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维修配件真伪验证服务升级：我们不断升级配件真伪验证服务的功能和用户体验，确保客户能够更加方便地验证配件真伪。
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全国服务区域：
临沧市(临翔区、凤庆县、沧源佤族自治县、镇康县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、永德县、耿马傣族佤族自治县)
泸州市(纳溪区、合江县、泸县、叙永县、江阳区、古蔺县、龙马潭区)
包头市(青山区、东河区、达尔罕茂明安联合旗、昆都仑区、固阳县、白云鄂博矿区、九原区、土默特右旗、石拐区)
天津市(滨海新区、宁河区、武清区、河西区、西青区、津南区、北辰区、宝坻区、东丽区、河东区、蓟州区、和平区、河北区、静海区、红桥区、南开区)
云浮市(郁南县、新兴县、云安区、罗定市、云城区)
凉山彝族自治州(木里藏族自治县、喜德县、甘洛县、会理市、西昌市、金阳县、冕宁县、德昌县、盐源县、会东县、布拖县、宁南县、美姑县、雷波县、越西县、昭觉县、普格县)
北京市(通州区、昌平区、门头沟区、西城区、平谷区、石景山区、大兴区、密云区、房山区、东城区、怀柔区、丰台区、顺义区、海淀区、朝阳区、延庆区)
日喀则市(萨嘎县、仲巴县、江孜县、昂仁县、吉隆县、萨迦县、定结县、定日县、亚东县、岗巴县、仁布县、南木林县、白朗县、桑珠孜区、拉孜县、谢通门县、康马县、聂拉木县)
江门市(台山市、江海区、新会区、蓬江区、开平市、恩平市、鹤山市)
嘉兴市(嘉善县、海宁市、南湖区、平湖市、海盐县、桐乡市、秀洲区)
临汾市(襄汾县、侯马市、安泽县、蒲县、洪洞县、隰县、古县、浮山县、大宁县、翼城县、乡宁县、永和县、汾西县、尧都区、霍州市、曲沃县、吉县)
玉树藏族自治州(曲麻莱县、称多县、治多县、玉树市、囊谦县、杂多县)
延边朝鲜族自治州(图们市、延吉市、敦化市、安图县、汪清县、和龙市、龙井市、珲春市)
陇南市(武都区、康县、两当县、徽县、礼县、西和县、宕昌县、成县、文县)
北海市(海城区、铁山港区、合浦县、银海区)
嘉峪关市
扬州市(江都区、广陵区、宝应县、高邮市、仪征市、邗江区)
湖州市(德清县、南浔区、长兴县、安吉县、吴兴区)
襄阳市(保康县、襄城区、樊城区、老河口市、宜城市、谷城县、南漳县、襄州区、枣阳市)
铜川市(耀州区、宜君县、印台区、王益区)
徐州市(新沂市、沛县、云龙区、贾汪区、睢宁县、铜山区、邳州市、泉山区、鼓楼区、丰县)
汕尾市(陆河县、海丰县、陆丰市、城区)
随州市(广水市、随县、曾都区)
三门峡市(义马市、陕州区、湖滨区、卢氏县、渑池县、灵宝市)
株洲市(天元区、石峰区、炎陵县、醴陵市、芦淞区、荷塘区、渌口区、茶陵县、攸县)
宜昌市(宜都市、当阳市、秭归县、五峰土家族自治县、西陵区、夷陵区、枝江市、猇亭区、点军区、伍家岗区、远安县、兴山县、长阳土家族自治县)
儋州市
淮北市(烈山区、濉溪县、杜集区、相山区)
长治市(沁源县、潞城区、上党区、屯留区、沁县、黎城县、潞州区、武乡县、平顺县、壶关县、襄垣县、长子县)
唐山市(丰南区、路南区、玉田县、迁西县、遵化市、滦南县、古冶区、路北区、乐亭县、滦州市、丰润区、迁安市、曹妃甸区、开平区)
资阳市(安岳县、乐至县、雁江区)
枣庄市(滕州市、市中区、薛城区、台儿庄区、山亭区、峄城区)
常德市(澧县、安乡县、汉寿县、石门县、武陵区、桃源县、临澧县、津市市、鼎城区)
池州市(东至县、青阳县、贵池区、石台县)
内江市(隆昌市、资中县、市中区、威远县、东兴区)
衡阳市(衡南县、石鼓区、耒阳市、南岳区、衡山县、衡东县、祁东县、雁峰区、常宁市、蒸湘区、珠晖区、衡阳县)
中卫市(沙坡头区、海原县、中宁县)
沧州市(海兴县、南皮县、东光县、盐山县、青县、献县、运河区、孟村回族自治县、黄骅市、任丘市、泊头市、沧县、吴桥县、肃宁县、新华区、河间市)
伊犁哈萨克自治州(奎屯市、霍尔果斯市、伊宁市、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、新源县、尼勒克县、霍城县、昭苏县、特克斯县、巩留县)
驻马店市(汝南县、泌阳县、遂平县、新蔡县、西平县、上蔡县、正阳县、确山县、平舆县、驿城区)
昭通市(大关县、威信县、绥江县、盐津县、昭阳区、巧家县、永善县、水富市、鲁甸县、彝良县、镇雄县)
黄山市(歙县、屯溪区、黄山区、休宁县、祁门县、徽州区、黟县)
克拉玛依市(独山子区、白碱滩区、克拉玛依区、乌尔禾区)
邵阳市(武冈市、新邵县、洞口县、新宁县、隆回县、双清区、大祥区、城步苗族自治县、北塔区、邵东市、绥宁县、邵阳县)
阜阳市(颍东区、太和县、颍泉区、颍州区、颍上县、临泉县、界首市、阜南县)
博尔塔拉蒙古自治州(博乐市、温泉县、精河县、阿拉山口市)
安康市(石泉县、岚皋县、紫阳县、汉滨区、白河县、汉阴县、旬阳市、镇坪县、宁陕县、平利县)
