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海南藏族自治州(兴海县、共和县、贵德县、同德县、贵南县)

揭阳市(揭西县、榕城区、揭东区、惠来县、普宁市)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、香格里拉市、德钦县)  许昌市(鄢陵县、襄城县、禹州市、长葛市、魏都区、建安区)

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

武汉市(汉南区、硚口区、青山区、新洲区、洪山区、江汉区、江夏区、汉阳区、东西湖区、黄陂区、武昌区、蔡甸区、江岸区)

石家庄市(藁城区、新华区、正定县、新乐市、井陉矿区、深泽县、元氏县、井陉县、长安区、行唐县、栾城区、高邑县、赵县、晋州市、平山县、桥西区、无极县、灵寿县、赞皇县、裕华区、辛集市、鹿泉区)

茂名市(高州市、信宜市、电白区、化州市、茂南区)  阳江市(阳东区、阳西县、阳春市、江城区)

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

吉安市(吉安县、峡江县、吉州区、遂川县、泰和县、万安县、永丰县、安福县、新干县、青原区、永新县、吉水县、井冈山市)

海口市(美兰区、琼山区、龙华区、秀英区)

淮安市(洪泽区、盱眙县、清江浦区、淮阴区、淮安区、涟水县、金湖县)

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

那曲市(嘉黎县、索县、比如县、安多县、双湖县、班戈县、聂荣县、尼玛县、申扎县、色尼区、巴青县)

中卫市(海原县、中宁县、沙坡头区)

济宁市(泗水县、梁山县、邹城市、微山县、金乡县、兖州区、曲阜市、任城区、汶上县、鱼台县、嘉祥县)

日照市(岚山区、东港区、五莲县、莒县)

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

无锡市(惠山区、锡山区、滨湖区、江阴市、宜兴市、梁溪区、新吴区)

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

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商丘市(永城市、夏邑县、民权县、宁陵县、梁园区、虞城县、睢阳区、睢县、柘城县)

保定市(阜平县、高碑店市、蠡县、安国市、易县、定兴县、唐县、满城区、雄县、顺平县、望都县、定州市、安新县、曲阳县、竞秀区、高阳县、博野县、清苑区、涿州市、涞源县、莲池区、涞水县、徐水区、容城县)

佛山市(高明区、三水区、南海区、顺德区、禅城区)

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和田地区(皮山县、策勒县、民丰县、和田市、墨玉县、洛浦县、于田县、和田县)

伊春市(金林区、大箐山县、友好区、嘉荫县、汤旺县、铁力市、南岔县、伊美区、乌翠区、丰林县)

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衡阳市(石鼓区、耒阳市、蒸湘区、南岳区、衡阳县、衡山县、衡南县、祁东县、雁峰区、珠晖区、常宁市、衡东县)

盘锦市(兴隆台区、大洼区、双台子区、盘山县)

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

北海市(合浦县、海城区、铁山港区、银海区)  宁波市(镇海区、江北区、北仑区、海曙区、余姚市、鄞州区、慈溪市、象山县、奉化区、宁海县)

焦作市(马村区、温县、中站区、武陟县、山阳区、修武县、孟州市、解放区、博爱县、沁阳市)

杭州市(富阳区、滨江区、建德市、淳安县、西湖区、钱塘区、余杭区、桐庐县、萧山区、临安区、临平区、拱墅区、上城区)

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常德市(澧县、临澧县、安乡县、武陵区、石门县、桃源县、鼎城区、汉寿县、津市市)  岳阳市(华容县、湘阴县、临湘市、君山区、汨罗市、平江县、岳阳县、云溪区、岳阳楼区)

阿里地区(日土县、革吉县、措勤县、噶尔县、普兰县、札达县、改则县)

阜阳市(临泉县、颍上县、太和县、阜南县、颍东区、颍州区、界首市、颍泉区)

惠州市(惠城区、惠东县、惠阳区、博罗县、龙门县)濮阳市(濮阳县、华龙区、南乐县、范县、清丰县、台前县)

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昌吉回族自治州(呼图壁县、奇台县、昌吉市、阜康市、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县、吉木萨尔县)

白山市(长白朝鲜族自治县、浑江区、江源区、临江市、抚松县、靖宇县)

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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。