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智研咨詢發(fā)布的《2024-2030年中國銀行業(yè)大模型行業(yè)市場動態(tài)分析及發(fā)展前景研判報告》共九章。首先介紹了銀行業(yè)大模型行業(yè)市場發(fā)展環(huán)境、銀行業(yè)大模型整體運行態(tài)勢等，接著分析了銀行業(yè)大模型行業(yè)市場運行的現(xiàn)狀，然后介紹了銀行業(yè)大模型市場競爭格局。隨后，報告對銀行業(yè)大模型做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析，最后分析了銀行業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展趨勢與投資預測。您若想對銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資銀行業(yè)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章銀行業(yè)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 銀行業(yè)大模型行業(yè)界定
1.2.1 銀行業(yè)大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 銀行業(yè)大模型相關專業(yè)術語
1.2.3 銀行業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
1.3 銀行業(yè)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 本報告權威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準
第2章全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
2.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
2.1.3 全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
2.1.4 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
2.2 全球銀行業(yè)大模型發(fā)展歷程
2.3 全球銀行業(yè)大模型技術路線
2.4.2 預訓練銀行業(yè)垂類大模型
2.4.3 基于通用大模型做銀行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)
2.4 全球銀行業(yè)大模型應用現(xiàn)狀
2.4.1 全球銀行業(yè)大模型應用概況
2.4.2 全球銀行機構大模型應用進展
1、摩根大通
2、花旗銀行
2.5 國外銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
2.6 全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點
3.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發(fā)展歷程
3.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
3.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
3.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析
3.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地銀行業(yè)可行性分析
3.3 中國銀行業(yè)大模型技術選型
3.3.1 開源大模型應用
3.3.2 產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新大模型研制
3.3.3 商用大模型采購
3.3.4 銀行業(yè)機構技術選型考慮因素
3.4 中國銀行業(yè)大模型布局路徑
3.4.1 自主研發(fā)
3.4.2 基于行業(yè)基礎大模型構建專屬大模型
3.4.3 按需接入各類大模型API或私有化部署
3.5 中國銀行業(yè)大模型招投標情況
3.5.1 銀行業(yè)大模型招投標統(tǒng)計
3.5.2 銀行業(yè)大模型招投標分析
3.6 中國銀行業(yè)大模型競爭要素及競爭格局
3.6.1 銀行業(yè)大模型競爭要素
3.6.2 銀行業(yè)大模型競爭格局
3.6.3 主要銀行業(yè)大模型廠商競爭力評價
3.7 中國銀行業(yè)大模型市場規(guī)模體量
3.8 中國銀行業(yè)大模型發(fā)展痛點
第4章中國銀行業(yè)大模型技術架構及能力構建
4.1 完整大模型開發(fā)步驟
4.2 大模型基礎架構及工程化
4.2.1 大模型基礎架構
1、Transformer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
4.2.2 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
4.3 基礎大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模態(tài)大模型
4.3.4 科學大模型
4.4 大模型標準化
4.4.1 大模型標準體系發(fā)展
1、大模型標準體系1.
2、可信AI大模型標準體系2.
