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运城市(稷山县、垣曲县、夏县、闻喜县、临猗县、永济市、盐湖区、平陆县、新绛县、万荣县、芮城县、河津市、绛县)
塔城地区(乌苏市、托里县、裕民县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、额敏县)
三亚市(天涯区、吉阳区、崖州区、海棠区)
周口市(郸城县、西华县、川汇区、淮阳区、项城市、鹿邑县、太康县、沈丘县、扶沟县、商水县)
渭南市(临渭区、澄城县、潼关县、华州区、合阳县、大荔县、韩城市、蒲城县、白水县、富平县、华阴市)
黄山市(休宁县、黟县、屯溪区、徽州区、黄山区、祁门县、歙县)
雅安市(天全县、石棉县、汉源县、宝兴县、名山区、芦山县、荥经县、雨城区)
泰安市(泰山区、宁阳县、肥城市、岱岳区、东平县、新泰市)
驻马店市(驿城区、遂平县、西平县、汝南县、上蔡县、泌阳县、正阳县、新蔡县、平舆县、确山县)
蚌埠市(淮上区、怀远县、五河县、固镇县、龙子湖区、蚌山区、禹会区)
大理白族自治州(云龙县、宾川县、剑川县、鹤庆县、弥渡县、永平县、南涧彝族自治县、大理市、祥云县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、洱源县)
巴中市(南江县、巴州区、通江县、平昌县、恩阳区)
宿州市(萧县、泗县、砀山县、灵璧县、埇桥区)
鄂尔多斯市(鄂托克旗、达拉特旗、东胜区、杭锦旗、乌审旗、鄂托克前旗、伊金霍洛旗、康巴什区、准格尔旗)
丽江市(华坪县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、永胜县、古城区)
阿里地区(改则县、革吉县、措勤县、普兰县、日土县、札达县、噶尔县)
深圳市(光明区、坪山区、南山区、盐田区、龙华区、宝安区、福田区、龙岗区、罗湖区)
东莞市
盘锦市(大洼区、双台子区、盘山县、兴隆台区)
连云港市(赣榆区、连云区、灌南县、海州区、东海县、灌云县)
岳阳市(湘阴县、汨罗市、临湘市、岳阳县、君山区、岳阳楼区、华容县、平江县、云溪区)
铜川市(宜君县、王益区、印台区、耀州区)
安阳市(龙安区、殷都区、内黄县、滑县、北关区、文峰区、林州市、汤阴县、安阳县)
咸阳市(长武县、永寿县、兴平市、泾阳县、彬州市、旬邑县、三原县、秦都区、渭城区、杨陵区、武功县、乾县、淳化县、礼泉县)
东营市(垦利区、东营区、广饶县、利津县、河口区)
漯河市(舞阳县、源汇区、临颍县、召陵区、郾城区)
湖州市(吴兴区、安吉县、长兴县、南浔区、德清县)
三明市(宁化县、大田县、将乐县、永安市、清流县、明溪县、沙县区、三元区、建宁县、尤溪县、泰宁县)
泉州市(晋江市、德化县、安溪县、惠安县、永春县、洛江区、石狮市、丰泽区、泉港区、南安市、金门县、鲤城区)
惠州市(龙门县、博罗县、惠城区、惠阳区、惠东县)
益阳市(南县、赫山区、资阳区、桃江县、沅江市、安化县)
菏泽市(曹县、郓城县、巨野县、成武县、牡丹区、单县、鄄城县、定陶区、东明县)
淮安市(清江浦区、金湖县、盱眙县、洪泽区、涟水县、淮安区、淮阴区)
淄博市(沂源县、博山区、桓台县、周村区、临淄区、张店区、高青县、淄川区)
安庆市(太湖县、宜秀区、桐城市、怀宁县、望江县、宿松县、大观区、潜山市、岳西县、迎江区)
阿坝藏族羌族自治州(九寨沟县、若尔盖县、阿坝县、汶川县、马尔康市、壤塘县、黑水县、小金县、金川县、茂县、红原县、理县、松潘县)
汉中市(汉台区、留坝县、南郑区、洋县、略阳县、西乡县、城固县、勉县、镇巴县、佛坪县、宁强县)
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)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿图什市、阿克陶县、阿合奇县、乌恰县)
衢州市(衢江区、常山县、龙游县、开化县、柯城区、江山市)
玉溪市(江川区、红塔区、易门县、元江哈尼族彝族傣族自治县、华宁县、澄江市、新平彝族傣族自治县、通海县、峨山彝族自治县)
四平市(铁东区、铁西区、双辽市、伊通满族自治县、梨树县)
合肥市(长丰县、肥西县、瑶海区、庐阳区、包河区、肥东县、庐江县、巢湖市、蜀山区)
朝阳市(建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、凌源市、北票市、双塔区、朝阳县)
黔东南苗族侗族自治州(丹寨县、剑河县、天柱县、岑巩县、锦屏县、三穗县、麻江县、从江县、黎平县、雷山县、凯里市、施秉县、台江县、黄平县、榕江县、镇远县)
呼和浩特市(清水河县、土默特左旗、和林格尔县、新城区、武川县、玉泉区、赛罕区、回民区、托克托县)
广西壮族自治区
漳州市(东山县、诏安县、漳浦县、长泰区、南靖县、龙海区、芗城区、龙文区、云霄县、平和县、华安县)
滁州市(凤阳县、全椒县、定远县、来安县、天长市、琅琊区、南谯区、明光市)
营口市(老边区、西市区、大石桥市、盖州市、站前区、鲅鱼圈区)
亳州市(蒙城县、谯城区、涡阳县、利辛县)
