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荆门市(掇刀区、沙洋县、京山市、钟祥市、东宝区)

益阳市(安化县、资阳区、赫山区、沅江市、桃江县、南县)

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

苏州市(太仓市、虎丘区、常熟市、相城区、姑苏区、昆山市、张家港市、吴中区、吴江区)  濮阳市(清丰县、华龙区、台前县、南乐县、范县、濮阳县)

梅州市(平远县、丰顺县、梅县区、大埔县、兴宁市、梅江区、蕉岭县、五华县)

巴音郭楞蒙古自治州(博湖县、和静县、且末县、尉犁县、轮台县、库尔勒市、焉耆回族自治县、和硕县、若羌县)

玉林市(容县、陆川县、北流市、兴业县、玉州区、福绵区、博白县)

日喀则市(拉孜县、桑珠孜区、亚东县、江孜县、聂拉木县、仲巴县、康马县、白朗县、仁布县、萨嘎县、南木林县、定日县、谢通门县、岗巴县、昂仁县、定结县、吉隆县、萨迦县)  商洛市(镇安县、商南县、山阳县、丹凤县、商州区、柞水县、洛南县)

阿里地区(普兰县、革吉县、改则县、札达县、噶尔县、措勤县、日土县)

德阳市(绵竹市、中江县、广汉市、什邡市、旌阳区、罗江区)

乌鲁木齐市(头屯河区、达坂城区、新市区、天山区、米东区、水磨沟区、乌鲁木齐县、沙依巴克区)

东莞市

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

泰安市(岱岳区、宁阳县、泰山区、东平县、新泰市、肥城市)

芜湖市(繁昌区、无为市、南陵县、湾沚区、弋江区、镜湖区、鸠江区)

嘉兴市(嘉善县、秀洲区、南湖区、桐乡市、平湖市、海盐县、海宁市)

钦州市(钦北区、浦北县、钦南区、灵山县)

葫芦岛市(绥中县、兴城市、南票区、建昌县、龙港区、连山区)

临沂市(费县、临沭县、平邑县、郯城县、沂南县、兰山区、沂水县、蒙阴县、兰陵县、罗庄区、河东区、莒南县)

赤峰市(阿鲁科尔沁旗、敖汉旗、松山区、宁城县、翁牛特旗、喀喇沁旗、林西县、巴林左旗、巴林右旗、红山区、元宝山区、克什克腾旗)

大同市(灵丘县、新荣区、云冈区、左云县、天镇县、浑源县、云州区、平城区、阳高县、广灵县)

朔州市(右玉县、怀仁市、朔城区、山阴县、应县、平鲁区)

开封市(兰考县、尉氏县、祥符区、鼓楼区、龙亭区、杞县、禹王台区、顺河回族区、通许县)

信阳市(固始县、息县、光山县、商城县、淮滨县、潢川县、平桥区、新县、罗山县、浉河区)

揭阳市(榕城区、普宁市、揭西县、惠来县、揭东区)

大庆市(萨尔图区、龙凤区、红岗区、林甸县、让胡路区、大同区、肇州县、肇源县、杜尔伯特蒙古族自治县)

成都市(简阳市、金堂县、蒲江县、都江堰市、邛崃市、崇州市、青羊区、双流区、锦江区、郫都区、大邑县、龙泉驿区、成华区、彭州市、武侯区、金牛区、青白江区、新津区、新都区、温江区)

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盘锦市(兴隆台区、双台子区、大洼区、盘山县)

遵义市(红花岗区、赤水市、习水县、绥阳县、道真仡佬族苗族自治县、桐梓县、湄潭县、播州区、仁怀市、汇川区、正安县、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、凤冈县)

乐山市(井研县、金口河区、沐川县、马边彝族自治县、市中区、峨边彝族自治县、沙湾区、峨眉山市、五通桥区、夹江县、犍为县)

许昌市(鄢陵县、禹州市、魏都区、建安区、长葛市、襄城县)  朝阳市(双塔区、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、朝阳县、凌源市、龙城区)

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

汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)

阜阳市(阜南县、太和县、颍州区、颍泉区、颍东区、临泉县、颍上县、界首市)湛江市(赤坎区、坡头区、吴川市、雷州市、遂溪县、麻章区、霞山区、廉江市、徐闻县)

固原市(隆德县、泾源县、彭阳县、西吉县、原州区)  百色市(那坡县、靖西市、西林县、隆林各族自治县、田林县、田阳区、德保县、平果市、田东县、乐业县、右江区、凌云县)

呼和浩特市(玉泉区、武川县、回民区、赛罕区、托克托县、土默特左旗、新城区、和林格尔县、清水河县)

眉山市(洪雅县、东坡区、彭山区、仁寿县、丹棱县、青神县)

德宏傣族景颇族自治州(芒市、盈江县、瑞丽市、梁河县、陇川县)合肥市(包河区、长丰县、肥东县、肥西县、巢湖市、庐江县、蜀山区、瑶海区、庐阳区)

柳州市(柳城县、鹿寨县、三江侗族自治县、鱼峰区、融水苗族自治县、融安县、柳江区、柳北区、城中区、柳南区)

淮北市(杜集区、烈山区、相山区、濉溪县)

毕节市(威宁彝族回族苗族自治县、七星关区、金沙县、黔西市、赫章县、大方县、纳雍县、织金县)

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

阿克苏地区(温宿县、阿瓦提县、拜城县、库车市、乌什县、沙雅县、柯坪县、阿克苏市、新和县)

宁夏回族自治区

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

定西市(渭源县、陇西县、岷县、安定区、通渭县、临洮县、漳县)

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、奎屯市、特克斯县、昭苏县、伊宁市、巩留县、新源县、尼勒克县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、霍尔果斯市)

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

宜昌市(点军区、夷陵区、秭归县、伍家岗区、枝江市、兴山县、西陵区、五峰土家族自治县、长阳土家族自治县、当阳市、猇亭区、远安县、宜都市)

漳州市(诏安县、龙文区、龙海区、平和县、云霄县、漳浦县、南靖县、芗城区、东山县、长泰区、华安县)

淮南市(潘集区、凤台县、八公山区、寿县、大通区、谢家集区、田家庵区)

海东市(民和回族土族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、循化撒拉族自治县、平安区、乐都区)

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

宁波市(北仑区、海曙区、奉化区、鄞州区、镇海区、江北区、象山县、余姚市、宁海县、慈溪市)

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。