正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！
更新时间： 浏览次数： 258
在正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！这一现象逐渐受到关注。这一趋势不仅体现在社交平台上，还在各种文化和艺术表现形式中有所体现。正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！代表了一种独特的生活方式和审美观，强调个体之间的互动和互相影响。这种现象的流行，展现了当代社会对自我表达和个人特色的重视，也反映了现代欧洲文化中对传统标准的挑战和重新定义。在未来，正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！有望成为更为广泛的文化符号。
正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！24小时观看热线：122。正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！全市各区点热线号码。☎：122
正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！24小时观看热线拥有专业的观看技师，快速的上门，为你的生活排忧解难。如您有以下需要我们来解决的问题请尽快与我们联系。我们能为您排除各种故障，特别是疑难杂症。
1.热情专业的团队
正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！是您解决问题的最佳选择。我们拥有一支热情、专业的团队，竭诚为您提供优质的。无论您遇到哪些问题或疑虑，只需拨打122，我们的将会耐心倾听并提供您所需的帮助。您的满意是我们的追求。
2.红色字体，标志品质保障
当您拨打正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！的电话热线122时，您会惊喜地发现号码是以鲜艳的红色字体显示。这不仅是为了吸引您的注意，更是对我们产品卓越品质的保证。红色代表着力量和热情，我们希望通过热情的为您提供最可靠的解决方案，确保您的使用体验无忧无虑。
3.您的需求是我们最大的动力
我们深知客户的需求是我们成长的源泉，因此，您的需求总是我们最关心的问题。无论您遇到什么问题，无论大小，我们都将以最快的速度和最专业的态度进行处理。您只需拨打我们的电话热线，详细描述问题，我们将竭尽全力为您解决。您的满意度是我们工作的最终目标。
4.全方位的解决方案
一旦您拨通了正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！的电话热线122，我们将全面了解您的问题，并提供最合适的解决方案。无论是技术问题、、观看咨询还是其他相关问题，我们都将通过专业分析和经验丰富的团队来解决您的困扰。您的信赖是我们不懈努力的动力。
5.周到贴心的
我们追求卓越品质的同时，也注重周到贴心的。在您使用正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！的过程中，如果遇到了任何问题或需要观看，您只需拨打122，我们将及时安排人员为您提供全程跟踪。我们将无微不至地为您解决问题，确保您的家居生活舒适温暖。
结语
无论是产品质量还是，正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！都以高品质标准来追求客户的满意度。拨打我们的正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！电话热线122，您将得到热情专业的团队的全方位支持。我们将竭诚为您提供最可靠、高效和周到的解决方案，为您带来舒适的家居体验。
5、全部在线支付，方便快捷，保障权益。支持支付宝，微信付款
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
咸宁市（通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
昭通市（威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县）
宿州市（埇桥）
镇江市（京口、润州、丹徒）
三明市（梅列、三元）️
南昌市（青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
佳木斯市：郊区（部分区域未列出）、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。
葫芦岛市：龙港区、南票区、连山区。
白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
宝鸡市（渭滨、日照台）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
宜春市（袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道）
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
无锡市正品香烟批发厂家直供，海量货源，轻松选购！电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
淮安市（淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇）
南充市（顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
