中國金融大模型發(fā)展規(guī)劃及投資前景預測報告2024-2030年
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【報告編號】 56659
【出版機構】:中信博研研究網(wǎng)
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【報告價格】:【紙質版】:6500 【電子版】:6800 【合訂版】:7000
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【報告目錄】
第1章：金融大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明
1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優(yōu)勢
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.2 金融大模型行業(yè)界定
1.2.1 金融大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 金融大模型相關專業(yè)術語
1.2.3 金融大模型行業(yè)監(jiān)管
1.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.3.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
1.3.2 金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.3.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準
——現(xiàn)狀篇——
第2章：中國金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點
2.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析
2.1.1 中國大模型發(fā)展歷程
2.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
2.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
2.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析
2.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
2.2 中國大模型落地金融業(yè)可行性分析
2.2.1 金融業(yè)海量數(shù)據(jù)催生大模型需求
2.2.2 金融業(yè)數(shù)字化基礎降低大模型應用門檻
2.2.3 金融科技發(fā)展提升大模型應用效率
2.3 中國金融大模型技術選型
2.3.1 開源大模型應用
2.3.2 產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新大模型研制
2.3.3 商用大模型采購
2.3.4 金融機構技術選型考慮因素
2.4 中國金融大模型部署方式
2.4.1 私有化部署
2.4.2 行業(yè)云部署
2.4.3 公有云部署
2.5 中國金融大模型產(chǎn)品匯總
2.6 中國金融大模型招投標情況
2.6.1 金融大模型招投標統(tǒng)計
2.6.2 金融大模型招投標分析
2.7 中國金融大模型競爭要素及競爭格局
2.7.1 金融大模型競爭要素
2.7.2 金融大模型競爭格局
2.7.3 主要金融大模型廠商競爭力評價
2.8 金融大模型應用調研分析
2.8.1 金融大模型應用調研來源說明
2.8.2 金融大模型應用調研結果分析
1、應用前景
2、應用原則
3、應用場景
4、部署方式
5、應用領域
6、應用進度
7、應用效果
8、問題挑戰(zhàn)
9、降本效應
10、落地時間
2.9 中國金融大模型市場規(guī)模體量
2.10 中國金融大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
第3章：中國金融大模型基礎能力構建及標準化
3.1 完整大模型開發(fā)步驟
3.2 大模型基礎架構及工程化
3.2.1 大模型基礎架構
1、Transber架構
2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP
3.2.2 大模型工程化
1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
2、模型調優(yōu)（模型訓練與微調）
3、模型交付（模型壓縮與測試）
4、服務運營（服務部署與托管）
5、平臺支撐能力
3.3 基礎大模型底座
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模態(tài)大模型
3.3.4 科學大模型
3.4 金融行業(yè)大模型構建路線圖
3.4.1 行業(yè)需求分析與資源評估
1、業(yè)務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數(shù)據(jù)層評估
5、工程層評估
3.4.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環(huán)境搭建
4、數(shù)據(jù)處理
5、模型訓練共建
3.4.3 行業(yè)大模型精調與優(yōu)化部署
1、模型精調
2、模型評估
3、模型重訓優(yōu)化
4、模型聯(lián)調部署
5、模型應用運營
3.5 金融大模型基礎能力構建概述
3.6 金融大模型基礎能力構建之“算力”
3.6.1 大模型的算力需求分析
3.6.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI芯片供應商格局
4、主要AI芯片類型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
3.6.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務器供應商格局
3.6.4 金融大模型算力部署路徑
1、自建算力
2、算力混合部署
3.7 金融大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
3.7.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述
3.7.2 國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集
3.7.3 數(shù)據(jù)API
3.7.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)
