中國銀行業(yè)大模型發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告2024-2029年

    中國銀行業(yè)大模型發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告2024-2029年


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     【報告編號】:  241699 


     【出版機構】: 【北京中研信息研究網(wǎng)】


     【出版日期】: 【2024年07月】


     【交付方式】: 【emil電子版或特快專遞】


     【客服專員】: 【 安琪 】


     【報告目錄】


     


     


     


    ——綜述篇——


    *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**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


    1.3.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理


    1.3.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜


    1.3.3 銀行業(yè)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*數(shù)據(jù)來源


    1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準


    ——現(xiàn)狀篇——


    *2章：中國銀行業(yè)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 中國大模型落地銀行業(yè)可行性分析


    2.3 中國銀行業(yè)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 銀行業(yè)機構技術選型考慮因素


    2.4 中國銀行業(yè)大模型布局路徑


    2.4.1 *


    2.4.2 基于行業(yè)基礎大模型構建專屬大模型


    2.4.3 按需接入各類大模型API或私有化部署


    2.5 中國銀行業(yè)大模型招投標情況


    2.5.1 銀行業(yè)大模型招投標統(tǒng)計


    2.5.2 銀行業(yè)大模型招投標分析


    2.6 中國銀行業(yè)大模型競爭要素及競爭格局


    2.6.1 銀行業(yè)大模型競爭要素


    2.6.2 銀行業(yè)大模型競爭格局


    2.6.3 主要銀行業(yè)大模型廠商競爭力評價


    2.7 中國銀行業(yè)大模型市場規(guī)模體量


    2.8 中國銀行業(yè)大模型發(fā)展痛點


    *3章：中國銀行業(yè)大模型技術架構及能力構建


    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、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


    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 大模型標準化


    3.4.1 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


    3.4.2 行業(yè)大模型標準體系


    3.5 銀行業(yè)大模型構建路線圖


    3.5.1 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


    3.5.2 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


    3.5.3 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


    3.6 銀行業(yè)大模型技術架構圖


    3.7 銀行業(yè)大模型基礎能力構建概述


    3.8 銀行業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”


    3.8.1 大模型的算力需求分析


    3.8.2 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


    3.8.3 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


    3.8.4 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


    3.9 銀行業(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”


    3.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述


    3.9.2 國內外主要大語言模型數(shù)據(jù)集


    3.9.3 數(shù)據(jù)API


    3.9.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)


    3.9.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)


    3.9.6 數(shù)據(jù)維護


    3.9.7 銀行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求分析


    3.10 銀行業(yè)大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”


    3.10.1 AI基礎軟件概述


    3.10.2 AI基礎軟件市場概況


    3.10.3 AI基礎軟件競爭格局


    3.10.4 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


    *4章：中國銀行業(yè)大模型應用場景分析


    4.1 銀行業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布


    4.1.1 銀行業(yè)大模型應用類型


    4.1.2 大模型在銀行**鏈的應用


    4.1.3 銀行業(yè)大模型應用場景考慮因素


    4.2 銀行業(yè)大模型應用場景：風險合規(guī)


    4.2.1 風險合規(guī)概述


    4.2.2 風險合規(guī)領域大模型應用優(yōu)勢分析


    4.2.3 風險合規(guī)領域大模型應用案例分析


    4.3 銀行業(yè)大模型應用場景：智能投顧


    4.3.1 智能投顧概述


    4.3.2 智能投顧領域大模型應用優(yōu)勢分析


    4.3.3 智能投顧領域大模型應用案例分析


    4.4 銀行業(yè)大模型應用場景：智能客服


    4.4.1 智能客服概述


    4.4.2 智能客服領域大模型應用優(yōu)勢分析


    4.4.3 智能客服領域大模型應用案例分析


    4.5 銀行業(yè)大模型應用場景：智能運維


    4.5.1 智能運維概述


    4.5.2 智能運維領域大模型應用優(yōu)勢分析


    4.5.3 智能運維領域大模型應用案例分析


    4.6 銀行業(yè)大模型應用場景：其他


    4.6.1 智能辦公


    4.6.2 智能研發(fā)


    4.6.3 智能營銷


    4.7 銀行業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析


    *5章：中國銀行業(yè)大模型應用實踐分析


    5.1 中國銀行業(yè)大模型應用實踐匯總


    5.2 遠程銀行虛擬數(shù)字人應用及大模型賦能


    5.2.1 遠程銀行虛擬數(shù)字人發(fā)展歷程


    5.2.2 遠程銀行虛擬數(shù)字人應用概況


    5.2.3 遠程銀行虛擬數(shù)字人應用領域


    5.2.4 大模型賦能遠程銀行虛擬數(shù)字人“智能進化”


    5.3 銀行業(yè)大模型應用案例分析


    5.3.1 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、大模型新布局動態(tài)


    5.3.2 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、大模型新布局動態(tài)


    5.3.3 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、大模型新布局動態(tài)


    5.3.4 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、大模型新布局動態(tài)


    5.3.5 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、大模型新布局動態(tài)


    5.4 銀行業(yè)大模型應用難點及解決方案分析


    *6章：中國銀行業(yè)大模型企業(yè)案例解析


    6.1 中國銀行業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比


    6.2 中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)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、模型特點


    3、技術架構


    4、模型功能


    5、應用場景


    6、下游客戶


    7、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、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、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、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、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、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、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、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、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、新進展


    ——展望篇——


    *7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?/span>


    7.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉


    7.1.1 國家層面銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總


    7.1.2 國家層面銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃


    7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響


    7.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖


    7.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析


    7.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估


    7.5 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點

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