瑜伽室装修,这道美食背后的故事和无尽魅力！各观看《今日汇总》
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全国服务区域：
宿州市(埇桥区、灵璧县、萧县、砀山县、泗县)
凉山彝族自治州(雷波县、甘洛县、布拖县、西昌市、冕宁县、会东县、昭觉县、金阳县、宁南县、越西县、会理市、美姑县、德昌县、盐源县、普格县、喜德县、木里藏族自治县)
和田地区(策勒县、洛浦县、和田市、和田县、于田县、皮山县、墨玉县、民丰县)
大庆市(龙凤区、萨尔图区、杜尔伯特蒙古族自治县、肇源县、大同区、让胡路区、林甸县、红岗区、肇州县)
福州市(马尾区、闽侯县、长乐区、鼓楼区、平潭县、台江区、闽清县、福清市、连江县、晋安区、永泰县、仓山区、罗源县)
酒泉市(敦煌市、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、金塔县、肃州区、肃北蒙古族自治县、瓜州县)
济宁市(曲阜市、邹城市、嘉祥县、任城区、泗水县、金乡县、梁山县、鱼台县、微山县、汶上县、兖州区)
南充市(高坪区、蓬安县、仪陇县、阆中市、南部县、营山县、嘉陵区、顺庆区、西充县)
孝感市(安陆市、应城市、汉川市、云梦县、孝南区、孝昌县、大悟县)
延边朝鲜族自治州(图们市、安图县、敦化市、珲春市、汪清县、延吉市、龙井市、和龙市)
贵港市(桂平市、平南县、港北区、港南区、覃塘区)
海南藏族自治州(同德县、兴海县、贵德县、贵南县、共和县)
江门市(恩平市、台山市、开平市、江海区、鹤山市、新会区、蓬江区)
东莞市
嘉兴市(海宁市、海盐县、秀洲区、平湖市、嘉善县、南湖区、桐乡市)
白银市(靖远县、会宁县、白银区、平川区、景泰县)
双鸭山市(四方台区、友谊县、尖山区、集贤县、饶河县、宝山区、宝清县、岭东区)
泰州市(泰兴市、靖江市、高港区、兴化市、海陵区、姜堰区)
攀枝花市(盐边县、米易县、西区、仁和区、东区)
黄山市(徽州区、歙县、祁门县、黟县、屯溪区、休宁县、黄山区)
威海市(环翠区、荣成市、乳山市、文登区)
昭通市(鲁甸县、巧家县、绥江县、昭阳区、彝良县、威信县、盐津县、永善县、镇雄县、水富市、大关县)
永州市(江华瑶族自治县、道县、新田县、零陵区、冷水滩区、祁阳市、江永县、双牌县、宁远县、蓝山县、东安县)
大兴安岭地区(漠河市、塔河县、呼玛县)
邵阳市(邵东市、武冈市、邵阳县、北塔区、城步苗族自治县、新宁县、洞口县、隆回县、双清区、绥宁县、大祥区、新邵县)
四平市(伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁西区、铁东区)
阜阳市(太和县、界首市、颍州区、颍上县、临泉县、颍东区、颍泉区、阜南县)
石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)
温州市(瑞安市、苍南县、永嘉县、泰顺县、平阳县、龙湾区、文成县、瓯海区、乐清市、龙港市、鹿城区、洞头区)
山南市(洛扎县、加查县、桑日县、贡嘎县、浪卡子县、隆子县、琼结县、措美县、曲松县、乃东区、扎囊县、错那市)
松原市(长岭县、乾安县、宁江区、前郭尔罗斯蒙古族自治县、扶余市)
怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市、福贡县)
铜仁市(思南县、玉屏侗族自治县、松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、德江县、万山区、沿河土家族自治县、江口县、碧江区、石阡县)
张家口市(张北县、宣化区、怀安县、赤城县、尚义县、涿鹿县、蔚县、桥西区、桥东区、阳原县、怀来县、康保县、下花园区、万全区、崇礼区、沽源县)
青岛市(即墨区、胶州市、市南区、崂山区、城阳区、市北区、黄岛区、平度市、莱西市、李沧区)
阿勒泰地区(吉木乃县、布尔津县、阿勒泰市、哈巴河县、富蕴县、青河县、福海县)
洛阳市(洛龙区、栾川县、嵩县、老城区、汝阳县、瀍河回族区、宜阳县、伊川县、偃师区、洛宁县、西工区、孟津区、新安县、涧西区)
金华市(武义县、金东区、兰溪市、东阳市、义乌市、浦江县、磐安县、婺城区、永康市)
恩施土家族苗族自治州(咸丰县、来凤县、利川市、宣恩县、鹤峰县、建始县、巴东县、恩施市)
资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)
驻马店市(正阳县、西平县、遂平县、确山县、新蔡县、汝南县、泌阳县、上蔡县、驿城区、平舆县)
