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阿坝藏族羌族自治州(若尔盖县、松潘县、小金县、九寨沟县、汶川县、红原县、黑水县、金川县、壤塘县、阿坝县、茂县、马尔康市、理县)
黄石市(黄石港区、西塞山区、下陆区、阳新县、铁山区、大冶市)
贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、八步区、平桂区、钟山县)
邵阳市(新宁县、邵东市、洞口县、双清区、邵阳县、北塔区、武冈市、城步苗族自治县、新邵县、隆回县、绥宁县、大祥区)
阿拉善盟(阿拉善左旗、额济纳旗、阿拉善右旗)
沈阳市(苏家屯区、新民市、皇姑区、和平区、辽中区、于洪区、康平县、法库县、沈河区、铁西区、大东区、沈北新区、浑南区)
喀什地区(巴楚县、泽普县、麦盖提县、莎车县、叶城县、疏勒县、伽师县、喀什市、岳普湖县、疏附县、塔什库尔干塔吉克自治县、英吉沙县)
大同市(灵丘县、天镇县、左云县、阳高县、新荣区、云州区、广灵县、浑源县、云冈区、平城区)
雅安市(宝兴县、天全县、雨城区、荥经县、名山区、石棉县、芦山县、汉源县)
襄阳市(枣阳市、南漳县、保康县、樊城区、谷城县、襄城区、老河口市、宜城市、襄州区)
恩施土家族苗族自治州(建始县、宣恩县、来凤县、鹤峰县、恩施市、利川市、巴东县、咸丰县)
阜新市(清河门区、新邱区、细河区、太平区、阜新蒙古族自治县、彰武县、海州区)
陇南市(礼县、西和县、武都区、康县、两当县、徽县、成县、宕昌县、文县)
五指山市(万宁市、临高县、澄迈县、陵水黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、东方市、文昌市、乐东黎族自治县、昌江黎族自治县、白沙黎族自治县、定安县)
大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)
湘西土家族苗族自治州(凤凰县、古丈县、永顺县、龙山县、保靖县、花垣县、吉首市、泸溪县)
泸州市(江阳区、叙永县、古蔺县、纳溪区、泸县、合江县、龙马潭区)
连云港市(东海县、灌南县、赣榆区、连云区、灌云县、海州区)
盘锦市(盘山县、双台子区、大洼区、兴隆台区)
淮安市(淮阴区、涟水县、清江浦区、洪泽区、金湖县、盱眙县、淮安区)
儋州市
锡林郭勒盟(西乌珠穆沁旗、镶黄旗、锡林浩特市、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、苏尼特右旗、苏尼特左旗、正蓝旗、二连浩特市、多伦县、正镶白旗、阿巴嘎旗)
怀化市(会同县、中方县、鹤城区、新晃侗族自治县、芷江侗族自治县、洪江市、通道侗族自治县、溆浦县、沅陵县、辰溪县、靖州苗族侗族自治县、麻阳苗族自治县)
营口市(老边区、站前区、鲅鱼圈区、盖州市、西市区、大石桥市)
嘉兴市(海宁市、秀洲区、海盐县、平湖市、南湖区、嘉善县、桐乡市)
兰州市(红古区、城关区、皋兰县、永登县、七里河区、榆中县、西固区、安宁区)
开封市(鼓楼区、尉氏县、顺河回族区、禹王台区、兰考县、通许县、杞县、龙亭区、祥符区)
常德市(武陵区、石门县、津市市、安乡县、汉寿县、桃源县、临澧县、鼎城区、澧县)
马鞍山市(含山县、花山区、和县、博望区、当涂县、雨山区)
阿克苏地区(乌什县、温宿县、阿克苏市、拜城县、柯坪县、阿瓦提县、新和县、库车市、沙雅县)
和田地区(于田县、皮山县、和田县、民丰县、墨玉县、洛浦县、和田市、策勒县)
香港特别行政区
抚州市(广昌县、黎川县、南城县、宜黄县、资溪县、临川区、东乡区、南丰县、崇仁县、乐安县、金溪县)
深圳市(宝安区、龙岗区、福田区、坪山区、光明区、南山区、罗湖区、盐田区、龙华区)
运城市(河津市、稷山县、盐湖区、闻喜县、绛县、夏县、永济市、新绛县、垣曲县、万荣县、芮城县、平陆县、临猗县)
鞍山市(岫岩满族自治县、铁西区、海城市、立山区、台安县、千山区、铁东区)
达州市(达川区、万源市、通川区、大竹县、宣汉县、渠县、开江县)
烟台市(福山区、牟平区、蓬莱区、芝罘区、招远市、莱州市、莱阳市、莱山区、栖霞市、龙口市、海阳市)
福州市(闽清县、福清市、长乐区、台江区、马尾区、鼓楼区、罗源县、仓山区、平潭县、永泰县、连江县、闽侯县、晋安区)
赤峰市(翁牛特旗、松山区、宁城县、林西县、巴林左旗、红山区、克什克腾旗、巴林右旗、元宝山区、敖汉旗、喀喇沁旗、阿鲁科尔沁旗)
柳州市(鱼峰区、城中区、柳江区、融水苗族自治县、柳北区、鹿寨县、融安县、三江侗族自治县、柳南区、柳城县)
湖州市(长兴县、安吉县、德清县、吴兴区、南浔区)
塔城地区(塔城市、托里县、乌苏市、裕民县、额敏县、和布克赛尔蒙古自治县、沙湾市)
赣州市(兴国县、赣县区、崇义县、信丰县、全南县、安远县、会昌县、大余县、章贡区、寻乌县、定南县、宁都县、南康区、上犹县、瑞金市、于都县、龙南市、石城县)
