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台州市(仙居县、黄岩区、临海市、天台县、三门县、路桥区、玉环市、温岭市、椒江区)
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巴彦淖尔市(乌拉特前旗、乌拉特中旗、磴口县、杭锦后旗、临河区、乌拉特后旗、五原县)
四平市(双辽市、铁西区、梨树县、铁东区、伊通满族自治县)
黄山市(祁门县、屯溪区、歙县、休宁县、徽州区、黄山区、黟县)
文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、西畴县、富宁县、丘北县、文山市、马关县、砚山县、广南县)
天水市(秦州区、麦积区、甘谷县、清水县、张家川回族自治县、秦安县、武山县)
邵阳市(邵阳县、新邵县、北塔区、绥宁县、城步苗族自治县、隆回县、邵东市、新宁县、大祥区、双清区、武冈市、洞口县)
临沂市(莒南县、兰山区、蒙阴县、费县、平邑县、罗庄区、沂水县、沂南县、临沭县、兰陵县、河东区、郯城县)
毕节市(黔西市、金沙县、威宁彝族回族苗族自治县、织金县、大方县、纳雍县、赫章县、七星关区)
开封市(龙亭区、祥符区、尉氏县、顺河回族区、鼓楼区、禹王台区、通许县、杞县、兰考县)
桂林市(平乐县、永福县、七星区、临桂区、叠彩区、荔浦市、龙胜各族自治县、灵川县、雁山区、秀峰区、全州县、阳朔县、象山区、恭城瑶族自治县、兴安县、灌阳县、资源县)
百色市(乐业县、德保县、田阳区、田林县、西林县、田东县、右江区、平果市、那坡县、凌云县、靖西市、隆林各族自治县)
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楚雄彝族自治州(楚雄市、元谋县、牟定县、姚安县、双柏县、南华县、大姚县、武定县、永仁县、禄丰市)
景德镇市(昌江区、浮梁县、珠山区、乐平市)
扬州市(宝应县、江都区、邗江区、高邮市、广陵区、仪征市)
五指山市(临高县、屯昌县、白沙黎族自治县、东方市、琼海市、澄迈县、昌江黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、保亭黎族苗族自治县、万宁市、陵水黎族自治县、文昌市、乐东黎族自治县、定安县)
荆州市(松滋市、监利市、洪湖市、石首市、江陵县、沙市区、荆州区、公安县)
衢州市(江山市、衢江区、常山县、龙游县、柯城区、开化县)
烟台市(蓬莱区、芝罘区、牟平区、栖霞市、莱州市、莱阳市、福山区、龙口市、招远市、海阳市、莱山区)
新余市(渝水区、分宜县)
阿克苏地区(阿克苏市、柯坪县、拜城县、沙雅县、阿瓦提县、乌什县、温宿县、新和县、库车市)
朔州市(山阴县、朔城区、怀仁市、右玉县、平鲁区、应县)
齐齐哈尔市(龙江县、昂昂溪区、克东县、讷河市、克山县、建华区、富拉尔基区、龙沙区、拜泉县、铁锋区、富裕县、依安县、甘南县、泰来县、梅里斯达斡尔族区、碾子山区)
广安市(华蓥市、武胜县、前锋区、岳池县、邻水县、广安区)
喀什地区(巴楚县、麦盖提县、喀什市、岳普湖县、疏附县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、叶城县、英吉沙县、莎车县、泽普县、伽师县)
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长沙市(芙蓉区、宁乡市、望城区、岳麓区、开福区、雨花区、天心区、长沙县、浏阳市)
黔西南布依族苗族自治州(册亨县、兴仁市、兴义市、普安县、安龙县、晴隆县、贞丰县、望谟县)
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呼伦贝尔市(海拉尔区、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、莫力达瓦达斡尔族自治旗、阿荣旗、新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、满洲里市、陈巴尔虎旗、根河市、扎赉诺尔区、额尔古纳市、鄂伦春自治旗、牙克石市)
