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徐州市(丰县、睢宁县、邳州市、鼓楼区、泉山区、沛县、贾汪区、新沂市、铜山区、云龙区)

长春市(双阳区、朝阳区、农安县、南关区、绿园区、公主岭市、德惠市、九台区、二道区、榆树市、宽城区)

渭南市(华州区、蒲城县、临渭区、潼关县、澄城县、合阳县、白水县、富平县、韩城市、大荔县、华阴市)

普洱市(景东彝族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县)  怒江傈僳族自治州(贡山独龙族怒族自治县、福贡县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)

大同市(天镇县、左云县、平城区、云州区、新荣区、广灵县、阳高县、浑源县、云冈区、灵丘县)

汕尾市(城区、陆丰市、海丰县、陆河县)

崇左市(凭祥市、江州区、大新县、龙州县、天等县、扶绥县、宁明县)伊春市(友好区、金林区、汤旺县、伊美区、乌翠区、铁力市、大箐山县、南岔县、嘉荫县、丰林县)

塔城地区(额敏县、乌苏市、和布克赛尔蒙古自治县、裕民县、沙湾市、托里县、塔城市)  佳木斯市(桦川县、同江市、前进区、郊区、汤原县、东风区、抚远市、富锦市、向阳区、桦南县)

嘉峪关市

益阳市(桃江县、沅江市、赫山区、资阳区、安化县、南县)

平凉市(静宁县、崇信县、崆峒区、华亭市、灵台县、泾川县、庄浪县)

白城市(洮北区、通榆县、洮南市、大安市、镇赉县)

铜川市(王益区、宜君县、印台区、耀州区)

辽阳市(文圣区、弓长岭区、辽阳县、灯塔市、白塔区、宏伟区、太子河区)

德宏傣族景颇族自治州(瑞丽市、陇川县、梁河县、芒市、盈江县)

齐齐哈尔市(碾子山区、依安县、龙沙区、梅里斯达斡尔族区、龙江县、克东县、建华区、泰来县、克山县、甘南县、铁锋区、昂昂溪区、富裕县、拜泉县、富拉尔基区、讷河市)

安康市(白河县、宁陕县、汉滨区、紫阳县、石泉县、旬阳市、岚皋县、平利县、镇坪县、汉阴县)

潮州市(湘桥区、潮安区、饶平县)

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

安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、西秀区、镇宁布依族苗族自治县、普定县)

南宁市(横州市、良庆区、西乡塘区、马山县、隆安县、江南区、邕宁区、武鸣区、上林县、宾阳县、兴宁区、青秀区)

聊城市(高唐县、东阿县、东昌府区、茌平区、冠县、阳谷县、莘县、临清市)

宜宾市(南溪区、筠连县、高县、兴文县、江安县、长宁县、珙县、叙州区、屏山县、翠屏区)

石家庄市(行唐县、栾城区、正定县、深泽县、平山县、高邑县、桥西区、井陉县、赞皇县、鹿泉区、无极县、新华区、藁城区、赵县、灵寿县、新乐市、晋州市、井陉矿区、元氏县、裕华区、辛集市、长安区)

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

自贡市(贡井区、自流井区、大安区、荣县、沿滩区、富顺县)

金华市(东阳市、浦江县、永康市、武义县、兰溪市、金东区、婺城区、义乌市、磐安县)

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阜阳市(阜南县、临泉县、颍东区、太和县、颍泉区、界首市、颍上县、颍州区)

张家口市(蔚县、下花园区、桥西区、桥东区、宣化区、张北县、赤城县、崇礼区、怀安县、尚义县、沽源县、怀来县、涿鹿县、万全区、康保县、阳原县)

贵阳市(云岩区、南明区、修文县、观山湖区、白云区、乌当区、息烽县、开阳县、清镇市、花溪区)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县、临夏市、和政县、临夏县、康乐县、东乡族自治县、永靖县)  驻马店市(上蔡县、新蔡县、确山县、汝南县、正阳县、西平县、泌阳县、驿城区、遂平县、平舆县)

通化市(集安市、通化县、二道江区、东昌区、柳河县、辉南县、梅河口市)

佛山市(禅城区、顺德区、三水区、高明区、南海区)

鹤岗市(萝北县、向阳区、南山区、绥滨县、工农区、东山区、兴山区、兴安区)周口市(川汇区、太康县、沈丘县、商水县、项城市、淮阳区、鹿邑县、郸城县、扶沟县、西华县)

鹤壁市(淇滨区、淇县、山城区、浚县、鹤山区)  乌海市(乌达区、海勃湾区、海南区)

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

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

娄底市(冷水江市、双峰县、新化县、娄星区、涟源市)承德市(鹰手营子矿区、围场满族蒙古族自治县、滦平县、双桥区、宽城满族自治县、兴隆县、双滦区、隆化县、平泉市、丰宁满族自治县、承德县)

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

太原市(古交市、杏花岭区、尖草坪区、阳曲县、晋源区、万柏林区、迎泽区、清徐县、小店区、娄烦县)

巴彦淖尔市(乌拉特前旗、杭锦后旗、临河区、乌拉特中旗、磴口县、五原县、乌拉特后旗)

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

宝鸡市(岐山县、渭滨区、眉县、凤县、扶风县、千阳县、金台区、凤翔区、陇县、麟游县、陈仓区、太白县)

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

淄博市(沂源县、高青县、桓台县、张店区、周村区、淄川区、临淄区、博山区)

荆州市(公安县、石首市、松滋市、监利市、荆州区、沙市区、洪湖市、江陵县)

安庆市(潜山市、宿松县、桐城市、怀宁县、大观区、迎江区、岳西县、望江县、太湖县、宜秀区)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

秦皇岛市(青龙满族自治县、山海关区、昌黎县、卢龙县、海港区、北戴河区、抚宁区)

内江市(威远县、东兴区、市中区、资中县、隆昌市)

沈阳市(于洪区、康平县、苏家屯区、浑南区、铁西区、大东区、辽中区、沈北新区、新民市、法库县、沈河区、皇姑区、和平区)

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

临汾市(洪洞县、吉县、曲沃县、襄汾县、隰县、永和县、汾西县、古县、翼城县、大宁县、乡宁县、蒲县、安泽县、侯马市、霍州市、浮山县、尧都区)

邯郸市(大名县、武安市、邱县、魏县、肥乡区、峰峰矿区、邯山区、临漳县、广平县、磁县、永年区、复兴区、鸡泽县、成安县、涉县、丛台区、馆陶县、曲周县)

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。