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雅安市(汉源县、天全县、雨城区、宝兴县、石棉县、荥经县、芦山县、名山区)
安康市(旬阳市、汉滨区、汉阴县、白河县、平利县、岚皋县、宁陕县、紫阳县、镇坪县、石泉县)
保定市(唐县、高阳县、博野县、顺平县、曲阳县、望都县、涿州市、徐水区、易县、容城县、阜平县、蠡县、莲池区、清苑区、安新县、安国市、高碑店市、定州市、竞秀区、满城区、涞水县、涞源县、定兴县、雄县)
乌海市(海南区、乌达区、海勃湾区)
十堰市(竹溪县、郧阳区、茅箭区、张湾区、竹山县、丹江口市、郧西县、房县)
孝感市(孝昌县、安陆市、汉川市、云梦县、大悟县、孝南区、应城市)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、扶余市、宁江区、乾安县)
来宾市(兴宾区、忻城县、金秀瑶族自治县、合山市、武宣县、象州县)
铜陵市(铜官区、义安区、郊区、枞阳县)
达州市(万源市、宣汉县、通川区、开江县、达川区、渠县、大竹县)
徐州市(邳州市、丰县、鼓楼区、新沂市、贾汪区、泉山区、铜山区、睢宁县、云龙区、沛县)
西宁市(湟源县、城西区、大通回族土族自治县、城东区、城北区、湟中区、城中区)
安顺市(紫云苗族布依族自治县、关岭布依族苗族自治县、镇宁布依族苗族自治县、普定县、平坝区、西秀区)
海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵南县、贵德县、同德县)
福州市(闽清县、闽侯县、罗源县、马尾区、台江区、连江县、平潭县、长乐区、鼓楼区、福清市、仓山区、永泰县、晋安区)
白城市(大安市、洮南市、镇赉县、洮北区、通榆县)
株洲市(醴陵市、攸县、炎陵县、荷塘区、芦淞区、石峰区、天元区、渌口区、茶陵县)
丽水市(庆元县、松阳县、龙泉市、景宁畲族自治县、莲都区、遂昌县、云和县、青田县、缙云县)
绵阳市(三台县、游仙区、涪城区、江油市、北川羌族自治县、盐亭县、安州区、平武县、梓潼县)
铁岭市(昌图县、清河区、开原市、调兵山市、铁岭县、银州区、西丰县)
乐山市(峨眉山市、金口河区、五通桥区、市中区、井研县、犍为县、夹江县、马边彝族自治县、峨边彝族自治县、沙湾区、沐川县)
绍兴市(新昌县、上虞区、柯桥区、诸暨市、嵊州市、越城区)
六安市(金寨县、霍邱县、金安区、叶集区、裕安区、霍山县、舒城县)
天津市(北辰区、河北区、宁河区、河西区、东丽区、和平区、静海区、武清区、津南区、蓟州区、河东区、西青区、南开区、红桥区、宝坻区、滨海新区)
海北藏族自治州(祁连县、刚察县、门源回族自治县、海晏县)
新疆维吾尔自治区
金华市(东阳市、婺城区、永康市、武义县、兰溪市、义乌市、磐安县、浦江县、金东区)
抚顺市(清原满族自治县、新宾满族自治县、新抚区、抚顺县、东洲区、望花区、顺城区)
庆阳市(华池县、镇原县、宁县、庆城县、正宁县、环县、西峰区、合水县)
凉山彝族自治州(西昌市、布拖县、冕宁县、普格县、雷波县、喜德县、甘洛县、木里藏族自治县、越西县、会东县、会理市、德昌县、美姑县、宁南县、盐源县、昭觉县、金阳县)
南阳市(新野县、西峡县、镇平县、内乡县、南召县、淅川县、社旗县、方城县、唐河县、卧龙区、宛城区、邓州市、桐柏县)
自贡市(沿滩区、大安区、自流井区、贡井区、富顺县、荣县)
资阳市(乐至县、安岳县、雁江区)
无锡市(宜兴市、惠山区、梁溪区、锡山区、江阴市、新吴区、滨湖区)
本溪市(明山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、平山区、溪湖区)
怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)
阿勒泰地区(吉木乃县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、青河县、福海县、富蕴县)
合肥市(长丰县、庐阳区、瑶海区、巢湖市、肥西县、包河区、庐江县、肥东县、蜀山区)
大同市(浑源县、云州区、灵丘县、平城区、左云县、广灵县、阳高县、新荣区、天镇县、云冈区)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
桂林市(恭城瑶族自治县、兴安县、临桂区、平乐县、七星区、叠彩区、永福县、灌阳县、灵川县、全州县、资源县、象山区、龙胜各族自治县、荔浦市、雁山区、秀峰区、阳朔县)
拉萨市(曲水县、墨竹工卡县、城关区、当雄县、堆龙德庆区、达孜区、尼木县、林周县)
大理白族自治州(弥渡县、鹤庆县、漾濞彝族自治县、永平县、云龙县、剑川县、祥云县、大理市、洱源县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县)
商丘市(睢县、虞城县、宁陵县、夏邑县、永城市、柘城县、睢阳区、梁园区、民权县)
赣州市(崇义县、安远县、石城县、宁都县、瑞金市、上犹县、兴国县、南康区、大余县、赣县区、于都县、龙南市、寻乌县、信丰县、定南县、全南县、章贡区、会昌县)
宜春市(樟树市、上高县、宜丰县、万载县、奉新县、丰城市、袁州区、靖安县、高安市、铜鼓县)