湛江市（遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇）
吉林市（昌邑、龙潭、船营、丰满）
大连市（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州）
双鸭山市：尖山区（部分区域未列出）、岭东区和宝山区（部分区域未列出）、四方台区和集贤县（部分区域未列出）。
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县）
宿迁市（宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
张家界市（永定、武陵源）
白山市：浑江区、江源区。
来宾市（象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县）
桂林市（象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县
威海市（环翠）
新莆田市（城厢、涵江、秀屿）
承德市（双桥、双滦）
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
乐山市（市中、沙湾、五通桥、日照口河）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
广州市（越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
临沂市（兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县）
铁岭市：银州区、清河区。
桂林市（秀峰、叠彩、象山、随州、雁山）
商丘市（睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
朝阳市：双塔区、龙城区。
张家界市（永定、武陵源）
成都市（武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
赣州市（南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县）
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
南白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
益阳市（南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县）
佳木斯市（前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区）
锡林郭勒盟（多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗）
常州市（天宁、钟楼、新北、武进、日照坛）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
南通市（崇州、港闸、通州）
遵义市（红花岗、汇川）
岳阳市（岳阳楼、云溪、君山）
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
银川市（永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
宁波市（鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
宜春市（袁州）
邢台市（邢台县、南和县、清河县、临城县、广宗县、威县、宁晋县、柏乡县、任县、内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、平乡县、巨鹿县）
南昌市（青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、靖边县、定边县、米脂县、佳县、吴堡县、清涧县、绥德县、子洲县、榆阳区、横山县、镇坪县、榆林县、山阳县、佳县、白河县）
景德镇市（昌江、珠山）
大连市：西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
大庆市（萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同）
合肥市（蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站）
成都市（锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县）
日照市（五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区）
临沂市（兰山、罗庄、河东）
漳州市（芗城、龙文）
常州市（钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市）
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
扬州市（广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇）
石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）
铁岭市：银州区、清河区。
辽源市：龙山区、西安区。
安庆市（迎江、大观、宜秀）
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