温州市(乐清市、泰顺县、瓯海区、永嘉县、苍南县、平阳县、洞头区、龙港市、鹿城区、龙湾区、瑞安市、文成县)
五指山市(琼海市、澄迈县、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县、万宁市、白沙黎族自治县、乐东黎族自治县、屯昌县、陵水黎族自治县、定安县、琼中黎族苗族自治县、文昌市、东方市)
北海市(合浦县、海城区、银海区、铁山港区)
通辽市(库伦旗、科尔沁左翼后旗、扎鲁特旗、科尔沁区、霍林郭勒市、科尔沁左翼中旗、开鲁县、奈曼旗)
六安市(舒城县、裕安区、霍山县、金安区、叶集区、金寨县、霍邱县)
宣城市(旌德县、宣州区、广德市、宁国市、绩溪县、郎溪县、泾县)
鸡西市(虎林市、麻山区、鸡东县、鸡冠区、恒山区、密山市、城子河区、梨树区、滴道区)
江门市(新会区、恩平市、开平市、江海区、鹤山市、台山市、蓬江区)
巴彦淖尔市(杭锦后旗、乌拉特中旗、磴口县、临河区、乌拉特前旗、五原县、乌拉特后旗)
白城市(镇赉县、洮北区、大安市、洮南市、通榆县)
永州市(零陵区、道县、冷水滩区、宁远县、江华瑶族自治县、祁阳市、双牌县、蓝山县、新田县、东安县、江永县)
南阳市(镇平县、卧龙区、桐柏县、社旗县、宛城区、邓州市、新野县、方城县、西峡县、南召县、淅川县、内乡县、唐河县)
铁岭市(银州区、清河区、开原市、昌图县、铁岭县、西丰县、调兵山市)
张家口市(桥东区、张北县、沽源县、万全区、尚义县、阳原县、下花园区、桥西区、涿鹿县、蔚县、赤城县、康保县、宣化区、怀安县、怀来县、崇礼区)
云浮市(郁南县、云城区、罗定市、新兴县、云安区)
随州市(广水市、随县、曾都区)
桂林市(平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、全州县、资源县、临桂区、恭城瑶族自治县、灵川县、叠彩区、七星区、雁山区、象山区、灌阳县、永福县、秀峰区、阳朔县、兴安县)
锦州市(北镇市、黑山县、义县、凌河区、古塔区、凌海市、太和区)
柳州市(三江侗族自治县、融安县、鹿寨县、柳南区、城中区、融水苗族自治县、鱼峰区、柳城县、柳江区、柳北区)
衡阳市(南岳区、蒸湘区、珠晖区、祁东县、衡山县、衡南县、衡阳县、耒阳市、雁峰区、衡东县、石鼓区、常宁市)
呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、鄂温克族自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎左旗、海拉尔区、根河市、阿荣旗、满洲里市、扎兰屯市、陈巴尔虎旗、牙克石市、扎赉诺尔区、鄂伦春自治旗、额尔古纳市)
滨州市(阳信县、博兴县、沾化区、滨城区、无棣县、惠民县、邹平市)
鹰潭市(月湖区、余江区、贵溪市)
香港特别行政区
新余市(渝水区、分宜县)
黄冈市(英山县、麻城市、罗田县、浠水县、蕲春县、团风县、黄州区、武穴市、红安县、黄梅县)
达州市(达川区、宣汉县、大竹县、万源市、通川区、渠县、开江县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
中山市
儋州市
嘉峪关市
延安市(黄龙县、宝塔区、安塞区、延川县、志丹县、延长县、甘泉县、黄陵县、吴起县、洛川县、富县、子长市、宜川县)
阿克苏地区(拜城县、温宿县、阿克苏市、库车市、乌什县、沙雅县、柯坪县、新和县、阿瓦提县)
大同市(阳高县、平城区、左云县、广灵县、浑源县、云州区、天镇县、灵丘县、新荣区、云冈区)
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毕节市(金沙县、大方县、纳雍县、威宁彝族回族苗族自治县、赫章县、七星关区、织金县、黔西市)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、阿尔山市、科尔沁右翼中旗、扎赉特旗、乌兰浩特市、突泉县)
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拉萨市(达孜区、曲水县、城关区、当雄县、尼木县、林周县、堆龙德庆区、墨竹工卡县)
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怀化市(溆浦县、靖州苗族侗族自治县、通道侗族自治县、中方县、会同县、沅陵县、鹤城区、辰溪县、洪江市、新晃侗族自治县、麻阳苗族自治县、芷江侗族自治县)
九江市(柴桑区、湖口县、德安县、瑞昌市、濂溪区、永修县、共青城市、浔阳区、彭泽县、庐山市、武宁县、都昌县、修水县)
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湘潭市(韶山市、湘乡市、雨湖区、岳塘区、湘潭县)
荆门市(掇刀区、沙洋县、钟祥市、京山市、东宝区)
平顶山市(叶县、汝州市、石龙区、宝丰县、卫东区、新华区、舞钢市、鲁山县、湛河区、郏县)
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。
新闻结尾
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