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怒江傈僳族自治州(泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、福贡县)
徐州市(新沂市、贾汪区、鼓楼区、云龙区、邳州市、丰县、铜山区、泉山区、沛县、睢宁县)
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盘锦市(盘山县、双台子区、兴隆台区、大洼区)
深圳市(坪山区、宝安区、盐田区、福田区、龙华区、南山区、龙岗区、罗湖区、光明区)
黄石市(下陆区、铁山区、阳新县、黄石港区、西塞山区、大冶市)
潍坊市(昌邑市、寒亭区、诸城市、潍城区、高密市、昌乐县、青州市、寿光市、安丘市、临朐县、奎文区、坊子区)
盐城市(射阳县、响水县、盐都区、建湖县、大丰区、阜宁县、东台市、滨海县、亭湖区)
鄂州市(梁子湖区、华容区、鄂城区)
白银市(景泰县、靖远县、白银区、平川区、会宁县)
焦作市(马村区、武陟县、山阳区、中站区、修武县、温县、解放区、沁阳市、孟州市、博爱县)
东营市(利津县、河口区、东营区、广饶县、垦利区)
4月25日，君正集团发布的2024年年度报告显示，其参股公司天弘基金2024年实现营业收入53.94亿元，净利润16.79亿元。
在大模型推动下，金融领域究竟诞生了多少场景应用？
多家上市银行在2024年年报中给出的数据是，行内应用场景已超过100个。
以大模型为代表的人工智能技术，无疑是当下金融数字化投入最为集中的热点。然而，成百甚至上千个应用场景中，大模型真正为机构、为员工带来了多大的作用，多大程度上提升了业务效率？近日，21世纪经济报道记者调研包括银行、信托、资管机构的科技部门高层与一线员工发现，虽然布局、应用大模型是不得不做的事，但金融机构也开始为大模型应用“挤水分”。
一方面，海内外基础模型不断演进，创新迭代的速度惊人，金融机构需要寻找“确定性”，让有限的资源最高效地投入到场景中，避免陷入“为了AI而AI”的技术陷阱；另一方面，当人工智能重塑业务流程，金融从业人员直面AI冲击，需要形成一套新机制，不仅实现应用落地，也要确保责任落地。
如今看来，一场技术与业务价值的深度校准正在展开。
布局大模型，要花多少钱？
长期以来金融机构的科技投入规模巨大，特别是近年来“AI+”已成为重要战略。四大国有银行近年来的科技投入金额始终在200亿元以上，就2024年来看，21世纪经济报道记者不完全统计数据显示，上市银行业科技投入总金额超过1800亿元。
战略性投入意味着大量的资金和时间投入，从获取长期、稳定的回报出发，而不是瞄准短期、快速的利润。然而，作为商业化运营主体，金融机构必须评估投入与产出的效能，因此，面对变化中的大模型应用，不同机构有不同考量。
大型金融机构的选择是大规模投入。建设银行原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。”
“不得不承认，布局大模型已经是一个必须完成的任务。‘用不用’暂且不论，前提首先是你得有这些大模型。”一家位于华东地区的股份行金融科技部中层坦言，特别是当其他机构都接入了某一家大模型，如果不及时跟上可能意味着“缺位”。
金融机构为了迎接大模型时代的到来要花多少钱？最大的投入在算力建设。
某股份行信息科技部副总告诉记者，这里的投入包括底层基础设施建设和AI人才引进两大方面。在大模型应用前，该行使用的服务器是“通算平台”，与大模型相关的平台是“智算平台”，智算平台既包括大语言模型训练，也包括推动大模型在金融领域应用的推理平台。“每台GPU需要8个芯片，单台价格接近200万元，如果要做一个集群至少需要布局五六百台。”按此计算，该行仅智算平台的算力投入就至少数亿元。
