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三沙市(南沙区、西沙区)

贵港市(港南区、平南县、桂平市、覃塘区、港北区)

毕节市(大方县、赫章县、纳雍县、黔西市、织金县、金沙县、七星关区、威宁彝族回族苗族自治县)

雅安市(荥经县、天全县、芦山县、石棉县、宝兴县、名山区、雨城区、汉源县)  新乡市(长垣市、卫辉市、原阳县、凤泉区、卫滨区、牧野区、获嘉县、延津县、封丘县、辉县市、红旗区、新乡县)

梅州市(梅县区、蕉岭县、平远县、丰顺县、大埔县、梅江区、五华县、兴宁市)

金昌市(永昌县、金川区)

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

云浮市(罗定市、云城区、新兴县、云安区、郁南县)  阳江市(江城区、阳春市、阳西县、阳东区)

广安市(岳池县、广安区、前锋区、武胜县、邻水县、华蓥市)

厦门市(思明区、湖里区、翔安区、同安区、集美区、海沧区)

玉林市(陆川县、福绵区、玉州区、兴业县、容县、北流市、博白县)

三亚市(天涯区、崖州区、吉阳区、海棠区)

铁岭市(调兵山市、清河区、西丰县、开原市、昌图县、铁岭县、银州区)

中卫市(沙坡头区、中宁县、海原县)

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

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

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

内江市(隆昌市、市中区、东兴区、威远县、资中县)

孝感市(安陆市、大悟县、云梦县、孝南区、孝昌县、应城市、汉川市)

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

湖州市(德清县、安吉县、长兴县、吴兴区、南浔区)

珠海市(斗门区、香洲区、金湾区)

白山市(长白朝鲜族自治县、江源区、抚松县、浑江区、靖宇县、临江市)

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

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

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

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

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滨州市(滨城区、邹平市、博兴县、惠民县、沾化区、无棣县、阳信县)

攀枝花市(盐边县、仁和区、西区、米易县、东区)

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

佳木斯市(桦川县、东风区、桦南县、富锦市、郊区、前进区、同江市、汤原县、向阳区、抚远市)  北京市(石景山区、怀柔区、通州区、房山区、顺义区、门头沟区、昌平区、东城区、延庆区、大兴区、西城区、海淀区、密云区、平谷区、丰台区、朝阳区)

六安市(舒城县、金寨县、霍邱县、霍山县、叶集区、裕安区、金安区)

西藏自治区

黄冈市(浠水县、麻城市、英山县、团风县、蕲春县、黄州区、红安县、罗田县、武穴市、黄梅县)武威市(古浪县、凉州区、民勤县、天祝藏族自治县)

衡阳市(耒阳市、蒸湘区、雁峰区、石鼓区、常宁市、衡南县、衡山县、南岳区、衡阳县、衡东县、祁东县、珠晖区)  吉安市(井冈山市、永新县、遂川县、吉州区、安福县、吉安县、泰和县、青原区、吉水县、峡江县、永丰县、万安县、新干县)

澳门特别行政区

无锡市(新吴区、江阴市、宜兴市、滨湖区、锡山区、惠山区、梁溪区)

绥化市(望奎县、肇东市、绥棱县、北林区、兰西县、安达市、海伦市、明水县、庆安县、青冈县)牡丹江市(爱民区、西安区、东宁市、海林市、宁安市、林口县、绥芬河市、东安区、穆棱市、阳明区)

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

成都市(锦江区、青白江区、蒲江县、简阳市、崇州市、青羊区、金堂县、都江堰市、邛崃市、大邑县、武侯区、新都区、彭州市、温江区、金牛区、龙泉驿区、双流区、新津区、成华区、郫都区)

威海市(文登区、荣成市、乳山市、环翠区)

常州市(金坛区、钟楼区、天宁区、新北区、溧阳市、武进区)

鹰潭市(贵溪市、余江区、月湖区)

德阳市(罗江区、什邡市、广汉市、中江县、绵竹市、旌阳区)

芜湖市(南陵县、繁昌区、无为市、弋江区、鸠江区、镜湖区、湾沚区)

马鞍山市(博望区、和县、花山区、当涂县、含山县、雨山区)

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

黔西南布依族苗族自治州(晴隆县、安龙县、普安县、贞丰县、兴义市、兴仁市、册亨县、望谟县)

信阳市(浉河区、淮滨县、息县、光山县、罗山县、新县、固始县、商城县、潢川县、平桥区)

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

哈尔滨市(木兰县、香坊区、通河县、巴彦县、南岗区、宾县、阿城区、延寿县、方正县、呼兰区、平房区、尚志市、依兰县、道里区、道外区、五常市、双城区、松北区)

阿坝藏族羌族自治州(红原县、小金县、壤塘县、茂县、松潘县、九寨沟县、若尔盖县、阿坝县、理县、黑水县、汶川县、金川县、马尔康市)

呼伦贝尔市(新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、牙克石市、额尔古纳市、鄂温克族自治旗、扎兰屯市、满洲里市、扎赉诺尔区、根河市、鄂伦春自治旗、莫力达瓦达斡尔族自治旗、海拉尔区、陈巴尔虎旗、阿荣旗)

晋中市(榆社县、左权县、灵石县、介休市、太谷区、昔阳县、和顺县、平遥县、祁县、寿阳县、榆次区)

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。