模型应用的价值重估。
赵明华告诉记者：“今年在DeepSeek出来以后，我们发现智能客服可以基于开源框架很快地搭建起来，而且很多厂商提供了客服场景智能体，只需要我们灌输基础知识库，就能实现落地，所以如今对这个场景应用价值的评估就不一样。”
某头部保险资管数字化转型部门负责人告诉记者，经历两年多的探索，他所在机构已经搭建起较成熟的AI应用框架，在大模型底座不断变化的情况下，不可避免地出现了重复建设的情况。“去年一年，我们为了让生成式大模型在投研场景下实现更好的效果，做了大量训练优化的工作，但今年DeepSeek发布R1模型后，我们发现过去很多针对推理能力的调优问题已经被解决掉了。”
“但这并不意味着我们去年做的投入是没有价值的。”他指出，模型变化和算力平权是一家机构难以改变的未来趋势，在数字化建设中沉淀下的平台服务和数据积累，将成为战略性投入实现价值最核心的能力。
信托网研究院研究员郭彦菊向记者展示了一组测算数据，DeepSeek通过架构创新与系统优化，将大模型训练成本降至行业平均水平的1/5以下，推理成本降幅超90%，为金融机构部署私有化AI提供经济可行性。她预计2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%，同时释放超500亿元增量市场空间。
推动大模型应用“挤水分”
金融大模型应用的理想很丰满，但在实际落地时，有受访对象坦言，当下金融业的大模型应用还是有点“虚”。
前述华东股份行人士表示，在过去很长时间银行使用的RPA、OCR等技术都是AI，但此前还是属于“点对点”在某一具体场景下的应用，是基于业务需求提出的，而大模型时代的人工智能成为了“大脑”型的端到端应用。“有了这个大脑，什么场景好像都能用，但在很多专业化场景下，其性价比不如小模型或智能体。”
在部分机构内部，科技部门提供的某些智能化工具没有真正切合业务痛点或存在幻觉问题，导致使用率不高，甚至增加了一线人员重新检验、修改的工作量。
华北某国有行个贷经理表示，他所在银行提供了智能信贷报告生成工具，也会结合客户个人信息给到智能审批的建议放款额度参考，但往往这一额度低于客户实际需求，仍需客户经理进行手工测算、验证。
但在另一家理工科背景的国有大行信审部人士看来，该行所提供的智能化授信审批系统对自己简化工作流程带来了较大便利。
她告诉记者，授信审批工作全链条涉及信贷申报、贷前项目评估、合规审查、审批决策等多个业务模块，其中“填表”的工作量非常大。她所在机构提供的智能化系统在财报分析、报告生成、合规审查等方面提供帮助，基于标准化模板提取信息形成初始报告，减轻了她工作中的部分流程化工作。
“我认为AI辅助工具主要是把大家拉齐到一个‘相对能用’的水平。”她表示，自己是软件工程专业出身，对财务数据提取和审查的学习门槛是相对高的，在AI工具的辅助下能够快速提取到有用信息，所以对自己的帮助比较大，但也有财会专业的员工反馈，这一工具的专业化水平不足以赋能自身业务。
“现在每个人都有一台电脑，未来每个人也会有N个智能助理，但每个人精通电脑的程度是不同的。”前述华东股份行人士谈道，电脑可以用来写代码、打游戏、做表格、写文章，甚至有网友用Excel软件画画，工具的能发挥的作用上限始终取决于使用方。
这意味着AI战略不仅需要提供工具，还需要培养业务人员的大模型应用能力。
前述保险资管数字化转型部门人士告诉记者，为了让全集团员工用好大模型，他所在机构在去年一年办了超过20场AI培训，来“刷新员工对AI的认知”。“我们不仅面向全员做了科普性的AI工具教程，还对个别部门针对他所在的业务场景，灌输AI工具应用的价值。”他提到，针对投研、风险管理等重点部门，还由科技部门与业务部门共同探索创新工具试点。
前述已经体验到智能审批系统价值的大行人士也表示，她所在银行在多地建立了软件开发中心，来配合业务部门提出的科技开发需求，该行很多AI应用都是由业务部门主动提报申请，再由科技人员驻场开发，共同推动应用落地。
“金融行业的智能化进程是一个庞大的体系，急于求成是不现实的，如果一家企业的数字化没有做好，智能化根本是空中楼阁。”前述保险资管人士表示，至少需要未来5年内的数字化积累，不断夯实数据基础、重塑全员AI认知，才能实现智能应用的规模化落地。
4月25日金融一线消息，齐鲁银行发布公告称，董事会于2025年4月24日收到殷光伟的辞呈。因工作调整，殷光伟申请辞去公司第九届董事会非执行董事、董事会相关委员会委员职务。
玛莎百货（Marks&Spencer）周五表示，由于本周早些时候其遭遇了一起网络攻击，该公司已停止接受英国和爱尔兰地区的线上订单。这一消息导致其股价下跌了5%。
这家英国公司通过其网站和应用程序销售服装和家居用品。该公司称，做出这一决定是对该事件进行“主动管理”的一部分。
该公司在X平台（原推特）上表示：“我们经验丰富的团队在顶尖网络专家的支持下，正全力以赴地恢复线上和应用程序购物。”该公司就给顾客带来的不便表示歉意，并声明其线下门店仍正常营业。
该公司称，部分由玛莎百货国际业务运营的网站也暂停了订单业务。
玛莎百货在英国大多数城镇都设有门店，去年该公司凭借高档食品以及服装、家居用品和美妆产品实现了约130亿英镑的营收。其服装和家居用品销售额中约有三分之一来自线上。
该公司周二表示，其受到了一起网络事件的影响，因此对门店运营做出了一些临时调整。
近日，有顾客向英国广播公司（BBC）反映，他们无法进行非接触式支付，一些线上下单到店取货的订单也出现了延误情况。
英国国家犯罪局表示，他们已获悉这起事件，其工作人员正与国家网络安全中心合作，为该公司提供支持。
新闻结尾
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