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美满生活，从开始”观看中心致力于打造优质家电售后品牌。我们坚信的努力，将会为美满的生活添砖加瓦。美满生活，离不开卓越的产品和无忧的售后服务。经过十几年的坚持不懈的努力，我们在写下了无数售后辉煌的篇章。满意的售后服务离不开热诚优质的服务。“质量至上，服务用户”，这是我们售后永恒不变的售后观念。客户的满意，是我们的更终目标。一直以来，我们在产品、服务的质量不断提升，不遗余力。“有问必复、有诉必应，从优从速”是我们对观看中心的一贯要求，我们对自己严格管理和不断进步的要求造就了优秀的服务团队。我们坚信，有要求，有追求，才会有成绩；有要求，有追求，客户才会满意；我们更加坚信，美满生活，从开始。
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全国服务区域：
鄂尔多斯市(乌审旗、伊金霍洛旗、东胜区、康巴什区、鄂托克前旗、杭锦旗、达拉特旗、准格尔旗、鄂托克旗)
吉林市(昌邑区、蛟河市、丰满区、龙潭区、永吉县、磐石市、船营区、舒兰市、桦甸市)
阳泉市(城区、矿区、平定县、郊区、盂县)
常州市(钟楼区、武进区、溧阳市、新北区、天宁区、金坛区)
扬州市(江都区、高邮市、宝应县、邗江区、广陵区、仪征市)
萍乡市(湘东区、上栗县、莲花县、芦溪县、安源区)
松原市(前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县、宁江区、乾安县、扶余市)
三亚市(海棠区、天涯区、崖州区、吉阳区)
黄山市(屯溪区、歙县、黟县、休宁县、徽州区、祁门县、黄山区)
中山市
凉山彝族自治州(甘洛县、喜德县、布拖县、会理市、美姑县、越西县、冕宁县、西昌市、宁南县、普格县、昭觉县、德昌县、金阳县、盐源县、会东县、木里藏族自治县、雷波县)
惠州市(博罗县、惠城区、龙门县、惠阳区、惠东县)
锡林郭勒盟(正蓝旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、锡林浩特市、苏尼特右旗、苏尼特左旗、二连浩特市、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、多伦县、镶黄旗、太仆寺旗)
安康市(岚皋县、紫阳县、汉阴县、宁陕县、白河县、旬阳市、汉滨区、镇坪县、石泉县、平利县)
永州市(零陵区、宁远县、祁阳市、新田县、江永县、冷水滩区、双牌县、蓝山县、道县、东安县、江华瑶族自治县)
鞍山市(铁东区、台安县、铁西区、海城市、岫岩满族自治县、千山区、立山区)
石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
东营市(河口区、广饶县、东营区、利津县、垦利区)
湘潭市(湘乡市、岳塘区、雨湖区、韶山市、湘潭县)
吐鲁番市(鄯善县、高昌区、托克逊县)
茂名市(电白区、信宜市、茂南区、化州市、高州市)
揭阳市(揭西县、普宁市、惠来县、揭东区、榕城区)
赣州市(赣县区、兴国县、于都县、信丰县、大余县、石城县、章贡区、宁都县、崇义县、上犹县、会昌县、定南县、寻乌县、全南县、安远县、瑞金市、南康区、龙南市)
阿勒泰地区(吉木乃县、阿勒泰市、富蕴县、布尔津县、哈巴河县、福海县、青河县)
厦门市(海沧区、同安区、翔安区、湖里区、思明区、集美区)
南通市(如皋市、崇川区、通州区、海门区、启东市、如东县、海安市)
巴音郭楞蒙古自治州(和硕县、博湖县、和静县、若羌县、且末县、焉耆回族自治县、库尔勒市、尉犁县、轮台县)
曲靖市(麒麟区、罗平县、陆良县、宣威市、沾益区、会泽县、马龙区、师宗县、富源县)
牡丹江市(东安区、爱民区、海林市、西安区、宁安市、阳明区、绥芬河市、东宁市、林口县、穆棱市)
马鞍山市(博望区、花山区、和县、含山县、当涂县、雨山区)
安庆市(宿松县、太湖县、怀宁县、迎江区、潜山市、宜秀区、大观区、岳西县、桐城市、望江县)
齐齐哈尔市(梅里斯达斡尔族区、龙江县、铁锋区、碾子山区、泰来县、龙沙区、建华区、拜泉县、讷河市、克山县、富裕县、依安县、克东县、富拉尔基区、甘南县、昂昂溪区)