3.7.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
3.7.6 數(shù)據(jù)維護
3.7.7 金融大模型對數(shù)據(jù)的需求分析
3.8 金融大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
3.8.1 AI基礎軟件概述
3.8.2 AI基礎軟件市場概況
3.8.3 AI基礎軟件競爭格局
3.8.4 AI基礎軟件主要類型
1、機器學習框架和庫
2、模型訓練和部署平臺
（1）模型訓練平臺
（2）模型部署平臺
（3）模型推理平臺
3、數(shù)據(jù)處理和分析工具
4、優(yōu)化和自動化工具
3.9 金融大模型標準化
3.9.1 大模型標準體系發(fā)展
1、大模型標準體系1.0
2、可信AI大模型標準體系2.0
3.9.2 行業(yè)大模型標準體系
3.9.3 金融大模型標準解讀
第4章：中國金融大模型應用場景分析
4.1 金融大模型行業(yè)應用場景分布
4.1.1 金融大模型應用場景全景圖
4.1.2 金融大模型應用路線圖
4.1.3 金融大模型落地路徑分析
4.2 金融大模型應用場景：智能風控
4.2.1 智能風控概述
4.2.2 智能風控領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.2.3 智能風控領域大模型應用案例分析
4.3 金融大模型應用場景：智能投研
4.3.1 智能投研概述
4.3.2 智能投研領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.3.3 智能投研領域大模型應用案例分析
4.4 金融大模型應用場景：智能投顧
4.4.1 智能投顧概述
4.4.2 智能投顧領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.4.3 智能投顧領域大模型應用案例分析
4.5 金融大模型應用場景：智能客服
4.5.1 智能客服概述
4.5.2 智能客服領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.5.3 智能客服領域大模型應用案例分析
4.6 金融大模型應用場景：智能運維
4.6.1 智能運維概述
4.6.2 智能運維領域大模型應用優(yōu)勢分析
4.6.3 智能運維領域大模型應用案例分析
4.7 金融大模型應用場景：其他
4.7.1 智能辦公
4.7.2 智能研發(fā)
4.7.3 智能營銷
4.8 金融大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
第5章：中國金融大模型應用業(yè)態(tài)市場分析
5.1 金融大模型應用業(yè)態(tài)分布
5.1.1 金融大模型應用業(yè)態(tài)概述
5.1.2 金融大模型應用業(yè)態(tài)對比
5.2 金融大模型應用業(yè)態(tài)：銀行
5.2.1 銀行業(yè)大模型應用概述
5.2.2 銀行業(yè)大模型部署模式與技術架構
1、銀行業(yè)大模型部署模式
2、銀行業(yè)大模型技術架構
5.2.3 銀行業(yè)大模型應用場景
5.2.4 銀行業(yè)大模型應用實踐分析
1、中國農(nóng)業(yè)銀行- ChatABC
2、中國工商銀行-金融行業(yè)通用模型
3、平安銀行大模型
5.3 金融大模型應用業(yè)態(tài)：保險
5.3.1 保險業(yè)金融大模型應用概述
5.3.2 保險業(yè)金融大模型開放平臺架構及訓練方法
5.3.3 保險業(yè)金融大模型應用實踐
5.4 金融大模型應用業(yè)態(tài)：證券
5.4.1 證券業(yè)金融大模型應用概述
5.4.2 證券業(yè)金融大模型應用實踐
5.4.3 證券業(yè)金融大模型應用潛力
5.5 金融大模型應用業(yè)態(tài)：其他
5.5.1 信托
5.5.2 租賃
5.6 金融大模型應用業(yè)態(tài)市場戰(zhàn)略地位分析
第6章：中國金融大模型企業(yè)案例解析
6.1 中國金融大模型企業(yè)梳理與對比
6.2 中國金融大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
6.2.1 奇富科技-奇富GPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.2 拓爾思-拓天大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.3 馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.4 螞蟻集團-AntFinGLM
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.5 華為-盤古金融大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.6 星環(huán)科技-星環(huán)無涯
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.7 度小滿-軒轅大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.8 騰訊云-金融行業(yè)大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.9 科大訊飛-星火金融大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
6.2.10 恒生電子-LightGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
——展望篇——
第7章：中國金融大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?br />
7.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
7.1.1 國家層面金融大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總
7.1.2 國家層面金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對金融大模型產(chǎn)業(yè)的影響
7.2 金融大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖
7.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
7.4 金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
