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全国服务区域：
伊春市(金林区、伊美区、嘉荫县、汤旺县、大箐山县、丰林县、铁力市、南岔县、友好区、乌翠区)
大同市(天镇县、新荣区、灵丘县、浑源县、广灵县、阳高县、云冈区、云州区、左云县、平城区)
陇南市(礼县、西和县、徽县、武都区、康县、宕昌县、两当县、成县、文县)
荆州市(公安县、石首市、江陵县、松滋市、监利市、沙市区、洪湖市、荆州区)
松原市(乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、宁江区、长岭县)
茂名市(高州市、电白区、化州市、信宜市、茂南区)
澳门特别行政区
阿里地区(革吉县、措勤县、日土县、改则县、普兰县、噶尔县、札达县)
济源市
通化市(二道江区、梅河口市、柳河县、通化县、集安市、辉南县、东昌区)
眉山市(丹棱县、仁寿县、东坡区、青神县、彭山区、洪雅县)
聊城市(东昌府区、茌平区、高唐县、临清市、东阿县、阳谷县、莘县、冠县)
随州市(广水市、随县、曾都区)
九江市(湖口县、共青城市、彭泽县、濂溪区、德安县、修水县、浔阳区、武宁县、瑞昌市、永修县、庐山市、柴桑区、都昌县)
阿克苏地区(柯坪县、新和县、乌什县、沙雅县、库车市、温宿县、拜城县、阿克苏市、阿瓦提县)
泰州市(姜堰区、靖江市、兴化市、高港区、泰兴市、海陵区)
克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、白碱滩区、克拉玛依区)
北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)
西宁市(城北区、大通回族土族自治县、城中区、城东区、湟中区、城西区、湟源县)
迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)
吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、同心县、利通区)
巴中市(恩阳区、巴州区、通江县、南江县、平昌县)
林芝市(工布江达县、巴宜区、察隅县、朗县、米林市、墨脱县、波密县)
咸宁市(崇阳县、通城县、赤壁市、通山县、嘉鱼县、咸安区)
宝鸡市(凤县、千阳县、岐山县、渭滨区、陇县、麟游县、凤翔区、眉县、金台区、太白县、陈仓区、扶风县)
达州市(宣汉县、开江县、通川区、万源市、达川区、大竹县、渠县)
拉萨市(墨竹工卡县、达孜区、林周县、曲水县、当雄县、堆龙德庆区、城关区、尼木县)
葫芦岛市(兴城市、绥中县、龙港区、连山区、南票区、建昌县)
池州市(石台县、东至县、青阳县、贵池区)
包头市(石拐区、土默特右旗、达尔罕茂明安联合旗、九原区、白云鄂博矿区、固阳县、昆都仑区、青山区、东河区)
鹤岗市(兴安区、萝北县、绥滨县、南山区、工农区、东山区、兴山区、向阳区)
酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、肃州区、敦煌市、玉门市、金塔县、肃北蒙古族自治县、瓜州县)
乐山市(夹江县、犍为县、金口河区、马边彝族自治县、井研县、市中区、峨边彝族自治县、五通桥区、峨眉山市、沙湾区、沐川县)
临夏回族自治州(广河县、东乡族自治县、康乐县、和政县、永靖县、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市)
永州市(江永县、双牌县、冷水滩区、东安县、蓝山县、新田县、道县、江华瑶族自治县、祁阳市、零陵区、宁远县)
娄底市(双峰县、娄星区、涟源市、新化县、冷水江市)
芜湖市(南陵县、镜湖区、繁昌区、鸠江区、无为市、弋江区、湾沚区)
郑州市(上街区、新密市、中原区、中牟县、新郑市、惠济区、二七区、登封市、荥阳市、管城回族区、巩义市、金水区)
武汉市(江汉区、江岸区、汉南区、东西湖区、新洲区、汉阳区、硚口区、黄陂区、蔡甸区、江夏区、洪山区、青山区、武昌区)
淄博市(淄川区、沂源县、周村区、临淄区、张店区、高青县、桓台县、博山区)
邢台市(临西县、临城县、襄都区、宁晋县、南和区、信都区、南宫市、沙河市、隆尧县、柏乡县、内丘县、巨鹿县、威县、任泽区、新河县、平乡县、广宗县、清河县)
锡林郭勒盟(东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、正镶白旗、太仆寺旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、二连浩特市、镶黄旗、苏尼特右旗)
龙岩市(上杭县、长汀县、漳平市、连城县、新罗区、武平县、永定区)
铁岭市(铁岭县、清河区、西丰县、昌图县、调兵山市、银州区、开原市)
菏泽市(曹县、单县、郓城县、牡丹区、成武县、定陶区、东明县、鄄城县、巨野县)
香港特别行政区
宜昌市(长阳土家族自治县、夷陵区、兴山县、秭归县、伍家岗区、宜都市、当阳市、枝江市、五峰土家族自治县、远安县、西陵区、点军区、猇亭区)
银川市(兴庆区、贺兰县、永宁县、灵武市、金凤区、西夏区)
平凉市(泾川县、崆峒区、静宁县、庄浪县、华亭市、灵台县、崇信县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)
常州市(武进区、新北区、溧阳市、金坛区、天宁区、钟楼区)
凉山彝族自治州(雷波县、宁南县、喜德县、德昌县、会东县、会理市、西昌市、布拖县、甘洛县、冕宁县、越西县、普格县、昭觉县、金阳县、木里藏族自治县、盐源县、美姑县)
许昌市(禹州市、鄢陵县、长葛市、建安区、襄城县、魏都区)
赣州市(安远县、赣县区、石城县、章贡区、兴国县、瑞金市、南康区、崇义县、宁都县、会昌县、全南县、信丰县、定南县、上犹县、寻乌县、大余县、于都县、龙南市)
呼和浩特市(托克托县、新城区、清水河县、玉泉区、赛罕区、回民区、土默特左旗、武川县、和林格尔县)
毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、金沙县、赫章县、大方县、七星关区、纳雍县、黔西市、织金县)
阿坝藏族羌族自治州(黑水县、阿坝县、若尔盖县、理县、茂县、壤塘县、红原县、九寨沟县、金川县、松潘县、汶川县、小金县、马尔康市)
南通市(启东市、崇川区、海门区、如东县、通州区、如皋市、海安市)
忻州市(五寨县、繁峙县、保德县、岢岚县、神池县、偏关县、河曲县、静乐县、忻府区、定襄县、代县、宁武县、五台县、原平市)
衢州市(江山市、开化县、柯城区、常山县、衢江区、龙游县)
怀化市(中方县、溆浦县、通道侗族自治县、芷江侗族自治县、新晃侗族自治县、沅陵县、会同县、鹤城区、辰溪县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市)
呼伦贝尔市(陈巴尔虎旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、满洲里市、阿荣旗、扎兰屯市、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、根河市、新巴尔虎左旗、鄂温克族自治旗、牙克石市、新巴尔虎右旗、额尔古纳市、海拉尔区)
金华市(东阳市、武义县、金东区、义乌市、磐安县、兰溪市、永康市、浦江县、婺城区)
清远市(清新区、连山壮族瑶族自治县、英德市、连州市、连南瑶族自治县、阳山县、佛冈县、清城区)
固原市(彭阳县、西吉县、原州区、隆德县、泾源县)
海东市(平安区、化隆回族自治县、乐都区、民和回族土族自治县、循化撒拉族自治县、互助土族自治县)
衡阳市(雁峰区、蒸湘区、石鼓区、耒阳市、常宁市、衡东县、祁东县、衡南县、衡山县、南岳区、珠晖区、衡阳县)
楚雄彝族自治州(牟定县、禄丰市、永仁县、元谋县、双柏县、大姚县、姚安县、南华县、楚雄市、武定县)
晋城市(高平市、陵川县、沁水县、城区、阳城县、泽州县)
深圳市(罗湖区、福田区、龙岗区、龙华区、坪山区、盐田区、光明区、宝安区、南山区)
曲靖市(马龙区、会泽县、师宗县、富源县、沾益区、宣威市、麒麟区、罗平县、陆良县)
黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市、泽库县)
辽源市(东丰县、东辽县、龙山区、西安区)
蚌埠市(龙子湖区、淮上区、禹会区、五河县、怀远县、固镇县、蚌山区)
吉安市(万安县、遂川县、新干县、吉安县、泰和县、永丰县、青原区、峡江县、井冈山市、安福县、永新县、吉水县、吉州区)
白银市(靖远县、平川区、白银区、会宁县、景泰县)
鄂尔多斯市(东胜区、伊金霍洛旗、准格尔旗、康巴什区、达拉特旗、杭锦旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、乌审旗)
南充市(阆中市、蓬安县、营山县、高坪区、仪陇县、嘉陵区、顺庆区、南部县、西充县)
那曲市(索县、巴青县、安多县、双湖县、班戈县、色尼区、比如县、尼玛县、申扎县、聂荣县、嘉黎县)
台州市(路桥区、温岭市、临海市、黄岩区、仙居县、玉环市、椒江区、天台县、三门县)
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南宁市(江南区、隆安县、宾阳县、武鸣区、上林县、兴宁区、西乡塘区、邕宁区、良庆区、青秀区、马山县、横州市)
哈尔滨市(通河县、方正县、道里区、巴彦县、五常市、平房区、木兰县、松北区、呼兰区、尚志市、双城区、阿城区、南岗区、延寿县、宾县、道外区、香坊区、依兰县)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、鹤峰县、来凤县、恩施市、建始县、宣恩县、巴东县、利川市)
洛阳市(嵩县、洛龙区、宜阳县、汝阳县、伊川县、瀍河回族区、偃师区、老城区、涧西区、孟津区、新安县、洛宁县、栾川县、西工区)
济宁市(鱼台县、微山县、兖州区、泗水县、汶上县、任城区、梁山县、金乡县、邹城市、曲阜市、嘉祥县)
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阜阳市(颍上县、界首市、阜南县、颍东区、临泉县、颍州区、太和县、颍泉区)
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邯郸市(峰峰矿区、临漳县、涉县、成安县、肥乡区、复兴区、广平县、邯山区、邱县、永年区、大名县、魏县、鸡泽县、武安市、曲周县、磁县、丛台区、馆陶县)
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六安市(霍邱县、裕安区、霍山县、舒城县、金安区、叶集区、金寨县)
中山市
张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)
佳木斯市(向阳区、郊区、东风区、同江市、桦南县、抚远市、汤原县、桦川县、富锦市、前进区)
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淮北市(烈山区、相山区、杜集区、濉溪县)
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巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、库尔勒市、博湖县、和静县、尉犁县、和硕县、轮台县、若羌县、且末县)
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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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