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嘉兴市(海宁市、桐乡市、嘉善县、南湖区、海盐县、秀洲区、平湖市)

六安市(霍山县、金寨县、裕安区、叶集区、舒城县、霍邱县、金安区)

山南市(措美县、扎囊县、错那市、洛扎县、加查县、琼结县、隆子县、桑日县、乃东区、浪卡子县、曲松县、贡嘎县)

金华市(永康市、义乌市、浦江县、兰溪市、武义县、婺城区、磐安县、金东区、东阳市)  揭阳市(普宁市、揭西县、榕城区、惠来县、揭东区)

湘潭市(韶山市、湘潭县、岳塘区、湘乡市、雨湖区)

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

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

绵阳市(涪城区、盐亭县、梓潼县、三台县、北川羌族自治县、安州区、江油市、游仙区、平武县)  阿勒泰地区(富蕴县、哈巴河县、布尔津县、阿勒泰市、吉木乃县、青河县、福海县)

湘西土家族苗族自治州(古丈县、凤凰县、泸溪县、永顺县、花垣县、吉首市、龙山县、保靖县)

常州市(新北区、天宁区、溧阳市、金坛区、钟楼区、武进区)

怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

惠州市(博罗县、惠阳区、惠城区、惠东县、龙门县)

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

自贡市(沿滩区、自流井区、荣县、贡井区、富顺县、大安区)

邵阳市(大祥区、城步苗族自治县、双清区、邵阳县、新邵县、隆回县、洞口县、绥宁县、邵东市、武冈市、北塔区、新宁县)

葫芦岛市(龙港区、建昌县、绥中县、连山区、兴城市、南票区)

许昌市(鄢陵县、魏都区、襄城县、长葛市、建安区、禹州市)

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

枣庄市(薛城区、市中区、台儿庄区、峄城区、山亭区、滕州市)

淄博市(桓台县、淄川区、周村区、博山区、临淄区、沂源县、高青县、张店区)

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

荆门市(沙洋县、东宝区、掇刀区、钟祥市、京山市)

拉萨市(尼木县、堆龙德庆区、墨竹工卡县、当雄县、林周县、城关区、曲水县、达孜区)

河源市(源城区、龙川县、和平县、东源县、紫金县、连平县)

汉中市(南郑区、勉县、城固县、西乡县、镇巴县、宁强县、略阳县、汉台区、佛坪县、留坝县、洋县)

香港特别行政区

聊城市(莘县、茌平区、冠县、临清市、阳谷县、高唐县、东昌府区、东阿县)

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

济源市

泰安市(宁阳县、肥城市、泰山区、岱岳区、东平县、新泰市)

林芝市(米林市、墨脱县、波密县、巴宜区、察隅县、朗县、工布江达县)  襄阳市(枣阳市、南漳县、保康县、襄城区、樊城区、宜城市、谷城县、襄州区、老河口市)

三门峡市(渑池县、陕州区、义马市、灵宝市、卢氏县、湖滨区)

重庆市(永川区、綦江区、武隆区、梁平区、开州区、大足区、江津区、铜梁区、黔江区、石柱土家族自治县、长寿区、垫江县、巫山县、九龙坡区、巫溪县、奉节县、渝中区、彭水苗族土家族自治县、璧山区、潼南区、合川区、忠县、沙坪坝区、城口县、渝北区、巴南区、江北区、大渡口区、南川区、南岸区、北碚区、万州区、酉阳土家族苗族自治县、涪陵区、云阳县、荣昌区、丰都县、秀山土家族苗族自治县)

黄南藏族自治州(同仁市、河南蒙古族自治县、尖扎县、泽库县)潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

珠海市(香洲区、金湾区、斗门区)  扬州市(邗江区、宝应县、高邮市、广陵区、江都区、仪征市)

石河子市(五家渠市、北屯市、白杨市、新星市、昆玉市、阿拉尔市、图木舒克市、胡杨河市、可克达拉市、铁门关市、双河市)

鹤岗市(东山区、萝北县、兴山区、兴安区、向阳区、工农区、南山区、绥滨县)

楚雄彝族自治州(武定县、楚雄市、永仁县、南华县、禄丰市、大姚县、姚安县、双柏县、元谋县、牟定县)盘锦市(大洼区、兴隆台区、双台子区、盘山县)

台州市(椒江区、温岭市、黄岩区、临海市、天台县、路桥区、玉环市、三门县、仙居县)

徐州市(铜山区、贾汪区、丰县、云龙区、新沂市、睢宁县、泉山区、邳州市、沛县、鼓楼区)

滨州市(博兴县、邹平市、阳信县、惠民县、无棣县、滨城区、沾化区)

安康市(白河县、旬阳市、汉滨区、汉阴县、岚皋县、平利县、宁陕县、镇坪县、紫阳县、石泉县)

和田地区(民丰县、和田市、于田县、墨玉县、皮山县、洛浦县、和田县、策勒县)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏市、康乐县、和政县、永靖县、临夏县、广河县、东乡族自治县)

周口市(项城市、太康县、淮阳区、西华县、沈丘县、商水县、鹿邑县、川汇区、扶沟县、郸城县)

海北藏族自治州(海晏县、刚察县、祁连县、门源回族自治县)

镇江市(句容市、丹阳市、扬中市、润州区、丹徒区、京口区)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、梁河县、陇川县、瑞丽市、盈江县)

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

吕梁市(文水县、兴县、中阳县、汾阳市、孝义市、岚县、石楼县、离石区、柳林县、交口县、方山县、交城县、临县)

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

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

博尔塔拉蒙古自治州(温泉县、精河县、阿拉山口市、博乐市)

齐齐哈尔市(龙江县、泰来县、昂昂溪区、铁锋区、依安县、梅里斯达斡尔族区、富拉尔基区、拜泉县、讷河市、富裕县、克山县、碾子山区、甘南县、克东县、建华区、龙沙区)

　　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。