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来宾市(合山市、兴宾区、武宣县、金秀瑶族自治县、忻城县、象州县)
凉山彝族自治州(金阳县、会东县、德昌县、宁南县、盐源县、雷波县、普格县、木里藏族自治县、冕宁县、会理市、喜德县、西昌市、甘洛县、昭觉县、布拖县、越西县、美姑县)
攀枝花市(盐边县、东区、米易县、仁和区、西区)
湘潭市(湘乡市、岳塘区、韶山市、雨湖区、湘潭县)
唐山市(玉田县、乐亭县、路南区、迁西县、古冶区、滦州市、滦南县、丰润区、丰南区、开平区、路北区、遵化市、迁安市、曹妃甸区)
永州市(双牌县、江华瑶族自治县、东安县、祁阳市、零陵区、蓝山县、道县、宁远县、江永县、冷水滩区、新田县)
威海市(荣成市、乳山市、文登区、环翠区)
上饶市(德兴市、广丰区、婺源县、广信区、信州区、余干县、玉山县、横峰县、弋阳县、铅山县、万年县、鄱阳县)
吉安市(永新县、安福县、泰和县、吉水县、吉州区、峡江县、永丰县、吉安县、遂川县、青原区、井冈山市、新干县、万安县)
台州市(天台县、临海市、路桥区、仙居县、三门县、玉环市、黄岩区、椒江区、温岭市)
商洛市(柞水县、商州区、洛南县、丹凤县、商南县、山阳县、镇安县)
毕节市(织金县、威宁彝族回族苗族自治县、大方县、金沙县、赫章县、黔西市、七星关区、纳雍县)
眉山市(青神县、仁寿县、东坡区、丹棱县、彭山区、洪雅县)
遂宁市(船山区、射洪市、大英县、蓬溪县、安居区)
南平市(浦城县、光泽县、武夷山市、松溪县、顺昌县、邵武市、建瓯市、建阳区、政和县、延平区)
佛山市(三水区、顺德区、高明区、禅城区、南海区)
池州市(贵池区、石台县、青阳县、东至县)
江门市(开平市、新会区、恩平市、台山市、江海区、蓬江区、鹤山市)
东莞市
沧州市(肃宁县、黄骅市、任丘市、海兴县、泊头市、河间市、东光县、青县、沧县、南皮县、孟村回族自治县、运河区、新华区、献县、盐山县、吴桥县)
廊坊市(永清县、安次区、广阳区、三河市、香河县、文安县、大厂回族自治县、大城县、固安县、霸州市)
马鞍山市(雨山区、当涂县、花山区、含山县、和县、博望区)
郑州市(新密市、新郑市、金水区、中原区、荥阳市、巩义市、中牟县、管城回族区、上街区、惠济区、登封市、二七区)
三沙市(西沙区、南沙区)
普洱市(景谷傣族彝族自治县、西盟佤族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、墨江哈尼族自治县、思茅区、澜沧拉祜族自治县、景东彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县)
晋城市(沁水县、泽州县、阳城县、陵川县、城区、高平市)
宁德市(寿宁县、古田县、屏南县、福安市、福鼎市、蕉城区、周宁县、霞浦县、柘荣县)
泉州市(德化县、永春县、安溪县、金门县、晋江市、石狮市、洛江区、鲤城区、丰泽区、惠安县、泉港区、南安市)
邵阳市(隆回县、武冈市、绥宁县、邵东市、新宁县、邵阳县、双清区、洞口县、城步苗族自治县、大祥区、北塔区、新邵县)
巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、且末县、轮台县、若羌县、博湖县、焉耆回族自治县、和硕县、和静县、尉犁县)
泰州市(泰兴市、高港区、姜堰区、兴化市、靖江市、海陵区)
百色市(靖西市、凌云县、田阳区、田林县、右江区、隆林各族自治县、田东县、平果市、德保县、西林县、那坡县、乐业县)
内江市(市中区、资中县、威远县、隆昌市、东兴区)
镇江市(句容市、京口区、扬中市、润州区、丹徒区、丹阳市)
宜昌市(宜都市、当阳市、伍家岗区、兴山县、西陵区、点军区、长阳土家族自治县、猇亭区、夷陵区、远安县、枝江市、秭归县、五峰土家族自治县)
宜春市(宜丰县、上高县、万载县、丰城市、铜鼓县、靖安县、奉新县、樟树市、袁州区、高安市)
阜阳市(颍上县、颍东区、界首市、颍泉区、颍州区、临泉县、阜南县、太和县)
厦门市(思明区、同安区、海沧区、湖里区、集美区、翔安区)
芜湖市(弋江区、镜湖区、南陵县、鸠江区、无为市、繁昌区、湾沚区)
萍乡市(芦溪县、安源区、湘东区、莲花县、上栗县)
克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿合奇县、阿图什市、阿克陶县、乌恰县)
南宁市(邕宁区、兴宁区、江南区、武鸣区、马山县、上林县、西乡塘区、隆安县、横州市、宾阳县、良庆区、青秀区)
大连市(中山区、西岗区、长海县、旅顺口区、沙河口区、庄河市、金州区、瓦房店市、甘井子区、普兰店区)
安康市(白河县、镇坪县、石泉县、岚皋县、汉阴县、平利县、旬阳市、宁陕县、紫阳县、汉滨区)
西藏自治区
嘉兴市(嘉善县、平湖市、桐乡市、南湖区、秀洲区、海宁市、海盐县)
桂林市(全州县、荔浦市、象山区、雁山区、平乐县、灵川县、秀峰区、七星区、阳朔县、兴安县、恭城瑶族自治县、叠彩区、临桂区、资源县、灌阳县、龙胜各族自治县、永福县)