也有机构根据自身的实际业务情况选择了不同的部署路径。
“现在整个大模型市场是很开放的，不仅是DeepSeek，包括通义千问、腾讯混元等等，个人和机构都有机会自主选择部署、访问，关键在于你能投入多少硬件资源，或者购买多少云服务的调用数量。”华能贵诚信托副总经理赵明华向记者表示，算力成本依然是金融大模型训练的核心问题。
赵明华坦言，作为一家非银金融机构，公司能投入AI的资源是相对有限的，如果要建立起多个业务系统的全面部署，预估需要千万量级的投入。他指出，其中最核心的投入是硬件投入，从目前DeepSeek-R1模型的性能来看，如果要跑起671b的“满血版”，加上支持500人的并发访问量，需要投入1000多万的预算。
“就智能客服这个场景来看，此前ChatGPT展现出的能力让客服的智能化成为可能，但在我们公司直销规模不大，直接面向客户场景不够充分的情况下，花费数百万部署智能系统实现的效果或许还不如人工服务。”赵明华表示。
重估技术价值
“技术本身并不是目的，我们需要避免陷入到‘为AI而AI’的技术陷阱。这一方面要求商业银行间要从技术驱动向价值驱动转变，形成技术、场景、价值的闭环，另一方面要从碎片的应用转向流程的应用，推动人工智能和业务逻辑的深度融合。”近日，在国民财富发展研究合作平台“人工智能与金融未来”2025春季峰会上，浦发银行副行长丁蔚表示。
价值驱动意味着，金融机构也开始衡量，在如此高昂的技术投入后，大模型能带来多少业务价值？
记者咨询了多家金融机构的大模型项目立项评审标准，总结出两个方面。
第一是，行业内是否有成熟场景应用的案例，这对应了场景应用的确定性。“比如智能营销、客户服务、信贷审批、反洗钱报告、智能投研、合规内审这些其他银行都已经有成熟应用的工具，一般是可以过审的。”前述华东股份行金科人士表示。
第二是，该项应用落地后，在时间缩短、流程简化、客户体验等方面的量化数据评估，这对应了场景应用的价值。一位大行信审部的IT人士告诉记者，立项评审团队不仅包括科技部门领导，还涉及业务部门、内控部门、财会部门等，来综合评估科技投入与效率提升的价值是否匹配。
值得关注的是，DeepSeek和智能体的快速发展，都加快了大模型在金融领域落地应用的进程，也带来了模型应用的价值重估。
赵明华告诉记者：“今年在DeepSeek出来以后，我们发现智能客服可以基于开源框架很快地搭建起来，而且很多厂商提供了客服场景智能体，只需要我们灌输基础知识库，就能实现落地，所以如今对这个场景应用价值的评估就不一样。”
某头部保险资管数字化转型部门负责人告诉记者，经历两年多的探索，他所在机构已经搭建起较成熟的AI应用框架，在大模型底座不断变化的情况下，不可避免地出现了重复建设的情况。“去年一年，我们为了让生成式大模型在投研场景下实现更好的效果，做了大量训练优化的工作，但今年DeepSeek发布R1模型后，我们发现过去很多针对推理能力的调优问题已经被解决掉了。”
“但这并不意味着我们去年做的投入是没有价值的。”他指出，模型变化和算力平权是一家机构难以改变的未来趋势，在数字化建设中沉淀下的平台服务和数据积累，将成为战略性投入实现价值最核心的能力。
信托网研究院研究员郭彦菊向记者展示了一组测算数据，DeepSeek通过架构创新与系统优化，将大模型训练成本降至行业平均水平的1/5以下，推理成本降幅超90%，为金融机构部署私有化AI提供经济可行性。她预计2025年AI将驱动信托行业运营成本降低20%-30%，同时释放超500亿元增量市场空间。
推动大模型应用“挤水分”
金融大模型应用的理想很丰满，但在实际落地时，有受访对象坦言，当下金融业的大模型应用还是有点“虚”。
前述华东股份行人士表示，在过去很长时间银行使用的RPA、OCR等技术都是AI，但此前还是属于“点对点”在某一具体场景下的应用，是基于业务需求提出的，而大模型时代的人工智能成为了“大脑”型的端到端应用。“有了这个大脑，什么场景好像都能用，但在很多专业化场景下，其性价比不如小模型或智能体。”
