中国金融大模型“十四五”规划及发展前景预测报告2024～2030年

时间：2024-07-25

中国金融大模型“十四五”规划及发展前景预测报告2024～2030年
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 【报告编号】: 241682

 【出版机构】: 【北京中研信息研究网】

 【出版日期】: 【2024年07月】

 【交付方式】: 【emil电子版或特快专递】

 【客服专员】: 【 安琪 】

 【报告目录】



 

 

 


——综述篇——

*1章：金融大模型行业综述及数据来源说明

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心优势

1.1.4 大模型所处行业

1.2 金融大模型行业界定

1.2.1 金融大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 金融大模型相关专业术语

1.2.3 金融大模型行业监管

1.3 金融大模型产业画像

1.3.1 金融大模型产业链结构梳理

1.3.2 金融大模型产业链生态全景图谱

1.3.3 金融大模型产业链区域热力图

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告研究范围界定

1.4.2 本报告*数据来源

1.4.3 研究方法及统计标准

——现状篇——

*2章：中国金融大模型产业发展现状及痛点

2.1 中国大模型发展现状及趋势分析

2.1.1 中国大模型发展历程

2.1.2 中国已发布大模型数量变化

2.1.3 中国大模型参数规模变化

2.1.4 中国大模型商业模式分析

2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

2.2 中国大模型落地金融业可行性分析

2.2.1 金融业海量数据催生大模型需求

2.2.2 金融业数字化基础降低大模型应用门槛

2.2.3 金融科技发展提升大模型应用效率

2.3 中国金融大模型技术选型

2.3.1 开源大模型应用

2.3.2 产学研联合创新大模型研制

2.3.3 商用大模型采购

2.3.4 金融机构技术选型考虑因素

2.4 中国金融大模型部署方式

2.4.1 私有化部署

2.4.2 行业云部署

2.4.3 公有云部署

2.5 中国金融大模型产品汇总

2.6 中国金融大模型招投标情况

2.6.1 金融大模型招投标统计

2.6.2 金融大模型招投标分析

2.7 中国金融大模型竞争要素及竞争格局

2.7.1 金融大模型竞争要素

2.7.2 金融大模型竞争格局

2.7.3 主要金融大模型厂商竞争力评价

2.8 金融大模型应用调研分析

2.8.1 金融大模型应用调研来源说明

2.8.2 金融大模型应用调研结果分析

1、应用前景

2、应用原则

3、应用场景

4、部署方式

5、应用领域

6、应用进度

7、应用效果

8、问题挑战

9、降本效应

10、落地时间

2.9 中国金融大模型市场规模体量

2.10 中国金融大模型发展面临的挑战

*3章：中国金融大模型基础能力构建及标准化

3.1 完整大模型开发步骤

3.2 大模型基础架构及工程化

3.2.1 大模型基础架构

1、Transformer架构

2、大规模语言模型：BERT和GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

3.2.2 大模型工程化

1、数据工程（数据处理和回流）

2、模型调优（模型训练与微调）

3、模型交付（模型压缩与测试）

4、服务运营（服务部署与托管）

5、平台支撑能力

3.3 基础大模型底座

3.3.1 NLP大模型

3.3.2 CV大模型

3.3.3 多模态大模型

3.3.4 科学大模型

3.4 金融行业大模型构建路线图

3.4.1 行业需求分析与资源评估

1、业务需求评估

2、算力层评估

3、算法层评估

4、数据层评估

5、工程层评估

3.4.2 行业数据与大模型共建

1、明确场景目标

2、模型选择

3、训练环境搭建

4、数据处理

5、模型训练共建

3.4.3 行业大模型精调与优化部署

1、模型精调

2、模型评估

3、模型重训优化

4、模型联调部署

5、模型应用运营

3.5 金融大模型基础能力构建概述

3.6 金融大模型基础能力构建之“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芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

（1）CPU

（2）GPU

（3）DPU

（4）TPU

（5）FPGA

（6）ASIC

3.6.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

3.6.4 金融大模型算力部署路径

1、自建算力

2、算力混合部署

3.7 金融大模型基础能力构建之“数据”

