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——綜述篇——
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(guān)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
1.3.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)
——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(chǔ)降低大模型應(yīng)用門檻
2.2.3 金融科技發(fā)展提升大模型應(yīng)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(yīng)用
2.3.2 產(chǎn)學(xué)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(biāo)情況
2.6.1 金融大模型招投標(biāo)統(tǒng)計
2.6.2 金融大模型招投標(biāo)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(yīng)用調(diào)研分析
2.8.1 金融大模型應(yīng)用調(diào)研來源說明
2.8.2 金融大模型應(yīng)用調(diào)研結(jié)果分析
1、應(yīng)用前景
2、應(yīng)用原則
3、應(yīng)用場景
4、部署方式
5、應(yīng)用領(lǐng)域
6、應(yīng)用進(jìn)度
7、應(yīng)用效果
8、問題挑戰(zhàn)
9、降本效應(yīng)
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(chǔ)能力構(gòu)建及標(biāo)準(zhǔn)化
3.1 完整大模型開發(fā)步驟
3.2 大模型基礎(chǔ)架構(gòu)及工程化
3.2.1 大模型基礎(chǔ)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(luò)CNN
4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練與微調(diào)）
3、模型交付（模型壓縮與測試）
4、服務(wù)運營（服務(wù)部署與托管）
5、平臺支撐能力
3.3 基礎(chǔ)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(xué)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(wù)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(biāo)
2、模型選擇
3、訓(xùn)練環(huán)境搭建
4、數(shù)據(jù)處理
5、模型訓(xùn)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(xùn)優(yōu)化
4、模型聯(lián)調(diào)部署
5、模型應(yīng)用運營
3.5 金融大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建概述
3.6 金融大模型基礎(chǔ)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(yīng)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(wù)器
1、AI服務(wù)器概述
2、AI服務(wù)器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務(wù)器供應(yīng)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(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
3.7.1 數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述
3.7.2 國內(nèi)外主要大預(yù)言模型數(shù)據(jù)集
3.7.3 數(shù)據(jù)API
3.7.4 訓(xùn)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(hù)
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(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”
3.8.1 AI基礎(chǔ)軟件概述
3.8.2 AI基礎(chǔ)軟件市場概況
3.8.3 AI基礎(chǔ)軟件競爭格局
3.8.4 AI基礎(chǔ)軟件主要類型
1、機器學(xué)習(xí)框架和庫
2、模型訓(xùn)練和部署平臺
（1）模型訓(xùn)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(biāo)準(zhǔn)化
3.9.1 大模型標(biāo)準(zhǔn)體系發(fā)展
1、大模型標(biāo)準(zhǔn)體系1.0
2、可信AI大模型標(biāo)準(zhǔn)體系2.0
3.9.2 行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)體系
3.9.3 金融大模型標(biāo)準(zhǔn)解讀
第4章：中國金融大模型應(yīng)用場景分析
4.1 金融大模型行業(yè)應(yīng)用場景分布
4.1.1 金融大模型應(yīng)用場景全景圖
4.1.2 金融大模型應(yīng)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(yīng)用場景：智能風(fēng)控
4.2.1 智能風(fēng)控概述
4.2.2 智能風(fēng)控領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
4.2.3 智能風(fēng)控領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
4.3 金融大模型應(yīng)用場景：智能投研
4.3.1 智能投研概述
4.3.2 智能投研領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
4.3.3 智能投研領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
4.4 金融大模型應(yīng)用場景：智能投顧
4.4.1 智能投顧概述
4.4.2 智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
4.4.3 智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
4.5 金融大模型應(yīng)用場景：智能客服
4.5.1 智能客服概述
4.5.2 智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
4.5.3 智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
4.6 金融大模型應(yīng)用場景：智能運維
4.6.1 智能運維概述
4.6.2 智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
4.6.3 智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
4.7 金融大模型應(yīng)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(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析
第5章：中國金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)市場分析
5.1 金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)分布
5.1.1 金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)概述
5.1.2 金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)對比
5.2 金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)：銀行
5.2.1 銀行業(yè)大模型應(yīng)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(yīng)用場景
5.2.4 銀行業(yè)大模型應(yīng)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(yīng)用業(yè)態(tài)：保險
5.3.1 保險業(yè)金融大模型應(yīng)用概述
5.3.2 保險業(yè)金融大模型開放平臺架構(gòu)及訓(xùn)練方法
5.3.3 保險業(yè)金融大模型應(yīng)用實踐
5.4 金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)：證券
5.4.1 證券業(yè)金融大模型應(yīng)用概述
5.4.2 證券業(yè)金融大模型應(yīng)用實踐
5.4.3 證券業(yè)金融大模型應(yīng)用潛力
5.5 金融大模型應(yīng)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(yīng)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
6.2.4 螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