广安市(前锋区、岳池县、武胜县、邻水县、华蓥市、广安区)
镇江市(扬中市、京口区、丹阳市、丹徒区、润州区、句容市)
吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)
三沙市(南沙区、西沙区)
威海市(文登区、环翠区、乳山市、荣成市)
芜湖市(繁昌区、鸠江区、湾沚区、无为市、弋江区、南陵县、镜湖区)
吉林市(桦甸市、船营区、舒兰市、龙潭区、蛟河市、丰满区、磐石市、永吉县、昌邑区)
内江市(东兴区、威远县、资中县、市中区、隆昌市)
庆阳市(宁县、合水县、华池县、正宁县、西峰区、镇原县、环县、庆城县)
延安市(黄龙县、延川县、延长县、宜川县、宝塔区、志丹县、黄陵县、子长市、安塞区、洛川县、甘泉县、吴起县、富县)
哈尔滨市(依兰县、五常市、阿城区、宾县、通河县、呼兰区、木兰县、道里区、尚志市、松北区、香坊区、南岗区、双城区、道外区、延寿县、巴彦县、平房区、方正县)
宣城市(旌德县、宁国市、郎溪县、宣州区、泾县、绩溪县、广德市)
日照市(莒县、岚山区、东港区、五莲县)
武威市(天祝藏族自治县、古浪县、民勤县、凉州区)
曲靖市(罗平县、陆良县、马龙区、宣威市、麒麟区、师宗县、富源县、会泽县、沾益区)
衢州市(柯城区、龙游县、江山市、开化县、常山县、衢江区)
白银市(白银区、会宁县、靖远县、景泰县、平川区)
佳木斯市(富锦市、桦川县、桦南县、向阳区、前进区、东风区、同江市、抚远市、汤原县、郊区)
防城港市(防城区、港口区、上思县、东兴市)
天津市(蓟州区、武清区、静海区、宝坻区、红桥区、西青区、和平区、北辰区、东丽区、宁河区、河北区、河西区、滨海新区、南开区、津南区、河东区)
洛阳市(老城区、洛宁县、新安县、洛龙区、栾川县、孟津区、伊川县、宜阳县、嵩县、瀍河回族区、汝阳县、西工区、涧西区、偃师区)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
保定市(定兴县、顺平县、高碑店市、满城区、竞秀区、阜平县、安新县、曲阳县、定州市、蠡县、莲池区、涞源县、清苑区、望都县、唐县、高阳县、易县、涿州市、博野县、雄县、徐水区、安国市、涞水县、容城县)
安阳市(内黄县、林州市、殷都区、安阳县、北关区、汤阴县、滑县、文峰区、龙安区)
铁岭市(西丰县、昌图县、铁岭县、清河区、银州区、开原市、调兵山市)
南宁市(江南区、马山县、横州市、西乡塘区、上林县、青秀区、宾阳县、良庆区、兴宁区、邕宁区、武鸣区、隆安县)
四平市(铁东区、伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁西区)
百色市(田林县、靖西市、西林县、德保县、平果市、田东县、隆林各族自治县、右江区、凌云县、那坡县、田阳区、乐业县)
兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼前旗、突泉县、科尔沁右翼中旗、阿尔山市、扎赉特旗)
安康市(汉滨区、岚皋县、旬阳市、镇坪县、石泉县、宁陕县、平利县、汉阴县、白河县、紫阳县)
益阳市(安化县、沅江市、赫山区、资阳区、南县、桃江县)
廊坊市(安次区、永清县、霸州市、固安县、文安县、三河市、广阳区、大城县、大厂回族自治县、香河县)
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海北藏族自治州(祁连县、刚察县、海晏县、门源回族自治县)
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肇庆市(封开县、鼎湖区、四会市、怀集县、端州区、德庆县、广宁县、高要区)
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永州市(新田县、零陵区、江华瑶族自治县、江永县、道县、祁阳市、双牌县、蓝山县、东安县、宁远县、冷水滩区)
贵港市(桂平市、港南区、平南县、港北区、覃塘区)
娄底市(冷水江市、双峰县、涟源市、新化县、娄星区)
河源市(连平县、东源县、龙川县、和平县、源城区、紫金县)
平凉市(崆峒区、静宁县、崇信县、泾川县、灵台县、华亭市、庄浪县)
许昌市(建安区、长葛市、襄城县、禹州市、魏都区、鄢陵县)
株洲市(荷塘区、渌口区、炎陵县、天元区、茶陵县、芦淞区、石峰区、攸县、醴陵市)
衡水市(景县、饶阳县、桃城区、武邑县、安平县、阜城县、武强县、深州市、故城县、冀州区、枣强县)
张家界市(桑植县、武陵源区、慈利县、永定区)
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。
新闻结尾
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