常州市(溧阳市、钟楼区、金坛区、武进区、天宁区、新北区)
唐山市(丰南区、乐亭县、遵化市、迁西县、路北区、路南区、古冶区、迁安市、丰润区、玉田县、滦州市、滦南县、开平区、曹妃甸区)
盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
台州市(椒江区、天台县、温岭市、三门县、仙居县、路桥区、黄岩区、临海市、玉环市)
香港特别行政区
潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)
锡林郭勒盟(太仆寺旗、阿巴嘎旗、锡林浩特市、西乌珠穆沁旗、多伦县、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特左旗、苏尼特右旗、正蓝旗)
威海市(环翠区、文登区、荣成市、乳山市)
承德市(承德县、丰宁满族自治县、隆化县、宽城满族自治县、双桥区、平泉市、双滦区、兴隆县、围场满族蒙古族自治县、滦平县、鹰手营子矿区)
辽阳市(白塔区、宏伟区、文圣区、弓长岭区、灯塔市、太子河区、辽阳县)
崇左市(天等县、龙州县、扶绥县、宁明县、大新县、江州区、凭祥市)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
鄂州市(鄂城区、梁子湖区、华容区)
淮安市(清江浦区、金湖县、淮阴区、盱眙县、涟水县、洪泽区、淮安区)
楚雄彝族自治州(牟定县、大姚县、禄丰市、双柏县、南华县、元谋县、姚安县、武定县、楚雄市、永仁县)
衡水市(故城县、安平县、武邑县、武强县、枣强县、桃城区、冀州区、景县、阜城县、饶阳县、深州市)
厦门市(思明区、海沧区、同安区、湖里区、集美区、翔安区)
天水市(清水县、秦州区、麦积区、武山县、甘谷县、秦安县、张家川回族自治县)
大庆市(大同区、萨尔图区、林甸县、龙凤区、红岗区、肇州县、杜尔伯特蒙古族自治县、让胡路区、肇源县)
宿迁市(泗阳县、宿城区、宿豫区、泗洪县、沭阳县)
宁夏回族自治区
岳阳市(云溪区、岳阳楼区、岳阳县、平江县、华容县、临湘市、汨罗市、湘阴县、君山区)
昌吉回族自治州(呼图壁县、昌吉市、阜康市、玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县)
玉溪市(易门县、峨山彝族自治县、江川区、澄江市、元江哈尼族彝族傣族自治县、新平彝族傣族自治县、通海县、华宁县、红塔区)
阿克苏地区(库车市、乌什县、拜城县、柯坪县、新和县、阿克苏市、阿瓦提县、沙雅县、温宿县)
澳门特别行政区
太原市(古交市、娄烦县、尖草坪区、晋源区、小店区、阳曲县、万柏林区、杏花岭区、清徐县、迎泽区)
大兴安岭地区(漠河市、呼玛县、塔河县)
驻马店市(汝南县、泌阳县、新蔡县、遂平县、平舆县、驿城区、确山县、上蔡县、西平县、正阳县)
漯河市(源汇区、召陵区、郾城区、临颍县、舞阳县)
宿州市(埇桥区、砀山县、萧县、灵璧县、泗县)
舟山市(普陀区、嵊泗县、定海区、岱山县)
南通市(海门区、启东市、通州区、崇川区、如皋市、海安市、如东县)
衢州市(开化县、柯城区、龙游县、江山市、衢江区、常山县)
黔南布依族苗族自治州(龙里县、独山县、瓮安县、贵定县、荔波县、长顺县、三都水族自治县、福泉市、都匀市、惠水县、平塘县、罗甸县)
辽源市(东丰县、东辽县、西安区、龙山区)
铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)
晋城市(城区、沁水县、泽州县、高平市、阳城县、陵川县)
六盘水市(钟山区、六枝特区、水城区、盘州市)
南平市(邵武市、光泽县、建阳区、浦城县、延平区、顺昌县、政和县、武夷山市、松溪县、建瓯市)
保山市(昌宁县、龙陵县、施甸县、隆阳区、腾冲市)
阜阳市(颍东区、颍上县、界首市、临泉县、颍泉区、颍州区、阜南县、太和县)
黔东南苗族侗族自治州(凯里市、从江县、麻江县、榕江县、雷山县、施秉县、剑河县、黎平县、三穗县、锦屏县、岑巩县、黄平县、天柱县、镇远县、丹寨县、台江县)
包头市(白云鄂博矿区、九原区、达尔罕茂明安联合旗、东河区、土默特右旗、青山区、昆都仑区、固阳县、石拐区)
贺州市(钟山县、八步区、昭平县、富川瑶族自治县、平桂区)
那曲市(申扎县、嘉黎县、色尼区、双湖县、比如县、安多县、巴青县、聂荣县、班戈县、尼玛县、索县)
汕头市(濠江区、潮南区、澄海区、金平区、南澳县、潮阳区、龙湖区)
伊春市(铁力市、乌翠区、南岔县、丰林县、大箐山县、金林区、友好区、伊美区、汤旺县、嘉荫县)
河池市(东兰县、环江毛南族自治县、大化瑶族自治县、宜州区、都安瑶族自治县、凤山县、南丹县、巴马瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、天峨县)
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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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