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铜川市(印台区、宜君县、王益区、耀州区)

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

兰州市(皋兰县、城关区、红古区、榆中县、西固区、安宁区、永登县、七里河区)

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

长沙市(长沙县、芙蓉区、宁乡市、雨花区、岳麓区、天心区、望城区、浏阳市、开福区)

克拉玛依市(乌尔禾区、克拉玛依区、独山子区、白碱滩区)

吴忠市(同心县、盐池县、利通区、红寺堡区、青铜峡市)

莆田市(秀屿区、涵江区、城厢区、荔城区、仙游县)  巴中市(巴州区、南江县、通江县、恩阳区、平昌县)

儋州市

淮南市(潘集区、八公山区、大通区、谢家集区、田家庵区、凤台县、寿县)

六安市(金安区、金寨县、叶集区、舒城县、霍山县、裕安区、霍邱县)

香港特别行政区

平凉市(静宁县、灵台县、泾川县、崇信县、崆峒区、华亭市、庄浪县)

西安市(周至县、未央区、鄠邑区、长安区、新城区、莲湖区、临潼区、灞桥区、阎良区、雁塔区、蓝田县、碑林区、高陵区)

德州市(德城区、宁津县、平原县、夏津县、临邑县、武城县、陵城区、齐河县、庆云县、乐陵市、禹城市)

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

郑州市(金水区、新郑市、管城回族区、中牟县、上街区、登封市、新密市、中原区、二七区、惠济区、荥阳市、巩义市)

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

北海市(海城区、合浦县、铁山港区、银海区)

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

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

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

舟山市(普陀区、定海区、嵊泗县、岱山县)

鸡西市(恒山区、麻山区、梨树区、滴道区、城子河区、鸡冠区、密山市、鸡东县、虎林市)

普洱市(江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、墨江哈尼族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、景东彝族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区)

海南藏族自治州(共和县、兴海县、同德县、贵德县、贵南县)

庆阳市(宁县、合水县、西峰区、华池县、正宁县、镇原县、庆城县、环县)

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

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

伊犁哈萨克自治州(霍城县、巩留县、伊宁市、昭苏县、尼勒克县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、伊宁县、新源县、霍尔果斯市、特克斯县)

商丘市(民权县、虞城县、宁陵县、睢县、柘城县、夏邑县、睢阳区、永城市、梁园区)  防城港市(防城区、港口区、东兴市、上思县)

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

南京市(玄武区、江宁区、建邺区、栖霞区、鼓楼区、溧水区、六合区、雨花台区、秦淮区、浦口区、高淳区)

定西市(漳县、陇西县、安定区、渭源县、岷县、通渭县、临洮县)保定市(安国市、徐水区、博野县、蠡县、易县、曲阳县、定兴县、高阳县、定州市、涿州市、雄县、唐县、容城县、涞水县、满城区、安新县、竞秀区、高碑店市、顺平县、清苑区、莲池区、阜平县、望都县、涞源县)

延边朝鲜族自治州(延吉市、敦化市、图们市、珲春市、龙井市、和龙市、安图县、汪清县)  通辽市(科尔沁左翼后旗、科尔沁区、开鲁县、扎鲁特旗、科尔沁左翼中旗、奈曼旗、霍林郭勒市、库伦旗)

衡阳市(蒸湘区、南岳区、耒阳市、衡东县、衡山县、衡阳县、常宁市、衡南县、祁东县、珠晖区、雁峰区、石鼓区)

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

黄南藏族自治州(河南蒙古族自治县、同仁市、泽库县、尖扎县)甘孜藏族自治州(丹巴县、色达县、雅江县、泸定县、得荣县、九龙县、炉霍县、石渠县、乡城县、白玉县、新龙县、巴塘县、康定市、甘孜县、道孚县、理塘县、德格县、稻城县)

遵义市(道真仡佬族苗族自治县、习水县、播州区、凤冈县、湄潭县、汇川区、红花岗区、正安县、赤水市、余庆县、仁怀市、桐梓县、绥阳县、务川仡佬族苗族自治县)

荆州市(监利市、荆州区、石首市、沙市区、公安县、洪湖市、松滋市、江陵县)

葫芦岛市(连山区、南票区、建昌县、龙港区、绥中县、兴城市)

镇江市(扬中市、丹徒区、丹阳市、润州区、京口区、句容市)

呼和浩特市(回民区、新城区、清水河县、武川县、托克托县、玉泉区、和林格尔县、赛罕区、土默特左旗)

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

梅州市(平远县、大埔县、梅江区、梅县区、五华县、蕉岭县、兴宁市、丰顺县)

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孝感市(孝南区、汉川市、应城市、安陆市、云梦县、孝昌县、大悟县)

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梧州市(长洲区、苍梧县、蒙山县、龙圩区、万秀区、藤县、岑溪市)

东营市(广饶县、垦利区、利津县、东营区、河口区)

巴音郭楞蒙古自治州(库尔勒市、尉犁县、轮台县、若羌县、博湖县、且末县、和静县、和硕县、焉耆回族自治县)

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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。