3.7.1 数据处理与服务概述

3.7.2 国内外主要大预言模型数据集

3.7.3 数据API

3.7.4 训练数据开发

3.7.5 推理数据开发

3.7.6 数据维护

3.7.7 金融大模型对数据的需求分析

3.8 金融大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.8.1 AI基础软件概述

3.8.2 AI基础软件市场概况

3.8.3 AI基础软件竞争格局

3.8.4 AI基础软件主要类型

1、机器学习框架和库

2、模型训练和部署平台

（1）模型训练平台

（2）模型部署平台

（3）模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工具

3.9 金融大模型标准化

3.9.1 大模型标准体系发展

1、大模型标准体系1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

3.9.2 行业大模型标准体系

3.9.3 金融大模型标准解读

*4章：中国金融大模型应用场景分析

4.1 金融大模型行业应用场景分布

4.1.1 金融大模型应用场景全景图

4.1.2 金融大模型应用路线图

4.1.3 金融大模型落地路径分析

4.2 金融大模型应用场景：智能风控

4.2.1 智能风控概述

4.2.2 智能风控领域大模型应用优势分析

4.2.3 智能风控领域大模型应用案例分析

4.3 金融大模型应用场景：智能投研

4.3.1 智能投研概述

4.3.2 智能投研领域大模型应用优势分析

4.3.3 智能投研领域大模型应用案例分析

4.4 金融大模型应用场景：智能投顾

4.4.1 智能投顾概述

4.4.2 智能投顾领域大模型应用优势分析

4.4.3 智能投顾领域大模型应用案例分析

4.5 金融大模型应用场景：智能客服

4.5.1 智能客服概述

4.5.2 智能客服领域大模型应用优势分析

4.5.3 智能客服领域大模型应用案例分析

4.6 金融大模型应用场景：智能运维

4.6.1 智能运维概述

4.6.2 智能运维领域大模型应用优势分析

4.6.3 智能运维领域大模型应用案例分析

4.7 金融大模型应用场景：其他

4.7.1 智能办公

4.7.2 智能研发

4.7.3 智能营销

4.8 金融大模型应用场景战略地位分析

*5章：中国金融大模型应用业态市场分析

5.1 金融大模型应用业态分布

5.1.1 金融大模型应用业态概述

5.1.2 金融大模型应用业态对比

5.2 金融大模型应用业态：银行

5.2.1 银行业大模型应用概述

5.2.2 银行业大模型部署模式与技术架构

1、银行业大模型部署模式

2、银行业大模型技术架构

5.2.3 银行业大模型应用场景

5.2.4 银行业大模型应用实践分析

1、中国农业银行- ChatABC

2、中国工商银行-金融行业通用模型

3、平安银行大模型

5.3 金融大模型应用业态：保险

5.3.1 保险业金融大模型应用概述

5.3.2 保险业金融大模型开放平台架构及训练方法

5.3.3 保险业金融大模型应用实践

5.4 金融大模型应用业态：证券

5.4.1 证券业金融大模型应用概述

5.4.2 证券业金融大模型应用实践

5.4.3 证券业金融大模型应用潜力

5.5 金融大模型应用业态：其他

5.5.1 信托

5.5.2 租赁

5.6 金融大模型应用业态市场战略地位分析

*6章：中国金融大模型企业案例解析

6.1 中国金融大模型企业梳理与对比

6.2 中国金融大模型产业企业案例分析（不分先后，可*）

6.2.1 奇富科技-奇富GPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.2 拓尔思-拓天大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.3 马上消费金融-零售金融大模型“天镜”

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.4 蚂蚁集团-AntFinGLM

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.5 华为-盘古金融大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.6 星环科技-星环无涯

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.7 度小满-轩辕大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.8 腾讯云-金融行业大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.9 科大讯飞-星火金融大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