在部分机构内部，科技部门提供的某些智能化工具没有真正切合业务痛点或存在幻觉问题，导致使用率不高，甚至增加了一线人员重新检验、修改的工作量。
华北某国有行个贷经理表示，他所在银行提供了智能信贷报告生成工具，也会结合客户个人信息给到智能审批的建议放款额度参考，但往往这一额度低于客户实际需求，仍需客户经理进行手工测算、验证。
但在另一家理工科背景的国有大行信审部人士看来，该行所提供的智能化授信审批系统对自己简化工作流程带来了较大便利。
她告诉记者，授信审批工作全链条涉及信贷申报、贷前项目评估、合规审查、审批决策等多个业务模块，其中“填表”的工作量非常大。她所在机构提供的智能化系统在财报分析、报告生成、合规审查等方面提供帮助，基于标准化模板提取信息形成初始报告，减轻了她工作中的部分流程化工作。
“我认为AI辅助工具主要是把大家拉齐到一个‘相对能用’的水平。”她表示，自己是软件工程专业出身，对财务数据提取和审查的学习门槛是相对高的，在AI工具的辅助下能够快速提取到有用信息，所以对自己的帮助比较大，但也有财会专业的员工反馈，这一工具的专业化水平不足以赋能自身业务。
“现在每个人都有一台电脑，未来每个人也会有N个智能助理，但每个人精通电脑的程度是不同的。”前述华东股份行人士谈道，电脑可以用来写代码、打游戏、做表格、写文章，甚至有网友用Excel软件画画，工具的能发挥的作用上限始终取决于使用方。
这意味着AI战略不仅需要提供工具，还需要培养业务人员的大模型应用能力。
前述保险资管数字化转型部门人士告诉记者，为了让全集团员工用好大模型，他所在机构在去年一年办了超过20场AI培训，来“刷新员工对AI的认知”。“我们不仅面向全员做了科普性的AI工具教程，还对个别部门针对他所在的业务场景，灌输AI工具应用的价值。”他提到，针对投研、风险管理等重点部门，还由科技部门与业务部门共同探索创新工具试点。
前述已经体验到智能审批系统价值的大行人士也表示，她所在银行在多地建立了软件开发中心，来配合业务部门提出的科技开发需求，该行很多AI应用都是由业务部门主动提报申请，再由科技人员驻场开发，共同推动应用落地。
“金融行业的智能化进程是一个庞大的体系，急于求成是不现实的，如果一家企业的数字化没有做好，智能化根本是空中楼阁。”前述保险资管人士表示，至少需要未来5年内的数字化积累，不断夯实数据基础、重塑全员AI认知，才能实现智能应用的规模化落地。
4月25日金融一线消息，齐鲁银行发布公告称，董事会于2025年4月24日收到殷光伟的辞呈。因工作调整，殷光伟申请辞去公司第九届董事会非执行董事、董事会相关委员会委员职务。
玛莎百货（Marks&Spencer）周五表示，由于本周早些时候其遭遇了一起网络攻击，该公司已停止接受英国和爱尔兰地区的线上订单。这一消息导致其股价下跌了5%。
这家英国公司通过其网站和应用程序销售服装和家居用品。该公司称，做出这一决定是对该事件进行“主动管理”的一部分。
该公司在X平台（原推特）上表示：“我们经验丰富的团队在顶尖网络专家的支持下，正全力以赴地恢复线上和应用程序购物。”该公司就给顾客带来的不便表示歉意，并声明其线下门店仍正常营业。
该公司称，部分由玛莎百货国际业务运营的网站也暂停了订单业务。
玛莎百货在英国大多数城镇都设有门店，去年该公司凭借高档食品以及服装、家居用品和美妆产品实现了约130亿英镑的营收。其服装和家居用品销售额中约有三分之一来自线上。
该公司周二表示，其受到了一起网络事件的影响，因此对门店运营做出了一些临时调整。
近日，有顾客向英国广播公司（BBC）反映，他们无法进行非接触式支付，一些线上下单到店取货的订单也出现了延误情况。
英国国家犯罪局表示，他们已获悉这起事件，其工作人员正与国家网络安全中心合作，为该公司提供支持。
新闻结尾
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