6.2.10 恒生電子-LightGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)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(guān)鍵增長點
7.6 金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測（未來5年預(yù)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(xì)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(fēng)險預(yù)警
8.1.1 風(fēng)險預(yù)警
8.1.2 風(fēng)險應(yīng)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(xì)分領(lǐng)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(lǐng)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(biāo)準(zhǔn)
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(biāo)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(yīng)用調(diào)研分析
圖表23：金融大模型應(yīng)用前景調(diào)研
圖表24：金融大模型應(yīng)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(yīng)用領(lǐng)域調(diào)研
圖表27：金融大模型應(yīng)用進(jìn)度調(diào)研
圖表28：金融大模型應(yīng)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(yīng)調(diào)研
圖表31：金融大模型落地時間調(diào)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(shù)路線及算法架構(gòu)
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(diào)優(yōu)（模型訓(xùn)練與微調(diào)）
圖表38：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表39：服務(wù)運營（服務(wù)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(xué)大模型
圖表45：金融行業(yè)大模型構(gòu)建路線圖
圖表46：金融大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建
圖表47：金融大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)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(wù)器市場分析
圖表51：大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
圖表52：數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述
圖表53：國內(nèi)外主要大預(yù)言模型數(shù)據(jù)集
圖表54：大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”
圖表55：AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表56：AI基礎(chǔ)軟件市場概況
圖表57：AI基礎(chǔ)軟件競爭格局
圖表58：大模型開發(fā)平臺
圖表59：AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表60：金融大模型標(biāo)準(zhǔn)解讀
圖表61：金融大模型應(yīng)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(fēng)控業(yè)務(wù)概述
圖表64：智能風(fēng)控領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表65：智能風(fēng)控領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表66：金融行業(yè)智能投研業(yè)務(wù)概述
圖表67：智能投研領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表68：智能投研領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表69：金融行業(yè)智能投顧業(yè)務(wù)概述
圖表70：智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表71：智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表72：金融行業(yè)智能客服業(yè)務(wù)概述
圖表73：智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表74：智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表75：金融行業(yè)智能運維業(yè)務(wù)概述
圖表76：智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表77：智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表78：金融大模型應(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析
圖表79：金融大模型應(yīng)用業(yè)態(tài)分布
圖表80：銀行業(yè)大模型應(yīng)用概述
圖表81：銀行業(yè)大模型部署模式
圖表82：銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表83：銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景
圖表84：保險業(yè)金融大模型應(yīng)用概述
圖表85：保險業(yè)金融大模型開放平臺架構(gòu)及訓(xùn)練方法
圖表86：保險業(yè)金融大模型應(yīng)用實踐
圖表87：證券業(yè)金融大模型應(yīng)用概述
圖表88：證券業(yè)金融大模型應(yīng)用實踐
圖表89：證券業(yè)金融大模型應(yīng)用潛力
圖表90：金融大模型細(xì)分應(yīng)用波士頓矩陣分析
圖表91：中國金融大模型企業(yè)案例解析
圖表92：中國金融大模型企業(yè)梳理與對比
圖表93：中國金融大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表94：奇富科技-奇富GPT基本信息
圖表95：奇富科技-奇富GPT模型特點
圖表96：奇富科技-奇富GPT技術(shù)架構(gòu)
圖表97：奇富科技-奇富GPT應(yīng)用場景
圖表98：奇富科技-奇富GPT特點
圖表99：奇富科技-奇富GPT最新進(jìn)展
圖表100：拓爾思-拓天大模型基本信息
圖表101：拓爾思-拓天大模型特點
圖表102：拓爾思-拓天大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表103：拓爾思-拓天大模型應(yīng)用場景
圖表104：拓爾思-拓天下游客戶
圖表105：拓爾思-拓天大模型最新進(jìn)展
圖表106：馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”基本信息
圖表107：馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”模型特點
圖表108：馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”技術(shù)架構(gòu)
圖表109：馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”應(yīng)用場景
圖表110：馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”特點
圖表111：馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”最新進(jìn)展
圖表112：螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM基本信息
圖表113：螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM模型特點
圖表114：螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM技術(shù)架構(gòu)
圖表115：螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM應(yīng)用場景
圖表116：螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM特點
圖表117：螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM最新進(jìn)展
圖表118：華為-盤古金融大模型基本信息
圖表119：華為-盤古金融大模型特點
圖表120：華為-盤古金融大模型技術(shù)架構(gòu)

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