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

葫芦岛市(兴城市、连山区、龙港区、绥中县、南票区、建昌县)

舟山市(普陀区、嵊泗县、岱山县、定海区)

宝鸡市(渭滨区、眉县、千阳县、陈仓区、陇县、太白县、凤翔区、麟游县、金台区、扶风县、凤县、岐山县)  阿拉善盟(额济纳旗、阿拉善左旗、阿拉善右旗)

保定市(蠡县、曲阳县、徐水区、涞水县、易县、涿州市、安新县、阜平县、顺平县、定州市、竞秀区、莲池区、定兴县、博野县、唐县、安国市、高碑店市、满城区、高阳县、容城县、雄县、清苑区、涞源县、望都县)

桂林市(恭城瑶族自治县、兴安县、全州县、叠彩区、象山区、永福县、阳朔县、雁山区、七星区、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、灵川县、灌阳县、临桂区、荔浦市、秀峰区)

驻马店市(正阳县、泌阳县、确山县、西平县、驿城区、汝南县、新蔡县、平舆县、遂平县、上蔡县)泰安市(宁阳县、岱岳区、新泰市、肥城市、泰山区、东平县)

泉州市(鲤城区、永春县、南安市、泉港区、德化县、惠安县、晋江市、丰泽区、石狮市、安溪县、金门县、洛江区)  白银市(白银区、靖远县、景泰县、会宁县、平川区)

温州市(永嘉县、洞头区、泰顺县、平阳县、瑞安市、文成县、龙港市、乐清市、苍南县、瓯海区、鹿城区、龙湾区)

鹤岗市(向阳区、东山区、南山区、工农区、绥滨县、兴安区、兴山区、萝北县)

阿里地区(札达县、日土县、改则县、普兰县、革吉县、噶尔县、措勤县)

眉山市(仁寿县、彭山区、丹棱县、东坡区、洪雅县、青神县)

青岛市(市南区、即墨区、黄岛区、莱西市、胶州市、市北区、崂山区、城阳区、平度市、李沧区)

大连市(甘井子区、普兰店区、西岗区、中山区、瓦房店市、庄河市、沙河口区、旅顺口区、金州区、长海县)

五指山市(琼中黎族苗族自治县、琼海市、定安县、白沙黎族自治县、陵水黎族自治县、临高县、文昌市、昌江黎族自治县、乐东黎族自治县、屯昌县、保亭黎族苗族自治县、东方市、澄迈县、万宁市)

三明市(永安市、三元区、清流县、泰宁县、宁化县、明溪县、沙县区、建宁县、将乐县、尤溪县、大田县)

湛江市(坡头区、霞山区、麻章区、赤坎区、雷州市、遂溪县、吴川市、徐闻县、廉江市)

汕头市(澄海区、潮阳区、金平区、龙湖区、濠江区、南澳县、潮南区)

酒泉市(阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县、肃北蒙古族自治县、敦煌市、金塔县、肃州区)

本溪市(平山区、本溪满族自治县、桓仁满族自治县、明山区、南芬区、溪湖区)

唐山市(迁安市、遵化市、丰南区、开平区、路北区、丰润区、古冶区、曹妃甸区、迁西县、路南区、乐亭县、滦南县、玉田县、滦州市)

云浮市(云安区、新兴县、罗定市、郁南县、云城区)

承德市(承德县、围场满族蒙古族自治县、双桥区、丰宁满族自治县、平泉市、双滦区、滦平县、兴隆县、隆化县、鹰手营子矿区、宽城满族自治县)

合肥市(庐阳区、肥东县、蜀山区、巢湖市、长丰县、瑶海区、包河区、肥西县、庐江县)

鄂尔多斯市(达拉特旗、康巴什区、鄂托克旗、鄂托克前旗、乌审旗、伊金霍洛旗、准格尔旗、杭锦旗、东胜区)

巴中市(南江县、巴州区、通江县、平昌县、恩阳区)

江门市(鹤山市、江海区、蓬江区、新会区、恩平市、台山市、开平市)

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定西市(临洮县、通渭县、渭源县、安定区、漳县、陇西县、岷县)

日喀则市(南木林县、定结县、仁布县、萨迦县、定日县、桑珠孜区、萨嘎县、拉孜县、昂仁县、康马县、仲巴县、江孜县、聂拉木县、岗巴县、谢通门县、吉隆县、亚东县、白朗县)

湖州市(安吉县、德清县、南浔区、吴兴区、长兴县)

伊犁哈萨克自治州(巩留县、伊宁县、霍城县、察布查尔锡伯自治县、奎屯市、尼勒克县、特克斯县、新源县、昭苏县、伊宁市、霍尔果斯市)  广安市(广安区、武胜县、邻水县、华蓥市、岳池县、前锋区)

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

孝感市(安陆市、孝昌县、大悟县、汉川市、云梦县、应城市、孝南区)

苏州市(相城区、太仓市、昆山市、常熟市、吴中区、吴江区、虎丘区、姑苏区、张家港市)阳泉市(盂县、矿区、平定县、郊区、城区)

衡水市(阜城县、景县、枣强县、桃城区、武强县、深州市、故城县、冀州区、饶阳县、武邑县、安平县)  三亚市(吉阳区、崖州区、天涯区、海棠区)

嘉峪关市

牡丹江市(西安区、海林市、穆棱市、爱民区、林口县、东宁市、宁安市、绥芬河市、阳明区、东安区)

烟台市(海阳市、莱州市、芝罘区、莱阳市、福山区、牟平区、栖霞市、莱山区、蓬莱区、龙口市、招远市)漯河市(召陵区、郾城区、源汇区、舞阳县、临颍县)

白城市(通榆县、大安市、洮南市、镇赉县、洮北区)

丹东市(振兴区、元宝区、凤城市、宽甸满族自治县、振安区、东港市)

日照市(岚山区、莒县、东港区、五莲县)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

迪庆藏族自治州(德钦县、香格里拉市、维西傈僳族自治县)

丽水市(缙云县、青田县、遂昌县、龙泉市、莲都区、云和县、庆元县、景宁畲族自治县、松阳县)

和田地区(和田县、于田县、洛浦县、策勒县、民丰县、墨玉县、和田市、皮山县)

黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)

德州市(乐陵市、宁津县、夏津县、陵城区、齐河县、禹城市、庆云县、临邑县、德城区、平原县、武城县)

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

金昌市(永昌县、金川区)

遂宁市(蓬溪县、射洪市、安居区、大英县、船山区)

河源市(东源县、和平县、源城区、连平县、紫金县、龙川县)

大兴安岭地区(呼玛县、塔河县、漠河市)

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

恩施土家族苗族自治州(建始县、鹤峰县、利川市、咸丰县、恩施市、巴东县、宣恩县、来凤县)

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。