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聊城市(东阿县、茌平区、阳谷县、莘县、临清市、冠县、东昌府区、高唐县)

和田地区(洛浦县、于田县、和田县、和田市、策勒县、墨玉县、民丰县、皮山县)

晋中市(榆次区、榆社县、太谷区、介休市、祁县、平遥县、寿阳县、左权县、灵石县、昔阳县、和顺县)

邵阳市(城步苗族自治县、双清区、新宁县、邵阳县、洞口县、隆回县、北塔区、武冈市、大祥区、邵东市、绥宁县、新邵县)  深圳市(罗湖区、龙岗区、福田区、南山区、坪山区、光明区、宝安区、龙华区、盐田区)

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

惠州市(惠阳区、龙门县、惠东县、博罗县、惠城区)

云浮市(郁南县、云安区、罗定市、云城区、新兴县)

荆门市(掇刀区、京山市、东宝区、钟祥市、沙洋县)  延安市(子长市、富县、安塞区、黄陵县、宜川县、甘泉县、宝塔区、洛川县、延川县、志丹县、黄龙县、延长县、吴起县)

菏泽市(定陶区、单县、巨野县、东明县、郓城县、鄄城县、牡丹区、成武县、曹县)

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

辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

楚雄彝族自治州(楚雄市、永仁县、南华县、牟定县、禄丰市、大姚县、双柏县、元谋县、武定县、姚安县)

赣州市(瑞金市、大余县、上犹县、定南县、于都县、寻乌县、龙南市、安远县、石城县、全南县、会昌县、兴国县、章贡区、南康区、崇义县、信丰县、赣县区、宁都县)

铁岭市(清河区、铁岭县、西丰县、昌图县、开原市、银州区、调兵山市)

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

安庆市(潜山市、太湖县、迎江区、宜秀区、怀宁县、宿松县、桐城市、大观区、岳西县、望江县)

大连市(甘井子区、普兰店区、金州区、西岗区、瓦房店市、中山区、庄河市、旅顺口区、沙河口区、长海县)

许昌市(魏都区、长葛市、襄城县、建安区、禹州市、鄢陵县)

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

营口市(西市区、老边区、盖州市、鲅鱼圈区、大石桥市、站前区)

黄山市(祁门县、黄山区、黟县、歙县、徽州区、休宁县、屯溪区)

湛江市(雷州市、徐闻县、赤坎区、麻章区、廉江市、吴川市、霞山区、坡头区、遂溪县)

天津市(河东区、北辰区、和平区、南开区、宝坻区、宁河区、东丽区、滨海新区、津南区、静海区、蓟州区、西青区、红桥区、武清区、河西区、河北区)

威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)

海南藏族自治州(贵南县、贵德县、同德县、兴海县、共和县)

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

德宏傣族景颇族自治州(芒市、瑞丽市、陇川县、梁河县、盈江县)

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清远市(连南瑶族自治县、清城区、清新区、佛冈县、阳山县、连山壮族瑶族自治县、英德市、连州市)

保山市(施甸县、隆阳区、昌宁县、腾冲市、龙陵县)

锡林郭勒盟(二连浩特市、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、镶黄旗、多伦县、正蓝旗、正镶白旗、锡林浩特市、太仆寺旗、苏尼特右旗)

舟山市(嵊泗县、岱山县、普陀区、定海区)  宁德市(屏南县、蕉城区、福鼎市、周宁县、福安市、霞浦县、柘荣县、寿宁县、古田县)

梅州市(丰顺县、平远县、蕉岭县、梅县区、五华县、大埔县、梅江区、兴宁市)

广安市(岳池县、广安区、武胜县、前锋区、邻水县、华蓥市)

鞍山市(台安县、铁西区、铁东区、海城市、立山区、岫岩满族自治县、千山区)大同市(左云县、新荣区、广灵县、平城区、云冈区、天镇县、浑源县、阳高县、云州区、灵丘县)

定西市(通渭县、岷县、安定区、陇西县、渭源县、漳县、临洮县)  西宁市(湟中区、城北区、湟源县、城东区、大通回族土族自治县、城西区、城中区)

广西壮族自治区

茂名市(化州市、信宜市、电白区、茂南区、高州市)

普洱市(宁洱哈尼族彝族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、江城哈尼族彝族自治县、景东彝族自治县、西盟佤族自治县)娄底市(娄星区、新化县、涟源市、冷水江市、双峰县)

广元市(昭化区、旺苍县、苍溪县、利州区、朝天区、青川县、剑阁县)

达州市(万源市、大竹县、达川区、开江县、宣汉县、渠县、通川区)

阳泉市(郊区、盂县、平定县、矿区、城区)

宁夏回族自治区

恩施土家族苗族自治州(来凤县、鹤峰县、宣恩县、咸丰县、巴东县、建始县、恩施市、利川市)

珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)

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

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

锦州市(太和区、北镇市、义县、凌河区、黑山县、凌海市、古塔区)

岳阳市(临湘市、岳阳县、云溪区、汨罗市、平江县、岳阳楼区、君山区、华容县、湘阴县)

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

新乡市(延津县、辉县市、凤泉区、获嘉县、长垣市、新乡县、红旗区、封丘县、牧野区、卫辉市、原阳县、卫滨区)

四平市(双辽市、铁东区、铁西区、梨树县、伊通满族自治县)

烟台市(龙口市、莱州市、栖霞市、海阳市、莱山区、芝罘区、牟平区、招远市、莱阳市、蓬莱区、福山区)

资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)

怀化市(麻阳苗族自治县、鹤城区、辰溪县、溆浦县、中方县、新晃侗族自治县、靖州苗族侗族自治县、芷江侗族自治县、通道侗族自治县、会同县、洪江市、沅陵县)

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。