吴忠市(红寺堡区、同心县、利通区、盐池县、青铜峡市)
张家界市(桑植县、武陵源区、永定区、慈利县)
遂宁市(射洪市、船山区、蓬溪县、大英县、安居区)
眉山市(仁寿县、青神县、丹棱县、东坡区、彭山区、洪雅县)
锦州市(北镇市、古塔区、黑山县、凌海市、凌河区、太和区、义县)
红河哈尼族彝族自治州(屏边苗族自治县、石屏县、建水县、金平苗族瑶族傣族自治县、个旧市、蒙自市、弥勒市、元阳县、泸西县、开远市、河口瑶族自治县、绿春县、红河县)
潮州市(潮安区、湘桥区、饶平县)
盘锦市(大洼区、双台子区、兴隆台区、盘山县)
东莞市
丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、古城区、玉龙纳西族自治县、华坪县)
贵港市(桂平市、港北区、平南县、覃塘区、港南区)
黄冈市(武穴市、蕲春县、黄梅县、黄州区、团风县、浠水县、罗田县、红安县、英山县、麻城市)
三亚市(海棠区、天涯区、吉阳区、崖州区)
楚雄彝族自治州(元谋县、永仁县、楚雄市、南华县、武定县、双柏县、大姚县、禄丰市、姚安县、牟定县)
双鸭山市(宝山区、友谊县、宝清县、饶河县、岭东区、四方台区、集贤县、尖山区)
长春市(宽城区、公主岭市、二道区、双阳区、农安县、绿园区、榆树市、南关区、朝阳区、九台区、德惠市)
大理白族自治州(漾濞彝族自治县、弥渡县、剑川县、云龙县、祥云县、洱源县、永平县、南涧彝族自治县、巍山彝族回族自治县、鹤庆县、宾川县、大理市)
朔州市(应县、山阴县、平鲁区、朔城区、右玉县、怀仁市)
聊城市(阳谷县、茌平区、临清市、高唐县、冠县、东昌府区、莘县、东阿县)
周口市(项城市、淮阳区、郸城县、西华县、扶沟县、鹿邑县、川汇区、商水县、太康县、沈丘县)
蚌埠市(淮上区、龙子湖区、禹会区、固镇县、蚌山区、怀远县、五河县)
雅安市(宝兴县、天全县、汉源县、荥经县、芦山县、石棉县、名山区、雨城区)
湛江市(吴川市、坡头区、廉江市、雷州市、赤坎区、麻章区、徐闻县、遂溪县、霞山区)
佳木斯市(桦南县、抚远市、前进区、富锦市、郊区、汤原县、东风区、同江市、向阳区、桦川县)
杭州市(萧山区、临平区、西湖区、滨江区、上城区、富阳区、淳安县、拱墅区、余杭区、临安区、桐庐县、建德市、钱塘区)
白银市(白银区、会宁县、靖远县、景泰县、平川区)
塔城地区(裕民县、托里县、额敏县、沙湾市、和布克赛尔蒙古自治县、塔城市、乌苏市)
德州市(陵城区、庆云县、夏津县、平原县、乐陵市、齐河县、宁津县、禹城市、武城县、临邑县、德城区)
合肥市(庐阳区、肥西县、肥东县、长丰县、包河区、庐江县、蜀山区、瑶海区、巢湖市)
广安市(广安区、邻水县、华蓥市、武胜县、前锋区、岳池县)
泰州市(海陵区、高港区、兴化市、姜堰区、泰兴市、靖江市)
海东市(循化撒拉族自治县、互助土族自治县、化隆回族自治县、民和回族土族自治县、乐都区、平安区)
南充市(南部县、西充县、营山县、顺庆区、阆中市、高坪区、嘉陵区、仪陇县、蓬安县)
吉林市(舒兰市、昌邑区、桦甸市、蛟河市、船营区、磐石市、永吉县、龙潭区、丰满区)
忻州市(代县、河曲县、神池县、原平市、宁武县、保德县、繁峙县、定襄县、忻府区、偏关县、五台县、静乐县、岢岚县、五寨县)
宁德市(古田县、霞浦县、福鼎市、福安市、柘荣县、周宁县、屏南县、蕉城区、寿宁县)
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广元市(昭化区、利州区、朝天区、剑阁县、苍溪县、青川县、旺苍县)
邢台市(隆尧县、襄都区、南和区、临西县、沙河市、宁晋县、清河县、新河县、任泽区、柏乡县、平乡县、临城县、威县、广宗县、巨鹿县、南宫市、内丘县、信都区)
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曲靖市(麒麟区、罗平县、陆良县、宣威市、会泽县、师宗县、马龙区、沾益区、富源县)
白山市(临江市、浑江区、江源区、靖宇县、长白朝鲜族自治县、抚松县)
兴安盟(科尔沁右翼前旗、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、扎赉特旗)
定西市(岷县、临洮县、漳县、陇西县、通渭县、渭源县、安定区)
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玉林市(陆川县、福绵区、玉州区、北流市、容县、博白县、兴业县)
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滨州市(无棣县、惠民县、邹平市、沾化区、博兴县、滨城区、阳信县)
衡水市(桃城区、武邑县、安平县、武强县、故城县、深州市、冀州区、枣强县、饶阳县、景县、阜城县)
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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