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

宝鸡市(金台区、千阳县、太白县、陇县、凤翔区、扶风县、岐山县、眉县、陈仓区、麟游县、渭滨区、凤县)

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

洛阳市(老城区、西工区、孟津区、偃师区、栾川县、新安县、伊川县、涧西区、洛宁县、洛龙区、汝阳县、宜阳县、瀍河回族区、嵩县)  通化市(东昌区、梅河口市、二道江区、通化县、柳河县、辉南县、集安市)

榆林市(吴堡县、榆阳区、绥德县、子洲县、清涧县、米脂县、府谷县、佳县、神木市、横山区、靖边县、定边县)

揭阳市(榕城区、揭东区、普宁市、惠来县、揭西县)

吉林市(磐石市、桦甸市、丰满区、龙潭区、昌邑区、船营区、永吉县、舒兰市、蛟河市)

荆门市(沙洋县、钟祥市、掇刀区、京山市、东宝区)  伊春市(丰林县、伊美区、大箐山县、乌翠区、南岔县、嘉荫县、汤旺县、友好区、金林区、铁力市)

郑州市(新密市、中原区、中牟县、管城回族区、二七区、荥阳市、上街区、金水区、登封市、新郑市、巩义市、惠济区)

南通市(海门区、如东县、启东市、如皋市、海安市、崇川区、通州区)

盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)

嘉峪关市

防城港市(上思县、港口区、东兴市、防城区)

三沙市(南沙区、西沙区)

盐城市(响水县、阜宁县、东台市、建湖县、大丰区、射阳县、滨海县、亭湖区、盐都区)

常州市(天宁区、溧阳市、钟楼区、武进区、金坛区、新北区)

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

临沧市(永德县、凤庆县、镇康县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、云县、临翔区、沧源佤族自治县、耿马傣族佤族自治县)

定西市(岷县、漳县、渭源县、安定区、陇西县、通渭县、临洮县)

广元市(利州区、旺苍县、苍溪县、朝天区、青川县、昭化区、剑阁县)

聊城市(东昌府区、阳谷县、冠县、临清市、莘县、茌平区、高唐县、东阿县)

张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)

商洛市(镇安县、山阳县、商州区、洛南县、柞水县、商南县、丹凤县)

安阳市(安阳县、滑县、汤阴县、龙安区、文峰区、北关区、殷都区、林州市、内黄县)

金华市(浦江县、永康市、兰溪市、磐安县、武义县、婺城区、东阳市、金东区、义乌市)

福州市(永泰县、连江县、晋安区、福清市、罗源县、闽侯县、平潭县、台江区、马尾区、闽清县、鼓楼区、仓山区、长乐区)

肇庆市(端州区、高要区、四会市、鼎湖区、封开县、怀集县、广宁县、德庆县)

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

茂名市(电白区、化州市、高州市、茂南区、信宜市)

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

随州市(随县、曾都区、广水市)  海口市(秀英区、龙华区、美兰区、琼山区)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、杭锦后旗、磴口县、五原县、临河区、乌拉特后旗、乌拉特中旗)

湘潭市(湘潭县、湘乡市、岳塘区、雨湖区、韶山市)

南平市(邵武市、建瓯市、武夷山市、浦城县、建阳区、延平区、政和县、松溪县、顺昌县、光泽县)枣庄市(薛城区、台儿庄区、山亭区、滕州市、市中区、峄城区)

内蒙古自治区  九江市(都昌县、濂溪区、庐山市、永修县、共青城市、德安县、瑞昌市、彭泽县、浔阳区、柴桑区、湖口县、武宁县、修水县)

宿州市(砀山县、萧县、泗县、埇桥区、灵璧县)

宜宾市(南溪区、兴文县、翠屏区、珙县、屏山县、筠连县、江安县、高县、叙州区、长宁县)

汉中市(西乡县、汉台区、南郑区、佛坪县、城固县、略阳县、宁强县、勉县、镇巴县、留坝县、洋县)张家口市(涿鹿县、尚义县、桥东区、下花园区、万全区、宣化区、桥西区、阳原县、沽源县、怀来县、张北县、崇礼区、赤城县、康保县、蔚县、怀安县)

克拉玛依市(独山子区、乌尔禾区、克拉玛依区、白碱滩区)

德州市(夏津县、平原县、乐陵市、武城县、齐河县、庆云县、禹城市、临邑县、陵城区、德城区、宁津县)

太原市(晋源区、万柏林区、小店区、娄烦县、古交市、杏花岭区、迎泽区、阳曲县、清徐县、尖草坪区)

喀什地区(疏勒县、麦盖提县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县、巴楚县、疏附县、莎车县、岳普湖县、泽普县、叶城县、喀什市、伽师县)

郴州市(汝城县、嘉禾县、安仁县、苏仙区、临武县、北湖区、资兴市、永兴县、桂东县、宜章县、桂阳县)

渭南市(韩城市、白水县、澄城县、蒲城县、大荔县、合阳县、富平县、华州区、潼关县、华阴市、临渭区)

潮州市(湘桥区、饶平县、潮安区)

日照市(东港区、莒县、五莲县、岚山区)

厦门市(海沧区、翔安区、同安区、思明区、集美区、湖里区)

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

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

吴忠市(青铜峡市、盐池县、红寺堡区、利通区、同心县)

哈尔滨市(木兰县、南岗区、通河县、方正县、香坊区、阿城区、呼兰区、延寿县、巴彦县、道里区、尚志市、依兰县、平房区、宾县、道外区、双城区、松北区、五常市)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

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

六安市(金安区、裕安区、霍山县、舒城县、霍邱县、金寨县、叶集区)

　　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。