宜昌市（西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区）
湖州市（南湖、秀洲）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
镇江市（丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇）
南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
遂宁市（大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区）
桂林市（叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
本溪市：平山区、明山区、溪湖区、南芬区。
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
贵阳市（南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河）
嘉义县（朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
湛江市（遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇）
绵阳市（江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区）
襄阳市（樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县）
鞍山市：铁东区、铁西区、立山区、千山区。
青岛市（市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨）
鹤岗市：向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
襄阳市（樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇）
大理白族自治州（云龙县、剑川县、祥云县、洱源县、永平县、弥渡县、漾濞彝族自治县、巍山彝族回族自治县、宾川县、南涧彝族自治县、大理市、鹤庆县）
甘肃省兰州市（城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区）
济南市（市中区、市辖区、长清区、商河县、济阳县、历城区、章丘市、天桥区、槐荫区、历下区、平阴县）
郴州市（宜章县、嘉禾县、永兴县、汝城县、市辖区、桂东县、北湖区、桂阳县、苏仙区、临武县、安仁县、资兴市）
佳木斯市（前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区）
南昌市（南昌县、进贤县、安义县、鄱阳县、东湖区、西湖区、青山湖区、青云谱区、新建区、红谷滩新区、经济技术开发区、昌北区）
吉林市：船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。
廊坊市（安次、广阳）
AI浪潮将重塑金融五大领域，“成长的烦恼”与机会并存
AI浪潮将重塑金融五大领域，“成长的烦恼”与机会并存
DeepSeek在中国掀起了人工智能（AI）浪潮，未来AI在各个行业的采用将加速。瑞银近期提出，考虑到金融行业的数据密集型和劳动密集型特点，以及大量与语言相关的任务，该行业被认为可能会比其他行业更深刻地被GenAI（生成式人工智能）重塑。
事实上，金融行业近年来在持续加大信息科技投入。以中国银行业为例，2021年，披露相关数据的18家上市银行中，信息科技投资总额为1584.22亿元，相比之下，2023年17家银行的总投资额已经增长至1846.86亿元。同时，包括工商银行、农业银行、招商银行在内的约20家机构在2023年年报中即披露了关于大模型的研发、业务应用以及赋能业务取得的成效。
尽管AI也存在“成长的烦恼”，例如大模型幻觉、价值观和伦理偏见、客户隐私泄露等，但业内认为应对扑面而来的时代浪潮，因为害怕挑战而不发展、不拥抱和使用AI，造成落后才是最大的挑战。
OpenAI原全球市场应用负责人、人工智能与商业战略专家卡斯（Zack Kass）日前在接受第一财经记者独家采访时提及，根据他对于国际头部银行的了解，AI可以在五个金融行业的关键领域提升效率——零售银行、财富管理、保险承保与产品定价、销售与营销和客户获取、投资银行。上述领域都存在人员需求大、专业度要求高、效率不足等特点，AI的普及有望显著改善银行部分低效业务的ROI（投资回报率）。
AI将在五大领域提升金融业效率
数字金融的背景是新一代AI技术的崛起，与大模型密不可分。
作为AI行业的资深从业者和AI预言家，卡斯对记者表示，未来10到20年，医疗保健、教育和金融服务这三个行业将因为AI而发生显著变化。
对于金融行业来说，生成式AI对行业的潜在重塑或将大于其他行业（大量的数据沉淀、劳动力密集度高以及与语言相关的工作内容占比高）。
在卡斯看来，金融行业的五个细分领域将受到AI的最大助力。
首先就是零售银行业务。尽管这是各大银行的兵家必争之地，但这一业务往往成本高且投资回报率低，而且具有人员密集的特点。如果能够通过AI提高低利润业务的ROI，这将成为AI在金融行业中释放的巨大潜力。AI的运用可以提升零售产品的质量，从而降低成本并增加效率。此外，零售银行面临的挑战包括员工流失率高、工作繁重且工作质量不高，AI有助于缓解这些问题。
其次则是财富管理。世界上优秀的财富管理人才非常稀缺。AI的应用可以通过两种方式提升财富管理：一是扩大财富管理经理的服务能力，二是标准化和优化财富经理的服务，使得团队中的所有财富管理人员都能够达到更高的服务标准。AI还可以帮助识别哪些财富经理无法成功，从而优化财富管理的整体质量。
