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新乡市(牧野区、辉县市、原阳县、卫滨区、延津县、获嘉县、卫辉市、凤泉区、红旗区、封丘县、长垣市、新乡县)

周口市(太康县、项城市、沈丘县、鹿邑县、郸城县、扶沟县、川汇区、商水县、西华县、淮阳区)

黄冈市(浠水县、黄梅县、团风县、罗田县、武穴市、蕲春县、英山县、麻城市、红安县、黄州区)

遵义市(汇川区、余庆县、湄潭县、桐梓县、务川仡佬族苗族自治县、播州区、仁怀市、习水县、正安县、红花岗区、凤冈县、绥阳县、赤水市、道真仡佬族苗族自治县)  孝感市(安陆市、孝南区、汉川市、孝昌县、大悟县、云梦县、应城市)

玉林市(兴业县、福绵区、北流市、玉州区、容县、陆川县、博白县)

大庆市(龙凤区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、让胡路区、大同区、肇州县、红岗区、萨尔图区、林甸县)

营口市(盖州市、大石桥市、站前区、老边区、鲅鱼圈区、西市区)

韶关市(浈江区、乳源瑶族自治县、仁化县、新丰县、翁源县、始兴县、曲江区、乐昌市、武江区、南雄市)  温州市(龙港市、鹿城区、文成县、泰顺县、平阳县、瓯海区、苍南县、永嘉县、瑞安市、乐清市、龙湾区、洞头区)

赣州市(章贡区、龙南市、宁都县、崇义县、赣县区、信丰县、全南县、于都县、兴国县、上犹县、定南县、寻乌县、瑞金市、安远县、会昌县、大余县、南康区、石城县)

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

株洲市(石峰区、天元区、渌口区、炎陵县、芦淞区、攸县、醴陵市、荷塘区、茶陵县)

苏州市(虎丘区、太仓市、相城区、姑苏区、吴江区、张家港市、常熟市、昆山市、吴中区)

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

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

那曲市(巴青县、聂荣县、班戈县、嘉黎县、色尼区、比如县、双湖县、申扎县、索县、尼玛县、安多县)

吴忠市(盐池县、同心县、利通区、青铜峡市、红寺堡区)

克拉玛依市(白碱滩区、乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区)

昆明市(安宁市、呈贡区、东川区、盘龙区、嵩明县、富民县、西山区、宜良县、五华区、石林彝族自治县、禄劝彝族苗族自治县、晋宁区、寻甸回族彝族自治县、官渡区)

百色市(乐业县、凌云县、田阳区、平果市、西林县、那坡县、田林县、田东县、右江区、德保县、靖西市、隆林各族自治县)

十堰市(房县、茅箭区、竹山县、郧阳区、竹溪县、张湾区、丹江口市、郧西县)

包头市(昆都仑区、白云鄂博矿区、东河区、石拐区、固阳县、青山区、土默特右旗、九原区、达尔罕茂明安联合旗)

三门峡市(陕州区、渑池县、卢氏县、灵宝市、湖滨区、义马市)

新疆维吾尔自治区

绵阳市(三台县、盐亭县、安州区、北川羌族自治县、涪城区、江油市、平武县、梓潼县、游仙区)

上饶市(万年县、婺源县、弋阳县、玉山县、余干县、广丰区、鄱阳县、横峰县、德兴市、铅山县、信州区、广信区)

内蒙古自治区

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

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怒江傈僳族自治州(兰坪白族普米族自治县、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、泸水市)

崇左市(凭祥市、大新县、江州区、扶绥县、天等县、龙州县、宁明县)

乌海市(海南区、海勃湾区、乌达区)

柳州市(柳北区、鱼峰区、柳江区、融水苗族自治县、鹿寨县、柳城县、城中区、融安县、柳南区、三江侗族自治县)  锡林郭勒盟(太仆寺旗、正镶白旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、正蓝旗、锡林浩特市、多伦县、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特右旗)

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

衡水市(阜城县、武强县、冀州区、枣强县、武邑县、景县、深州市、桃城区、安平县、饶阳县、故城县)

嘉峪关市铁岭市(开原市、西丰县、铁岭县、昌图县、清河区、调兵山市、银州区)

莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区)  沧州市(沧县、黄骅市、盐山县、海兴县、新华区、吴桥县、南皮县、河间市、东光县、孟村回族自治县、任丘市、运河区、献县、泊头市、肃宁县、青县)

山南市(贡嘎县、洛扎县、琼结县、曲松县、扎囊县、错那市、加查县、措美县、乃东区、浪卡子县、隆子县、桑日县)

阳泉市(郊区、矿区、平定县、盂县、城区)

大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)曲靖市(沾益区、麒麟区、会泽县、师宗县、富源县、陆良县、罗平县、宣威市、马龙区)

遂宁市(安居区、蓬溪县、大英县、射洪市、船山区)

鸡西市(密山市、梨树区、恒山区、城子河区、鸡东县、麻山区、鸡冠区、虎林市、滴道区)

达州市(宣汉县、达川区、渠县、通川区、开江县、万源市、大竹县)

昌都市(贡觉县、边坝县、芒康县、类乌齐县、卡若区、左贡县、洛隆县、八宿县、察雅县、江达县、丁青县)

延边朝鲜族自治州(敦化市、和龙市、珲春市、图们市、汪清县、安图县、延吉市、龙井市)

衡阳市(衡东县、衡南县、常宁市、石鼓区、衡山县、衡阳县、耒阳市、祁东县、雁峰区、珠晖区、南岳区、蒸湘区)

随州市(随县、曾都区、广水市)

双鸭山市(宝清县、岭东区、饶河县、宝山区、尖山区、集贤县、四方台区、友谊县)

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

湘西土家族苗族自治州(古丈县、永顺县、凤凰县、泸溪县、龙山县、吉首市、保靖县、花垣县)

揭阳市(揭东区、惠来县、普宁市、榕城区、揭西县)

济南市(历城区、济阳区、平阴县、天桥区、钢城区、槐荫区、章丘区、历下区、商河县、长清区、莱芜区、市中区)

菏泽市(鄄城县、单县、东明县、定陶区、巨野县、牡丹区、曹县、成武县、郓城县)

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

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

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

　　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。