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宣城市(泾县、旌德县、广德市、宁国市、郎溪县、宣州区、绩溪县)

淄博市(高青县、张店区、淄川区、周村区、桓台县、沂源县、临淄区、博山区)

白山市(抚松县、靖宇县、长白朝鲜族自治县、临江市、浑江区、江源区)

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

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

防城港市(港口区、上思县、东兴市、防城区)

海口市(琼山区、秀英区、龙华区、美兰区)淮安市(洪泽区、淮阴区、淮安区、金湖县、盱眙县、涟水县、清江浦区)

绵阳市(梓潼县、三台县、盐亭县、游仙区、涪城区、平武县、北川羌族自治县、安州区、江油市)  沈阳市(新民市、皇姑区、苏家屯区、法库县、沈北新区、辽中区、康平县、于洪区、沈河区、铁西区、和平区、浑南区、大东区)

保山市(施甸县、龙陵县、隆阳区、腾冲市、昌宁县)

萍乡市(上栗县、安源区、芦溪县、湘东区、莲花县)

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

池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)

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

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

嘉兴市(桐乡市、嘉善县、平湖市、南湖区、海宁市、秀洲区、海盐县)

湘潭市(雨湖区、湘潭县、湘乡市、岳塘区、韶山市)

钦州市(钦北区、浦北县、灵山县、钦南区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

衢州市(开化县、龙游县、柯城区、江山市、衢江区、常山县)

朔州市(朔城区、右玉县、山阴县、应县、平鲁区、怀仁市)

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

秦皇岛市(海港区、北戴河区、昌黎县、卢龙县、抚宁区、青龙满族自治县、山海关区)

自贡市(富顺县、大安区、沿滩区、荣县、贡井区、自流井区)

河池市(东兰县、天峨县、凤山县、都安瑶族自治县、南丹县、宜州区、巴马瑶族自治县、环江毛南族自治县、金城江区、罗城仫佬族自治县、大化瑶族自治县)

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

三沙市(西沙区、南沙区)

南昌市(东湖区、南昌县、西湖区、青云谱区、青山湖区、新建区、安义县、进贤县、红谷滩区)

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滨州市(邹平市、博兴县、无棣县、阳信县、滨城区、惠民县、沾化区)

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

铜陵市(铜官区、郊区、枞阳县、义安区)

香港特别行政区  河源市(连平县、龙川县、和平县、紫金县、东源县、源城区)

朝阳市(朝阳县、龙城区、双塔区、凌源市、建平县、北票市、喀喇沁左翼蒙古族自治县)

玉树藏族自治州(玉树市、治多县、杂多县、囊谦县、曲麻莱县、称多县)

海西蒙古族藏族自治州(都兰县、格尔木市、茫崖市、德令哈市、天峻县、乌兰县)洛阳市(洛宁县、伊川县、嵩县、偃师区、洛龙区、涧西区、栾川县、老城区、汝阳县、宜阳县、西工区、孟津区、新安县、瀍河回族区)

扬州市(邗江区、广陵区、江都区、高邮市、宝应县、仪征市)  石嘴山市(惠农区、大武口区、平罗县)

商洛市(柞水县、洛南县、商州区、丹凤县、商南县、山阳县、镇安县)

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

武汉市(汉南区、新洲区、汉阳区、武昌区、洪山区、硚口区、江夏区、黄陂区、东西湖区、江岸区、江汉区、蔡甸区、青山区)锡林郭勒盟(正镶白旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、东乌珠穆沁旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市、二连浩特市、多伦县、镶黄旗、苏尼特左旗)

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

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

新余市(渝水区、分宜县)

邯郸市(大名县、峰峰矿区、临漳县、涉县、复兴区、鸡泽县、邯山区、魏县、丛台区、磁县、邱县、广平县、曲周县、永年区、肥乡区、馆陶县、成安县、武安市)

黔东南苗族侗族自治州(雷山县、黄平县、剑河县、天柱县、凯里市、施秉县、岑巩县、台江县、榕江县、丹寨县、镇远县、黎平县、锦屏县、从江县、三穗县、麻江县)

阿拉善盟(阿拉善左旗、阿拉善右旗、额济纳旗)

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

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

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

普洱市(澜沧拉祜族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

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

黑河市(北安市、嫩江市、逊克县、孙吴县、五大连池市、爱辉区)

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

泰安市(东平县、宁阳县、肥城市、泰山区、新泰市、岱岳区)

南阳市(唐河县、方城县、新野县、南召县、邓州市、淅川县、桐柏县、内乡县、社旗县、卧龙区、西峡县、镇平县、宛城区)

三亚市(天涯区、海棠区、崖州区、吉阳区)

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。