4.4.2 行業(yè)大模型標準體系
4.5 銀行業(yè)大模型構建路線圖
4.5.1 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
4.5.2 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
4.5.3 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
4.6 銀行業(yè)大模型技術架構圖
4.7 銀行業(yè)大模型基礎能力構建概述
4.8 銀行業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”
4.8.1 大模型的算力需求分析
4.8.2 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
4.8.3 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
4.8.4 銀行業(yè)大模型算力部署路徑
1、自建算力
2、算力混合部署
4.9 銀行業(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
4.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述
4.9.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
4.9.3 數(shù)據(jù)API
4.9.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)
4.9.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
4.9.6 數(shù)據(jù)維護
4.9.7 銀行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求分析
4.10 銀行業(yè)大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
4.10.1 AI基礎軟件概述
4.10.2 AI基礎軟件市場概況
4.10.3 AI基礎軟件競爭格局
4.10.4 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
第5章中國銀行業(yè)大模型應用場景分析
5.1 銀行業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布
5.1.1 銀行業(yè)大模型應用類型
5.1.2 大模型在銀行價值鏈的應用
5.1.3 銀行業(yè)大模型應用場景考慮因素
5.2 銀行業(yè)大模型應用場景：風險合規(guī)
5.2.1 風險合規(guī)概述
5.2.2 風險合規(guī)領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.2.3 風險合規(guī)領域大模型應用案例分析
5.3 銀行業(yè)大模型應用場景：智能投顧
5.3.1 智能投顧概述
5.3.2 智能投顧領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.3.3 智能投顧領域大模型應用案例分析
5.4 銀行業(yè)大模型應用場景：智能客服
5.4.1 智能客服概述
5.4.2 智能客服領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.4.3 智能客服領域大模型應用案例分析
5.5 銀行業(yè)大模型應用場景：智能運維
5.5.1 智能運維概述
5.5.2 智能運維領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.5.3 智能運維領域大模型應用案例分析
5.6 銀行業(yè)大模型應用場景：其他
5.6.1 智能辦公
5.6.2 智能研發(fā)
5.6.3 智能營銷
5.7 銀行業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
第6章中國銀行業(yè)大模型應用實踐分析
6.1 中國銀行業(yè)大模型應用實踐匯總
6.2 遠程銀行虛擬數(shù)字人應用及大模型賦能
6.2.1 遠程銀行虛擬數(shù)字人發(fā)展歷程
6.2.2 遠程銀行虛擬數(shù)字人應用概況
6.2.3 遠程銀行虛擬數(shù)字人應用領域
6.2.4 大模型賦能遠程銀行虛擬數(shù)字人“智能進化”
6.3 銀行業(yè)大模型應用案例分析
6.3.1 農(nóng)業(yè)銀行大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.2 工商銀行大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.3 招商銀行大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.4 浦發(fā)銀行大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.5 平安銀行大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.4 銀行業(yè)大模型應用難點及解決方案分析
第7章全球及中國銀行業(yè)大模型企業(yè)案例解析
7.1 全球及中國銀行業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
7.2 全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析
7.2.1 彭博-BloombergGPT
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
7.2.2 Broadridge-BondGPT
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
7.2.3 Open AI-GPT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
7.3 中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析
7.3.1 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
7.3.2 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
7.3.3 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
7.3.4 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
7.3.5 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
7.3.6 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
7.3.7 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
7.3.8 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
7.3.9 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
7.3.10 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
第8章中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?/h4>
8.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
8.1.1 國家層面銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總
8.1.2 國家層面銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
8.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響
8.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖
8.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
8.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
8.5 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點
8.6 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測
8.7 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
8.7.1 整體發(fā)展趨勢
8.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢
8.7.3 技術創(chuàng)新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
9.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析
9.2.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
9.2.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會
9.2.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會
9.2.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會
9.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
9.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
9.5 銀行業(yè)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：銀行業(yè)大模型的定義
圖表4：銀行業(yè)大模型的特征
圖表5：銀行業(yè)大模型專業(yè)術語
圖表6：銀行業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
圖表7：銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
圖表8：銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表9：銀行業(yè)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：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表14：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
圖表15：全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
圖表16：全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
圖表17：全球銀行業(yè)大模型發(fā)展歷程
圖表18：預訓練銀行業(yè)垂類大模型
圖表19：基于通用大模型做銀行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)
圖表20：全球銀行業(yè)大模型應用概況
圖表21：全球銀行業(yè)機構銀行業(yè)大模型應用進展
圖表22：國外銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
圖表23：全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
圖表24：中國大模型發(fā)展歷程
圖表25：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
圖表26：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
圖表27：中國大模型商業(yè)模式分析
圖表28：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
圖表29：中國大模型落地銀行業(yè)可行性分析
圖表30：中國銀行業(yè)大模型行業(yè)招投標分析
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、券商廣泛引用和轉載，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，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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