肇庆市(高要区、广宁县、德庆县、鼎湖区、端州区、怀集县、封开县、四会市)
忻州市(宁武县、保德县、五台县、静乐县、偏关县、定襄县、原平市、忻府区、神池县、河曲县、繁峙县、岢岚县、五寨县、代县)
珠海市(金湾区、香洲区、斗门区)
无锡市(江阴市、惠山区、新吴区、梁溪区、宜兴市、滨湖区、锡山区)
聊城市(茌平区、东昌府区、高唐县、莘县、阳谷县、冠县、临清市、东阿县)
甘南藏族自治州(合作市、碌曲县、舟曲县、迭部县、玛曲县、卓尼县、夏河县、临潭县)
西宁市(城中区、城北区、城西区、城东区、湟源县、湟中区、大通回族土族自治县)
鹤岗市(工农区、南山区、向阳区、兴安区、萝北县、东山区、兴山区、绥滨县)
吴忠市(利通区、同心县、盐池县、青铜峡市、红寺堡区)
桂林市(雁山区、兴安县、荔浦市、全州县、资源县、秀峰区、恭城瑶族自治县、平乐县、灵川县、灌阳县、阳朔县、七星区、叠彩区、永福县、龙胜各族自治县、象山区、临桂区)
安庆市(宿松县、太湖县、宜秀区、望江县、潜山市、怀宁县、迎江区、岳西县、桐城市、大观区)
包头市(青山区、固阳县、达尔罕茂明安联合旗、土默特右旗、九原区、东河区、白云鄂博矿区、石拐区、昆都仑区)
七台河市(茄子河区、新兴区、勃利县、桃山区)
鸡西市(鸡冠区、鸡东县、密山市、麻山区、虎林市、梨树区、滴道区、恒山区、城子河区)
吉安市(万安县、遂川县、吉安县、峡江县、吉水县、永新县、井冈山市、青原区、永丰县、吉州区、安福县、新干县、泰和县)
五指山市(澄迈县、东方市、定安县、乐东黎族自治县、白沙黎族自治县、屯昌县、琼中黎族苗族自治县、琼海市、陵水黎族自治县、文昌市、万宁市、昌江黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、临高县)
苏州市(吴江区、太仓市、张家港市、姑苏区、常熟市、吴中区、相城区、昆山市、虎丘区)
淮安市(金湖县、盱眙县、淮阴区、清江浦区、涟水县、洪泽区、淮安区)
眉山市(彭山区、洪雅县、东坡区、丹棱县、仁寿县、青神县)
海口市(秀英区、美兰区、龙华区、琼山区)
黄石市(西塞山区、下陆区、黄石港区、阳新县、大冶市、铁山区)
临沧市(永德县、凤庆县、镇康县、临翔区、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县、沧源佤族自治县、云县、耿马傣族佤族自治县)
牡丹江市(阳明区、爱民区、林口县、西安区、绥芬河市、海林市、穆棱市、东宁市、宁安市、东安区)
齐齐哈尔市(讷河市、依安县、建华区、富拉尔基区、龙沙区、碾子山区、克山县、甘南县、龙江县、拜泉县、富裕县、克东县、昂昂溪区、梅里斯达斡尔族区、泰来县、铁锋区)
巴彦淖尔市(磴口县、乌拉特前旗、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特中旗、临河区、五原县)
黑河市(孙吴县、五大连池市、爱辉区、北安市、逊克县、嫩江市)
绍兴市(上虞区、嵊州市、新昌县、柯桥区、越城区、诸暨市)
信阳市(罗山县、息县、淮滨县、光山县、固始县、浉河区、新县、潢川县、平桥区、商城县)
湘西土家族苗族自治州(吉首市、花垣县、古丈县、龙山县、永顺县、泸溪县、凤凰县、保靖县)
马鞍山市(雨山区、和县、花山区、博望区、当涂县、含山县)
滁州市(全椒县、南谯区、天长市、来安县、凤阳县、定远县、琅琊区、明光市)
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鹤壁市(山城区、淇滨区、淇县、鹤山区、浚县)
龙岩市(永定区、连城县、武平县、长汀县、新罗区、漳平市、上杭县)
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银川市(兴庆区、西夏区、灵武市、永宁县、贺兰县、金凤区)
通化市(柳河县、集安市、梅河口市、辉南县、二道江区、东昌区、通化县)
焦作市(中站区、马村区、温县、孟州市、博爱县、修武县、解放区、武陟县、山阳区、沁阳市)
三门峡市(义马市、灵宝市、卢氏县、湖滨区、渑池县、陕州区)
日照市(五莲县、东港区、莒县、岚山区)
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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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