红河哈尼族彝族自治州(个旧市、泸西县、红河县、金平苗族瑶族傣族自治县、元阳县、蒙自市、屏边苗族自治县、建水县、开远市、河口瑶族自治县、石屏县、绿春县、弥勒市)
宜春市(奉新县、万载县、袁州区、丰城市、高安市、铜鼓县、樟树市、宜丰县、上高县、靖安县)
葫芦岛市(龙港区、兴城市、建昌县、南票区、连山区、绥中县)
烟台市(福山区、龙口市、牟平区、海阳市、招远市、莱阳市、莱州市、栖霞市、蓬莱区、芝罘区、莱山区)
银川市(西夏区、永宁县、灵武市、兴庆区、贺兰县、金凤区)
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舟山市(普陀区、岱山县、定海区、嵊泗县)
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平顶山市(宝丰县、汝州市、新华区、郏县、舞钢市、石龙区、叶县、卫东区、鲁山县、湛河区)
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西安市(莲湖区、蓝田县、周至县、未央区、雁塔区、碑林区、临潼区、新城区、高陵区、阎良区、鄠邑区、灞桥区、长安区)
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天津市(津南区、蓟州区、南开区、河东区、滨海新区、西青区、东丽区、宁河区、河北区、北辰区、红桥区、宝坻区、静海区、武清区、和平区、河西区)
张掖市(高台县、山丹县、肃南裕固族自治县、民乐县、临泽县、甘州区)
湖州市(安吉县、南浔区、吴兴区、德清县、长兴县)
贺州市(平桂区、钟山县、昭平县、八步区、富川瑶族自治县)
佛山市(顺德区、南海区、三水区、禅城区、高明区)
和田地区(墨玉县、民丰县、皮山县、和田县、和田市、于田县、洛浦县、策勒县)
江门市(鹤山市、台山市、恩平市、新会区、开平市、蓬江区、江海区)
淄博市(淄川区、桓台县、张店区、博山区、高青县、周村区、临淄区、沂源县)
临汾市(蒲县、吉县、襄汾县、洪洞县、曲沃县、尧都区、永和县、古县、隰县、汾西县、乡宁县、霍州市、浮山县、翼城县、安泽县、大宁县、侯马市)
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阿克苏地区(阿瓦提县、库车市、温宿县、柯坪县、乌什县、拜城县、新和县、沙雅县、阿克苏市)
大连市(中山区、长海县、瓦房店市、普兰店区、甘井子区、庄河市、沙河口区、西岗区、金州区、旅顺口区)
三门峡市(陕州区、卢氏县、渑池县、湖滨区、灵宝市、义马市)
桂林市(龙胜各族自治县、兴安县、临桂区、全州县、平乐县、秀峰区、灵川县、恭城瑶族自治县、阳朔县、七星区、雁山区、资源县、荔浦市、灌阳县、叠彩区、象山区、永福县)
邢台市(临城县、隆尧县、内丘县、任泽区、平乡县、南和区、信都区、广宗县、宁晋县、巨鹿县、新河县、威县、南宫市、襄都区、柏乡县、沙河市、清河县、临西县)
信阳市(息县、淮滨县、平桥区、新县、商城县、浉河区、潢川县、光山县、固始县、罗山县)
长春市(农安县、二道区、德惠市、朝阳区、公主岭市、榆树市、宽城区、绿园区、南关区、双阳区、九台区)
怀化市(新晃侗族自治县、沅陵县、麻阳苗族自治县、靖州苗族侗族自治县、洪江市、鹤城区、通道侗族自治县、中方县、溆浦县、芷江侗族自治县、会同县、辰溪县)
宁夏回族自治区
陇南市(西和县、宕昌县、武都区、文县、康县、两当县、礼县、成县、徽县)
阜阳市(颍泉区、阜南县、临泉县、颍上县、颍州区、界首市、太和县、颍东区)
淮南市(凤台县、潘集区、寿县、谢家集区、田家庵区、八公山区、大通区)
泸州市(合江县、泸县、江阳区、纳溪区、叙永县、龙马潭区、古蔺县)
白银市(会宁县、景泰县、白银区、平川区、靖远县)
随州市(曾都区、随县、广水市)
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林芝市(墨脱县、米林市、工布江达县、波密县、朗县、巴宜区、察隅县)
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。
新闻结尾
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