第三方面是保险承保与产品定价。通过更精确的数据分析，AI能够解决保险业面临的一些复杂问题，尤其是在风险定价和赔付预测方面，从而提高整个保险行业的效率。AI可以通过更有效的定价方法来解决问题，并使得低价值的保险产品变得可行。此外，可以通过技术（如ChatGPT）提升客户体验并拓宽保险的普及度。
在销售与营销和客户获取方面，AI能有效提升销售策略的精准度，从而增加客户转化率和市场份额。
AI在投资银行业务方面也将发挥诸多作用。例如，在数据分析方面，AI可以处理和分析大量复杂的金融数据，包括历史交易数据、公司财务报表等。机器学习算法能够发现隐藏的模式和趋势，帮助投行做出更精确的预测；利用自然语言处理（NLP）技术，AI能够快速扫描和分析新闻、财报、行业报告以及社交媒体上的内容，提取有价值的信息；此外，财务建模此前往往涉及反复的人力劳动，而AI可以帮助投行快速构建和更新财务模型，自动执行大量计算，从而节省时间和减少人为错误。AI可以通过对比分析法、折现现金流法（DCF）等多种方式进行公司估值。
仍需突破多重挑战
当前来看，金融机构均在积极探索AI应用，但实际投产率与海外相比并不高。同时，AI的落地也需要克服多重挑战。
瑞银证券非银金融行业分析师曹海峰对记者表示，研究表明，实践中，金融机构仍然侧重于员工赋能应用，如知识辅助、客户服务助手、智能投资与研究、保险代理助手等，这些应用仍需要人类作为门控者；在用户中，大型金融机构正在系统性地构建LLM，整合前台/中台/后台场景，并采用多方面的模型研发方法，包括自研和联合开发。小型金融机构由于成本考虑，仍然在单一场景上进行实验，并普遍选择直接购买。
在他看来，国产模型效果不理想、投入门槛高、ROI不清晰，是制约生成式AI在金融行业规模化应用的关键因素。
某头部股份制商业银行数字金融部人士对记者表示，银行采购大模型相关服务或产品的订单案例层出不穷，虽然售价已经颇高，大模型应用的前景也并不明朗，但为了不错过行业的发展，部分银行也在大力投入显卡、加速建设。然而，不少银行并没有足够的预算。
整体来看，金融行业对于大模型逐渐呈现出一种矛盾心态。由于资金压力，训练大模型资源消耗巨大、成本颇高，绝大部分金融机构力有不逮。据悉，目前国内只有少数银行在探索独立全栈自研大模型或专业大模型基础上进行微调。绝大部分银行的大模型探索均是与第三方模型公司合作，从云端调用，按需接入各类大模型API。部分银行不敢投入的直接原因在于，大模型在具体落地层面仍有很多挑战。比如，“大模型幻觉”、数据隐私保护、可解释性弱等。在商业层面，巨大的成本投入能否带来正向ROI，仍然存疑。
招商银行数字金融发展办公室高旭磊在谈及AI“成长的烦恼”时表示，烦恼主要有三方面，一是大模型幻觉，通俗讲叫做“一本正经地胡说八道”“自圆其说地胡说”，这可能导致对风险方向的把握出现问题，造成严重的后果；二是价值观和伦理偏见，比如大模型可能会告诉你“如何制作枪支”；三是客户隐私泄露；四是可能导致的“赢家通吃”。
在他看来，银行需要破解“既要、又要、还要”的“不可能三角”。所谓“不可能三角”，就是海量的客户、极致的体验和极低的成本。具体而言，服务海量客户，就可能管不住风险，导致成本很高。或者数量上去了，成本降低了，但是客户体验很差，因为需要客户提供很多审核资料。
据悉，近一年来，部分银行已经启动了与大模型相关的建设。例如，招行在今年年初启动了直接与大模型相关的“智算平台”建设。该平台包含大语言模型训练与推理平台，旨在构建金融垂直领域大模型。初步成果也已经有所显现。例如，大模型可以自动生成营销文案，大幅提高营销效率；通过智能客服，可以解决绝大多数用户问题，将原本需要人工数分钟处理的事务缩短到“秒”级；在风控方面，招行的“天秤”风控平台已经运用了大量的神经网络算法。
聚焦金融IT行业的机会
除了金融行业的效率可能会被AI提振，还有哪些公司可能受益最大？在机构看来，金融行业的“AI赋能者”，即金融IT供应商，基于他们积累的数据资产和行业知识，可能会最为受益。
曹海峰对记者提及，在中长期内，随着应用规模的扩大，预计金融IT公司将成为主要受益者，尤其基于其将LLM（大型语言模型）与金融机构需求结合的优势。预计显示，到2030年，GenAI可能推动金融IT行业收入达到690亿元人民币（占行业总收入的24%），银行、保险和金融IT行业均将受益。
瑞银表示，看好宇信科技（银行IT领导者）和恒生电子（证券IT领导者）。虽然同花顺和东方财富等金融信息提供商在GenAI应用上进展比预期中更快，但它们的核心业务可能面临一些挑战。
具体而言，宇信科技提供银行解决方案 （一站式产品），该公司推出了低代码应用开发平台及多个应用产品，包括：开发助手、金融数据安全分类助手、“兴神”数据分析平台、AI营销助手、智能客服助手；恒生电子则提供证券大语言模型解决方案。据悉，恒生聚源参与共建了工银瑞信最新大模型创新成果FundGPT，为项目提供并部署了WarrenQ-Chat和Chatminer产品。恒生电子近期也表示，大模型应用全面接入DeepSeek。
未来，生成式AI将大幅提升行业效率。当前，瑞银已经为经纪和保险行业识别了31/23个生成式AI应用场景，主要影响包括成本降低、效率提升和客户黏性增加，其中生成式AI适用于59%/83%/44%的影响场景。该机构估计，生成式AI的发展到2030年将使行业劳动成本中位数下降20%。
具体而言，对于经纪行业，机构估计生成式AI应用可使2030年的ROE提高1.4个百分点（净利润提高15%），从而推动2030年估值增长19%。对于保险行业，其估计生成式AI应用可使2030年新业务价值（NBV）增加17%，从而推动2030年估值增长12%。
769