承德市(隆化县、宽城满族自治县、平泉市、承德县、双滦区、鹰手营子矿区、兴隆县、丰宁满族自治县、双桥区、围场满族蒙古族自治县、滦平县)
崇左市(扶绥县、凭祥市、宁明县、江州区、天等县、龙州县、大新县)
淮安市(淮安区、涟水县、洪泽区、盱眙县、金湖县、清江浦区、淮阴区)
岳阳市(华容县、岳阳楼区、平江县、汨罗市、临湘市、云溪区、君山区、湘阴县、岳阳县)
咸宁市(赤壁市、通山县、嘉鱼县、通城县、崇阳县、咸安区)
湖州市(南浔区、长兴县、安吉县、吴兴区、德清县)
黄冈市(武穴市、黄梅县、团风县、黄州区、蕲春县、麻城市、浠水县、罗田县、英山县、红安县)
绥化市(绥棱县、肇东市、安达市、北林区、望奎县、兰西县、庆安县、海伦市、青冈县、明水县)
乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)
博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、博乐市、阿拉山口市)
襄阳市(宜城市、保康县、襄城区、谷城县、老河口市、枣阳市、襄州区、樊城区、南漳县)
湘西土家族苗族自治州(龙山县、永顺县、花垣县、泸溪县、吉首市、古丈县、凤凰县、保靖县)
北海市(银海区、铁山港区、海城区、合浦县)
柳州市(鹿寨县、融水苗族自治县、柳北区、柳南区、柳江区、融安县、城中区、鱼峰区、柳城县、三江侗族自治县)
铜陵市(义安区、枞阳县、郊区、铜官区)
锦州市(北镇市、太和区、义县、凌海市、古塔区、黑山县、凌河区)
安庆市(望江县、迎江区、潜山市、大观区、岳西县、宜秀区、桐城市、太湖县、怀宁县、宿松县)
汕头市(潮阳区、南澳县、濠江区、龙湖区、金平区、潮南区、澄海区)
玉林市(博白县、容县、玉州区、陆川县、福绵区、兴业县、北流市)
六安市(叶集区、舒城县、裕安区、霍山县、金寨县、霍邱县、金安区)
德宏傣族景颇族自治州(梁河县、芒市、陇川县、盈江县、瑞丽市)
九江市(德安县、武宁县、湖口县、浔阳区、柴桑区、濂溪区、都昌县、共青城市、修水县、瑞昌市、庐山市、永修县、彭泽县)
黑河市(孙吴县、北安市、爱辉区、五大连池市、逊克县、嫩江市)
达州市(宣汉县、万源市、开江县、达川区、大竹县、通川区、渠县)
云浮市(新兴县、罗定市、郁南县、云城区、云安区)
营口市(站前区、大石桥市、西市区、老边区、鲅鱼圈区、盖州市)
济宁市(汶上县、金乡县、微山县、嘉祥县、鱼台县、任城区、梁山县、曲阜市、兖州区、邹城市、泗水县)
长治市(襄垣县、黎城县、沁源县、平顺县、沁县、潞城区、潞州区、上党区、武乡县、长子县、屯留区、壶关县)
日喀则市(江孜县、萨嘎县、南木林县、白朗县、岗巴县、昂仁县、康马县、定结县、定日县、拉孜县、吉隆县、桑珠孜区、亚东县、仁布县、仲巴县、萨迦县、谢通门县、聂拉木县)
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甘孜藏族自治州(稻城县、色达县、道孚县、雅江县、丹巴县、理塘县、德格县、甘孜县、巴塘县、泸定县、乡城县、康定市、炉霍县、白玉县、石渠县、得荣县、新龙县、九龙县)
西安市(长安区、蓝田县、未央区、莲湖区、新城区、鄠邑区、高陵区、雁塔区、阎良区、临潼区、周至县、碑林区、灞桥区)
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伊春市(乌翠区、丰林县、友好区、伊美区、大箐山县、南岔县、金林区、嘉荫县、汤旺县、铁力市)
赣州市(兴国县、信丰县、瑞金市、寻乌县、大余县、宁都县、南康区、会昌县、全南县、赣县区、龙南市、于都县、石城县、章贡区、定南县、崇义县、安远县、上犹县)
西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)
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鸡西市(鸡冠区、城子河区、虎林市、鸡东县、麻山区、滴道区、恒山区、梨树区、密山市)
荆门市(沙洋县、掇刀区、东宝区、京山市、钟祥市)
重庆市(武隆区、垫江县、九龙坡区、璧山区、永川区、彭水苗族土家族自治县、大渡口区、渝中区、石柱土家族自治县、綦江区、巫山县、长寿区、黔江区、北碚区、荣昌区、梁平区、南岸区、城口县、铜梁区、秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县、奉节县、大足区、巫溪县、涪陵区、开州区、忠县、渝北区、沙坪坝区、巴南区、万州区、江津区、云阳县、南川区、江北区、潼南区、合川区、丰都县)
烟台市(海阳市、招远市、龙口市、蓬莱区、莱山区、福山区、莱阳市、栖霞市、莱州市、芝罘区、牟平区)
黄南藏族自治州(泽库县、河南蒙古族自治县、尖扎县、同仁市)
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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