7.5 金融大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點
7.6 金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測（未來5年預測）
7.7 金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
7.7.1 整體發(fā)展趨勢
7.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢
7.7.3 技術創(chuàng)新趨勢
7.7.4 細分市場趨勢
7.7.5 市場競爭趨勢
第8章：中國金融大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
8.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資風險預警
8.1.1 風險預警
8.1.2 風險應對
8.2 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析
8.2.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
8.2.2 金融大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會
8.2.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會
8.2.4 金融大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會
8.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
8.4 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
8.5 金融大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：本報告研究領域所處行業(yè)
圖表3：金融大模型的定義
圖表4：金融大模型的特征
圖表5：金融大模型專業(yè)術語
圖表6：金融大模型行業(yè)監(jiān)管
圖表7：金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
圖表8：金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表9：金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
圖表10：本報告研究范圍界定
圖表11：本報告權威數(shù)據(jù)來源
圖表12：本報告研究方法及統(tǒng)計標準
圖表13：中國大模型發(fā)展歷程
圖表14：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
圖表15：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
圖表16：中國大模型商業(yè)模式分析
圖表17：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
圖表18：中國大模型落地金融業(yè)可行性分析
圖表19：中國金融大模型行業(yè)招投標分析
圖表20：中國金融大模型市場競爭格局
圖表21：中國主要金融大模型廠商競爭力評價
圖表22：金融大模型應用調研分析
圖表23：金融大模型應用前景調研
圖表24：金融大模型應用原則調研
圖表25：金融大模型部署方式調研
圖表26：金融大模型應用領域調研
圖表27：金融大模型應用進度調研
圖表28：金融大模型應用效果調研
圖表29：金融大模型問題挑戰(zhàn)調研
圖表30：金融大模型降本效應調研
圖表31：金融大模型落地時間調研
圖表32：中國金融大模型市場規(guī)模體量
圖表33：中國金融大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
圖表34：大模型技術路線及算法架構
圖表35：大模型工程化
圖表36：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
圖表37：模型調優(yōu)（模型訓練與微調）
圖表38：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表39：服務運營（服務部署與托管）
圖表40：平臺支撐能力
圖表41：NLP大模型
圖表42：CV大模型
圖表43：多模態(tài)大模型
圖表44：科學大模型
圖表45：金融行業(yè)大模型構建路線圖
圖表46：金融大模型基礎能力構建
圖表47：金融大模型基礎能力構建之“算力”
圖表48：大模型的算力需求分析
圖表49：AI芯片市場分析
圖表50：AI服務器市場分析
圖表51：大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
圖表52：數(shù)據(jù)處理與服務概述
圖表53：國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集
圖表54：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表55：AI基礎軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表56：AI基礎軟件市場概況
圖表57：AI基礎軟件競爭格局
圖表58：大模型開發(fā)平臺
圖表59：AI基礎軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表60：金融大模型標準解讀
圖表61：金融大模型應用路線圖
圖表62：金融大模型落地路徑分析
圖表63：金融行業(yè)智能風控業(yè)務概述
圖表64：智能風控領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表65：智能風控領域大模型應用案例分析
圖表66：金融行業(yè)智能投研業(yè)務概述
圖表67：智能投研領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表68：智能投研領域大模型應用案例分析
圖表69：金融行業(yè)智能投顧業(yè)務概述
圖表70：智能投顧領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表71：智能投顧領域大模型應用案例分析
圖表72：金融行業(yè)智能客服業(yè)務概述
圖表73：智能客服領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表74：智能客服領域大模型應用案例分析
圖表75：金融行業(yè)智能運維業(yè)務概述
