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智研咨詢發(fā)布的《2025-2031年中國金融大模型行業(yè)市場動態(tài)分析及前景戰(zhàn)略研判報告》共八章。首先介紹了金融大模型行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、金融大模型整體運行態(tài)勢等,接著分析了金融大模型行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀,然后介紹了金融大模型市場競爭格局。隨后,報告對金融大模型做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析,最后分析了金融大模型行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預測。您若想對金融大模型產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資金融大模型行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。
本研究報告數(shù)據(jù)主要采用國家統(tǒng)計數(shù)據(jù),海關總署,問卷調(diào)查數(shù)據(jù),商務部采集數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)庫。其中宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局,部分行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來自國家統(tǒng)計局及市場調(diào)研數(shù)據(jù),企業(yè)數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計局規(guī)模企業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫及證券交易所等,價格數(shù)據(jù)主要來自于各類市場監(jiān)測數(shù)據(jù)庫。
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(shù)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
1.4 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(quán)威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準
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(shù)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(gòu)技術(shù)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(diào)研分析
2.8.1 金融大模型應用調(diào)研來源說明
2.8.2 金融大模型應用調(diào)研結(jié)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(gòu)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(gòu)及工程化
3.2.1 大模型基礎架構(gòu)
1、Transformer架構(gòu)
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(diào)優(yōu)(模型訓練與微調(diào))
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(gòu)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(diào)與優(yōu)化部署
1、模型精調(diào)
2、模型評估
3、模型重訓優(yōu)化
4、模型聯(lián)調(diào)部署
5、模型應用運營
3.5 金融大模型基礎能力構(gòu)建概述
3.6 金融大模型基礎能力構(gòu)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(gòu)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(gòu)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(shù)架構(gòu)
1、銀行業(yè)大模型部署模式
2、銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)
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(gòu)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
6.2.1 奇富科技-奇富GPT
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.2 拓爾思-拓天大模型
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.3 馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.4 螞蟻集團-AntFinGLM
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.5 華為-盤古金融大模型
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.6 星環(huán)科技-星環(huán)無涯
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.7 度小滿-軒轅大模型
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.8 騰訊云-金融行業(yè)大模型
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.9 科大訊飛-星火金融大模型
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
6.2.10 恒生電子-LightGPT
1、企業(yè)概述
2、競爭優(yōu)勢分析
3、企業(yè)經(jīng)營分析
4、發(fā)展戰(zhàn)略分析
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?/h4>
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
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(shù)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(shù)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(jié)構(gòu)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(quán)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(diào)研分析
圖表23:金融大模型應用前景調(diào)研
圖表24:金融大模型應用原則調(diào)研
圖表25:金融大模型部署方式調(diào)研
圖表26:金融大模型應用領域調(diào)研
圖表27:金融大模型應用進度調(diào)研
圖表28:金融大模型應用效果調(diào)研
圖表29:金融大模型問題挑戰(zhàn)調(diào)研
圖表30:金融大模型降本效應調(diào)研
更多圖表見正文……
◆ 本報告分析師具有專業(yè)研究能力,報告中相關行業(yè)數(shù)據(jù)及市場預測主要為公司研究員采用桌面研究、業(yè)界訪談、市場調(diào)查及其他研究方法,部分文字和數(shù)據(jù)采集于公開信息,并且結(jié)合智研咨詢監(jiān)測產(chǎn)品數(shù)據(jù),通過智研統(tǒng)計預測模型估算獲得;企業(yè)數(shù)據(jù)主要為官方渠道以及訪談獲得,智研咨詢對該等信息的準確性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和數(shù)據(jù)獲取資源的限制,本報告只提供給用戶作為市場參考資料,本公司對該報告的數(shù)據(jù)和觀點不承擔法律責任。
◆ 本報告所涉及的觀點或信息僅供參考,不構(gòu)成任何證券或基金投資建議。本報告僅在相關法律許可的情況下發(fā)放,并僅為提供信息而發(fā)放,概不構(gòu)成任何廣告或證券研究報告。本報告數(shù)據(jù)均來自合法合規(guī)渠道,觀點產(chǎn)出及數(shù)據(jù)分析基于分析師對行業(yè)的客觀理解,本報告不受任何第三方授意或影響。
◆ 本報告所載的資料、意見及推測僅反映智研咨詢于發(fā)布本報告當日的判斷,過往報告中的描述不應作為日后的表現(xiàn)依據(jù)。在不同時期,智研咨詢可發(fā)表與本報告所載資料、意見及推測不一致的報告或文章。智研咨詢均不保證本報告所含信息保持在最新狀態(tài)。同時,智研咨詢對本報告所含信息可在不發(fā)出通知的情形下做出修改,讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構(gòu)或個人應對其利用本報告的數(shù)據(jù)、分析、研究、部分或者全部內(nèi)容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。


01
智研咨詢成立于2008年,具有15年產(chǎn)業(yè)咨詢經(jīng)驗

02
智研咨詢總部位于北京,具有得天獨厚的專家資源和區(qū)位優(yōu)勢

03
智研咨詢目前累計服務客戶上萬家,客戶覆蓋全球,得到客戶一致好評

04
智研咨詢不僅僅提供精品行研報告,還提供產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、IPO咨詢、行業(yè)調(diào)研等全案產(chǎn)業(yè)咨詢服務

05
智研咨詢精益求精地完善研究方法,用專業(yè)和科學的研究模型和調(diào)研方法,不斷追求數(shù)據(jù)和觀點的客觀準確

06
智研咨詢不定期提供各觀點文章、行業(yè)簡報、監(jiān)測報告等免費資源,踐行用信息驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的公司使命

07
智研咨詢建立了自有的數(shù)據(jù)庫資源和知識庫

08
智研咨詢觀點和數(shù)據(jù)被媒體、機構(gòu)、券商廣泛引用和轉(zhuǎn)載,具有廣泛的品牌知名度

品質(zhì)保證
智研咨詢是行業(yè)研究咨詢服務領域的領導品牌,公司擁有強大的智囊顧問團,與國內(nèi)數(shù)百家咨詢機構(gòu),行業(yè)協(xié)會建立長期合作關系,專業(yè)的團隊和資源,保證了我們報告的專業(yè)性。

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