6.2.10 恒生电子-LightGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、新进展

——展望篇——

*7章：中国金融大模型产业政策环境洞察&发展潜力

7.1 金融大模型产业政策环境洞悉

7.1.1 国家层面金融大模型产业政策汇总

7.1.2 国家层面金融大模型产业发展规划

7.1.3 国家重点政策/规划对金融大模型产业的影响

7.2 金融大模型产业PEST分析图

7.3 金融大模型产业SWOT分析

7.4 金融大模型产业发展潜力评估

7.5 金融大模型产业未来关键增长点

7.6 金融大模型产业发展前景预测（未来5年预测）

7.7 金融大模型产业发展趋势洞悉

7.7.1 整体发展趋势

7.7.2 监管规范趋势

7.7.3 技术创新趋势

7.7.4 细分市场趋势

7.7.5 市场竞争趋势

*8章：中国金融大模型产业投资战略规划策略及建议

8.1 金融大模型产业投资风险预警

8.1.1 风险预警

8.1.2 风险应对

8.2 金融大模型产业投资机会分析

8.2.1 金融大模型产业链薄弱环节投资机会

8.2.2 金融大模型产业细分领域投资机会

8.2.3 金融大模型产业区域市场投资机会

8.2.4 金融大模型产业空白点投资机会

8.3 金融大模型产业投资价值评估

8.4 金融大模型产业投资策略建议

8.5 金融大模型产业可持续发展建议

图表目录


图表1：大模型的特征

图表2：本报告研究领域所处行业

图表3：金融大模型的定义

图表4：金融大模型的特征

图表5：金融大模型专业术语

图表6：金融大模型行业监管

图表7：金融大模型产业链结构梳理

图表8：金融大模型产业链生态全景图谱

图表9：金融大模型产业链区域热力图

图表10：本报告研究范围界定

图表11：本报告*数据来源

图表12：本报告研究方法及统计标准

图表13：中国大模型发展历程

图表14：中国已发布大模型数量变化

图表15：中国大模型参数规模变化

图表16：中国大模型商业模式分析

图表17：中国大模型发展趋势洞悉

图表18：中国大模型落地金融业可行性分析

图表19：中国金融大模型行业招投标分析

图表20：中国金融大模型市场竞争格局

图表21：中国主要金融大模型厂商竞争力评价

图表22：金融大模型应用调研分析

图表23：金融大模型应用前景调研

图表24：金融大模型应用原则调研

图表25：金融大模型部署方式调研

图表26：金融大模型应用领域调研

图表27：金融大模型应用进度调研

图表28：金融大模型应用效果调研

图表29：金融大模型问题挑战调研

图表30：金融大模型降本效应调研

图表31：金融大模型落地时间调研

图表32：中国金融大模型市场规模体量

图表33：中国金融大模型发展面临的挑战

图表34：大模型技术路线及算法架构

图表35：大模型工程化

图表36：数据工程（数据处理和回流）

图表37：模型调优（模型训练与微调）

图表38：模型交付（模型压缩与测试）

图表39：服务运营（服务部署与托管）

图表40：平台支撑能力

图表41：NLP大模型

图表42：CV大模型

图表43：多模态大模型

图表44：科学大模型

图表45：金融行业大模型构建路线图

图表46：金融大模型基础能力构建

图表47：金融大模型基础能力构建之“算力”

图表48：大模型的算力需求分析

图表49：AI芯片市场分析

图表50：AI服务器市场分析

图表51：大模型基础能力构建之“数据”

图表52：数据处理与服务概述

图表53：国内外主要大预言模型数据集

图表54：大模型基础能力构建之“AI基础软件”

图表55：AI基础软件产业链

图表56：AI基础软件市场概况

图表57：AI基础软件竞争格局

图表58：大模型开发平台

图表59：AI基础软件产业链

图表60：金融大模型标准解读

图表61：金融大模型应用路线图

图表62：金融大模型落地路径分析

图表63：金融行业智能风控业务概述

图表64：智能风控领域大模型应用优势分析

图表65：智能风控领域大模型应用案例分析

图表66：金融行业智能投研业务概述

图表67：智能投研领域大模型应用优势分析

图表68：智能投研领域大模型应用案例分析

图表69：金融行业智能投顾业务概述

图表70：智能投顾领域大模型应用优势分析

图表71：智能投顾领域大模型应用案例分析

图表72：金融行业智能客服业务概述

图表73：智能客服领域大模型应用优势分析

图表74：智能客服领域大模型应用案例分析

图表75：金融行业智能运维业务概述

图表76：智能运维领域大模型应用优势分析

图表77：智能运维领域大模型应用案例分析

图表78：金融大模型应用场景战略地位分析

图表79：金融大模型应用业态分布

图表80：银行业大模型应用概述

图表81：银行业大模型部署模式

图表82：银行业大模型技术架构

图表83：银行业大模型应用场景

图表84：保险业金融大模型应用概述

图表85：保险业金融大模型开放平台架构及训练方法

图表86：保险业金融大模型应用实践

图表87：证券业金融大模型应用概述

图表88：证券业金融大模型应用实践

图表89：证券业金融大模型应用潜力

图表90：金融大模型细分应用波士顿矩阵分析

图表91：中国金融大模型企业案例解析

图表92：中国金融大模型企业梳理与对比

图表93：中国金融大模型产业企业案例分析说明

图表94：奇富科技-奇富GPT基本信息

图表95：奇富科技-奇富GPT模型特点

图表96：奇富科技-奇富GPT技术架构

图表97：奇富科技-奇富GPT应用场景

图表98：奇富科技-奇富GPT特点

图表99：奇富科技-奇富GPT新进展

图表100：拓尔思-拓天大模型基本信息

图表101：拓尔思-拓天大模型特点

图表102：拓尔思-拓天大模型技术架构

图表103：拓尔思-拓天大模型应用场景

图表104：拓尔思-拓天下游客户

图表105：拓尔思-拓天大模型新进展

图表106：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”基本信息

图表107：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”模型特点

图表108：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”技术架构

图表109：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”应用场景

图表110：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”特点

图表111：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”新进展

图表112：蚂蚁集团-AntFinGLM基本信息

图表113：蚂蚁集团-AntFinGLM模型特点

图表114：蚂蚁集团-AntFinGLM技术架构

图表115：蚂蚁集团-AntFinGLM应用场景

图表116：蚂蚁集团-AntFinGLM特点

图表117：蚂蚁集团-AntFinGLM新进展

图表118：华为-盘古金融大模型基本信息

图表119：华为-盘古金融大模型特点

图表120：华为-盘古金融大模型技术架构

词条
词条说明
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