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楚雄彝族自治州(牟定县、楚雄市、武定县、元谋县、禄丰市、大姚县、南华县、双柏县、永仁县、姚安县)

烟台市(芝罘区、牟平区、莱阳市、莱州市、招远市、莱山区、海阳市、蓬莱区、栖霞市、龙口市、福山区)

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

巴彦淖尔市(磴口县、临河区、乌拉特中旗、五原县、乌拉特后旗、杭锦后旗、乌拉特前旗)  广州市(从化区、荔湾区、增城区、海珠区、白云区、番禺区、越秀区、南沙区、天河区、黄埔区、花都区)

广西壮族自治区

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

伊犁哈萨克自治州(奎屯市、伊宁县、特克斯县、伊宁市、尼勒克县、巩留县、昭苏县、察布查尔锡伯自治县、新源县、霍城县、霍尔果斯市)扬州市(仪征市、宝应县、邗江区、广陵区、江都区、高邮市)

临夏回族自治州(积石山保安族东乡族撒拉族自治县、临夏县、康乐县、临夏市、和政县、东乡族自治县、广河县、永靖县)  临汾市(乡宁县、侯马市、大宁县、安泽县、尧都区、吉县、隰县、襄汾县、翼城县、永和县、霍州市、蒲县、曲沃县、古县、浮山县、洪洞县、汾西县)

大理白族自治州(南涧彝族自治县、大理市、鹤庆县、弥渡县、云龙县、剑川县、祥云县、洱源县、巍山彝族回族自治县、宾川县、永平县、漾濞彝族自治县)

武汉市(新洲区、江岸区、武昌区、汉南区、黄陂区、硚口区、东西湖区、蔡甸区、江夏区、洪山区、江汉区、青山区、汉阳区)

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

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

昭通市(彝良县、盐津县、绥江县、永善县、水富市、大关县、鲁甸县、威信县、镇雄县、巧家县、昭阳区)

运城市(绛县、闻喜县、平陆县、垣曲县、稷山县、万荣县、新绛县、盐湖区、夏县、河津市、临猗县、芮城县、永济市)

娄底市(新化县、双峰县、冷水江市、娄星区、涟源市)

锡林郭勒盟(正蓝旗、东乌珠穆沁旗、正镶白旗、苏尼特右旗、多伦县、太仆寺旗、镶黄旗、二连浩特市、苏尼特左旗、阿巴嘎旗、西乌珠穆沁旗、锡林浩特市)

淮安市(淮阴区、淮安区、金湖县、清江浦区、涟水县、盱眙县、洪泽区)

淮南市(田家庵区、谢家集区、大通区、凤台县、八公山区、寿县、潘集区)

鹰潭市(余江区、月湖区、贵溪市)

石河子市(双河市、白杨市、五家渠市、北屯市、新星市、图木舒克市、阿拉尔市、可克达拉市、昆玉市、铁门关市、胡杨河市)

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

邢台市(清河县、任泽区、平乡县、信都区、新河县、内丘县、临西县、沙河市、隆尧县、临城县、威县、南和区、南宫市、广宗县、柏乡县、巨鹿县、宁晋县、襄都区)

黑河市(逊克县、爱辉区、嫩江市、北安市、五大连池市、孙吴县)

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

绥化市(望奎县、庆安县、兰西县、北林区、海伦市、明水县、肇东市、青冈县、安达市、绥棱县)

兰州市(永登县、西固区、榆中县、皋兰县、安宁区、城关区、红古区、七里河区)

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

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

东营市(利津县、东营区、垦利区、广饶县、河口区)

商丘市(睢县、虞城县、梁园区、睢阳区、民权县、柘城县、夏邑县、永城市、宁陵县)

湘潭市(湘乡市、韶山市、湘潭县、雨湖区、岳塘区)  宁波市(余姚市、慈溪市、宁海县、镇海区、江北区、海曙区、北仑区、鄞州区、奉化区、象山县)

佛山市(高明区、南海区、禅城区、顺德区、三水区)

平顶山市(新华区、鲁山县、舞钢市、叶县、汝州市、郏县、湛河区、石龙区、宝丰县、卫东区)

景德镇市(珠山区、乐平市、昌江区、浮梁县)宣城市(绩溪县、宣州区、旌德县、泾县、宁国市、郎溪县、广德市)

张掖市(甘州区、山丹县、肃南裕固族自治县、高台县、民乐县、临泽县)  芜湖市(湾沚区、南陵县、繁昌区、镜湖区、鸠江区、弋江区、无为市)

淮北市(濉溪县、烈山区、杜集区、相山区)

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

荆门市(掇刀区、京山市、钟祥市、东宝区、沙洋县)河源市(龙川县、连平县、源城区、紫金县、东源县、和平县)

杭州市(上城区、拱墅区、滨江区、临安区、临平区、钱塘区、富阳区、淳安县、桐庐县、余杭区、西湖区、建德市、萧山区)

本溪市(平山区、明山区、本溪满族自治县、南芬区、桓仁满族自治县、溪湖区)

蚌埠市(龙子湖区、固镇县、怀远县、蚌山区、淮上区、禹会区、五河县)

迪庆藏族自治州(维西傈僳族自治县、德钦县、香格里拉市)

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

辽阳市(宏伟区、辽阳县、太子河区、文圣区、白塔区、弓长岭区、灯塔市)

台州市(路桥区、三门县、黄岩区、温岭市、临海市、玉环市、椒江区、天台县、仙居县)

驻马店市(汝南县、正阳县、西平县、遂平县、驿城区、平舆县、确山县、新蔡县、泌阳县、上蔡县)

孝感市(孝南区、云梦县、应城市、汉川市、大悟县、安陆市、孝昌县)

福州市(晋安区、连江县、长乐区、福清市、仓山区、平潭县、罗源县、闽清县、永泰县、马尾区、台江区、闽侯县、鼓楼区)

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

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

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

营口市(盖州市、老边区、大石桥市、站前区、鲅鱼圈区、西市区)

常德市(临澧县、汉寿县、桃源县、津市市、安乡县、鼎城区、澧县、武陵区、石门县)

石嘴山市(平罗县、惠农区、大武口区)

　　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。