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吉林市(丰满区、昌邑区、桦甸市、蛟河市、舒兰市、船营区、磐石市、龙潭区、永吉县)

抚顺市(新抚区、望花区、抚顺县、东洲区、新宾满族自治县、清原满族自治县、顺城区)

中山市

唐山市(丰南区、古冶区、遵化市、滦南县、丰润区、路北区、开平区、乐亭县、路南区、曹妃甸区、滦州市、玉田县、迁安市、迁西县)  衢州市(柯城区、龙游县、江山市、开化县、衢江区、常山县)

拉萨市(尼木县、当雄县、墨竹工卡县、堆龙德庆区、城关区、林周县、曲水县、达孜区)

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

梅州市(五华县、梅县区、蕉岭县、平远县、梅江区、丰顺县、大埔县、兴宁市)

山南市(浪卡子县、措美县、加查县、贡嘎县、桑日县、洛扎县、错那市、乃东区、扎囊县、曲松县、隆子县、琼结县)  文山壮族苗族自治州(丘北县、麻栗坡县、砚山县、马关县、广南县、富宁县、西畴县、文山市)

北京市(门头沟区、海淀区、石景山区、通州区、大兴区、朝阳区、西城区、昌平区、平谷区、怀柔区、丰台区、密云区、延庆区、房山区、东城区、顺义区)

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

资阳市(乐至县、雁江区、安岳县)

天津市(蓟州区、西青区、和平区、东丽区、宁河区、北辰区、滨海新区、津南区、宝坻区、河西区、南开区、河北区、红桥区、静海区、武清区、河东区)

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

云浮市(郁南县、罗定市、新兴县、云安区、云城区)

池州市(贵池区、青阳县、石台县、东至县)

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

内江市(威远县、隆昌市、资中县、市中区、东兴区)

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

酒泉市(肃州区、玉门市、金塔县、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、敦煌市)

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

佛山市(高明区、顺德区、禅城区、南海区、三水区)

鹤岗市(兴安区、东山区、兴山区、工农区、萝北县、向阳区、南山区、绥滨县)

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

长治市(长子县、潞城区、上党区、平顺县、武乡县、屯留区、沁县、黎城县、沁源县、潞州区、壶关县、襄垣县)

果洛藏族自治州(班玛县、达日县、玛多县、久治县、玛沁县、甘德县)

石嘴山市(平罗县、大武口区、惠农区)

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

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嘉峪关市

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

无锡市(滨湖区、锡山区、江阴市、梁溪区、惠山区、宜兴市、新吴区)

常州市(天宁区、武进区、新北区、金坛区、钟楼区、溧阳市)  济源市

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

嘉兴市(平湖市、秀洲区、海盐县、嘉善县、海宁市、南湖区、桐乡市)

扬州市(高邮市、广陵区、仪征市、江都区、宝应县、邗江区)宿迁市(泗洪县、宿豫区、泗阳县、宿城区、沭阳县)

乌鲁木齐市(新市区、乌鲁木齐县、达坂城区、天山区、头屯河区、沙依巴克区、米东区、水磨沟区)  阜新市(太平区、阜新蒙古族自治县、海州区、清河门区、细河区、彰武县、新邱区)

黔东南苗族侗族自治州(剑河县、麻江县、镇远县、丹寨县、天柱县、三穗县、从江县、榕江县、台江县、黄平县、锦屏县、凯里市、雷山县、黎平县、施秉县、岑巩县)

五指山市(临高县、昌江黎族自治县、万宁市、定安县、文昌市、东方市、乐东黎族自治县、琼中黎族苗族自治县、屯昌县、琼海市、陵水黎族自治县、保亭黎族苗族自治县、白沙黎族自治县、澄迈县)

赤峰市(巴林左旗、巴林右旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、松山区、克什克腾旗、喀喇沁旗、敖汉旗、元宝山区、宁城县、红山区、翁牛特旗)舟山市(定海区、普陀区、嵊泗县、岱山县)

遂宁市(大英县、蓬溪县、射洪市、船山区、安居区)

镇江市(丹阳市、句容市、润州区、京口区、扬中市、丹徒区)

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

张掖市(山丹县、高台县、临泽县、民乐县、肃南裕固族自治县、甘州区)

梧州市(长洲区、藤县、岑溪市、蒙山县、龙圩区、万秀区、苍梧县)

朝阳市(朝阳县、建平县、喀喇沁左翼蒙古族自治县、龙城区、凌源市、双塔区、北票市)

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

随州市(曾都区、随县、广水市)

四平市(铁东区、伊通满族自治县、梨树县、双辽市、铁西区)

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益阳市(赫山区、资阳区、安化县、南县、桃江县、沅江市)

营口市(西市区、大石桥市、鲅鱼圈区、站前区、盖州市、老边区)

兴安盟(乌兰浩特市、科尔沁右翼中旗、突泉县、扎赉特旗、阿尔山市、科尔沁右翼前旗)

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

连云港市(赣榆区、灌云县、东海县、灌南县、海州区、连云区)

南充市(南部县、顺庆区、仪陇县、西充县、营山县、蓬安县、高坪区、嘉陵区、阆中市)

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。