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常德市(鼎城区、津市市、石门县、临澧县、武陵区、澧县、安乡县、汉寿县、桃源县)

抚顺市(抚顺县、顺城区、望花区、新抚区、新宾满族自治县、清原满族自治县、东洲区)

肇庆市(高要区、怀集县、封开县、广宁县、鼎湖区、端州区、四会市、德庆县)

黔东南苗族侗族自治州(黄平县、台江县、凯里市、榕江县、黎平县、锦屏县、镇远县、施秉县、雷山县、岑巩县、天柱县、麻江县、剑河县、丹寨县、从江县、三穗县)  丹东市(元宝区、东港市、宽甸满族自治县、凤城市、振安区、振兴区)

梅州市(蕉岭县、五华县、大埔县、平远县、丰顺县、兴宁市、梅江区、梅县区)

南平市(光泽县、建瓯市、武夷山市、建阳区、延平区、顺昌县、邵武市、松溪县、政和县、浦城县)

宣城市(宣州区、广德市、宁国市、泾县、绩溪县、旌德县、郎溪县)

咸宁市(崇阳县、通城县、嘉鱼县、通山县、咸安区、赤壁市)  海北藏族自治州(刚察县、海晏县、祁连县、门源回族自治县)

平顶山市(叶县、郏县、石龙区、鲁山县、卫东区、舞钢市、宝丰县、新华区、湛河区、汝州市)

广西壮族自治区

东莞市

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

南宁市(青秀区、马山县、良庆区、邕宁区、兴宁区、江南区、西乡塘区、武鸣区、隆安县、上林县、横州市、宾阳县)

青岛市(崂山区、李沧区、城阳区、市南区、市北区、黄岛区、平度市、莱西市、即墨区、胶州市)

双鸭山市(友谊县、尖山区、四方台区、宝清县、集贤县、饶河县、岭东区、宝山区)

遂宁市(船山区、射洪市、安居区、蓬溪县、大英县)

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

汕尾市(城区、陆丰市、陆河县、海丰县)

北京市(东城区、平谷区、大兴区、延庆区、石景山区、通州区、丰台区、昌平区、密云区、门头沟区、西城区、房山区、怀柔区、朝阳区、海淀区、顺义区)

雅安市(荥经县、名山区、雨城区、天全县、石棉县、汉源县、芦山县、宝兴县)

滨州市(无棣县、阳信县、邹平市、沾化区、惠民县、博兴县、滨城区)

金昌市(金川区、永昌县)

益阳市(南县、桃江县、资阳区、安化县、沅江市、赫山区)

乌兰察布市(丰镇市、卓资县、商都县、兴和县、察哈尔右翼前旗、四子王旗、凉城县、察哈尔右翼后旗、化德县、察哈尔右翼中旗、集宁区)

淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)

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

张家界市(慈利县、桑植县、武陵源区、永定区)

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商洛市(商州区、柞水县、镇安县、山阳县、丹凤县、洛南县、商南县)

上海市(长宁区、嘉定区、金山区、宝山区、普陀区、闵行区、浦东新区、青浦区、黄浦区、崇明区、奉贤区、松江区、杨浦区、虹口区、静安区、徐汇区)

辽阳市(太子河区、文圣区、灯塔市、白塔区、宏伟区、辽阳县、弓长岭区)

丽江市(华坪县、永胜县、玉龙纳西族自治县、古城区、宁蒗彝族自治县)  丽水市(遂昌县、缙云县、松阳县、莲都区、庆元县、景宁畲族自治县、青田县、云和县、龙泉市)

银川市(兴庆区、灵武市、金凤区、贺兰县、永宁县、西夏区)

三明市(泰宁县、建宁县、将乐县、三元区、明溪县、沙县区、尤溪县、大田县、永安市、清流县、宁化县)

嘉兴市(秀洲区、嘉善县、海宁市、海盐县、桐乡市、平湖市、南湖区)澳门特别行政区

三门峡市(卢氏县、义马市、陕州区、渑池县、湖滨区、灵宝市)  台州市(椒江区、温岭市、路桥区、仙居县、临海市、天台县、黄岩区、三门县、玉环市)

乌海市(乌达区、海南区、海勃湾区)

铜川市(耀州区、王益区、印台区、宜君县)

宁夏回族自治区玉树藏族自治州(治多县、曲麻莱县、玉树市、囊谦县、杂多县、称多县)

苏州市(张家港市、常熟市、相城区、昆山市、太仓市、吴中区、姑苏区、虎丘区、吴江区)

阿勒泰地区(吉木乃县、阿勒泰市、哈巴河县、布尔津县、富蕴县、福海县、青河县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、景洪市、勐海县)

漯河市(临颍县、源汇区、舞阳县、召陵区、郾城区)

温州市(平阳县、龙港市、瓯海区、文成县、洞头区、乐清市、泰顺县、龙湾区、鹿城区、瑞安市、苍南县、永嘉县)

营口市(鲅鱼圈区、大石桥市、西市区、站前区、老边区、盖州市)

黔南布依族苗族自治州(独山县、贵定县、龙里县、罗甸县、瓮安县、惠水县、平塘县、福泉市、荔波县、长顺县、都匀市、三都水族自治县)

永州市(东安县、祁阳市、宁远县、新田县、冷水滩区、道县、江华瑶族自治县、蓝山县、双牌县、江永县、零陵区)

呼伦贝尔市(扎兰屯市、阿荣旗、海拉尔区、鄂温克族自治旗、满洲里市、扎赉诺尔区、根河市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、新巴尔虎右旗、鄂伦春自治旗、额尔古纳市、牙克石市、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗)

天水市(武山县、清水县、秦州区、甘谷县、秦安县、麦积区、张家川回族自治县)

泰州市(姜堰区、兴化市、海陵区、泰兴市、靖江市、高港区)

黑河市(北安市、逊克县、五大连池市、爱辉区、嫩江市、孙吴县)

甘孜藏族自治州(新龙县、泸定县、九龙县、甘孜县、石渠县、雅江县、巴塘县、炉霍县、白玉县、丹巴县、道孚县、色达县、乡城县、康定市、德格县、稻城县、理塘县、得荣县)

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

荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、东宝区、沙洋县)

阳泉市(郊区、城区、矿区、平定县、盂县)

　　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。