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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
——現(xiàn)狀篇——
第2章：全球金融大模型產(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 全球金融大模型發(fā)展歷程
2.3 全球金融大模型技術(shù)路線
2.4.2 預訓練金融垂類大模型
2.4.3 基于通用大模型做金融數(shù)據(jù)微調(diào)
2.4 全球金融大模型應用現(xiàn)狀
2.4.1 全球金融大模型應用概況
2.4.2 全球金融機構(gòu)金融大模型應用進展
1、摩根士丹利
2、摩根大通
3、蘇黎世保險
2.5 國外金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
2.6 全球金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章：中國金融大模型產(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 中國大模型落地金融業(yè)可行性分析
3.2.1 金融業(yè)海量數(shù)據(jù)催生大模型需求
3.2.2 金融業(yè)數(shù)字化基礎降低大模型應用門檻
3.2.3 金融科技發(fā)展提升大模型應用效率
3.3 中國金融大模型技術(shù)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 金融機構(gòu)技術(shù)選型考慮因素
3.4 中國金融大模型部署方式
3.4.1 私有化部署
3.4.2 行業(yè)云部署
3.4.3 公有云部署
3.5 中國金融大模型產(chǎn)品匯總
3.6 中國金融大模型招投標情況
3.6.1 金融大模型招投標統(tǒng)計
3.6.2 金融大模型招投標分析
3.7 中國金融大模型競爭要素及競爭格局
3.7.1 金融大模型競爭要素
3.7.2 金融大模型競爭格局
3.7.3 主要金融大模型廠商競爭力評價
3.8 金融大模型應用調(diào)研分析
3.8.1 金融大模型應用調(diào)研來源說明
3.8.2 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(lǐng)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
3.9 中國金融大模型市場規(guī)模體量
3.10 中國金融大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
第4章：中國金融大模型基礎能力構(gòu)建及標準化
4.1 完整大模型開發(fā)步驟
4.2 大模型基礎架構(gòu)及工程化
4.2.1 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
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 金融行業(yè)大模型構(gòu)建路線圖
4.4.1 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
4.4.2 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
4.4.3 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
4.5 金融大模型基礎能力構(gòu)建概述
4.6 金融大模型基礎能力構(gòu)建之“算力”
4.6.1 大模型的算力需求分析
4.6.2 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
4.6.3 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
4.6.4 金融大模型算力部署路徑
1、自建算力
2、算力混合部署
4.7 金融大模型基礎能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
4.7.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述
4.7.2 國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集
4.7.3 數(shù)據(jù)API
4.7.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)
4.7.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
4.7.6 數(shù)據(jù)維護
4.7.7 金融大模型對數(shù)據(jù)的需求分析
4.8 金融大模型基礎能力構(gòu)建之“AI基礎軟件”
4.8.1 AI基礎軟件概述
4.8.2 AI基礎軟件市場概況
4.8.3 AI基礎軟件競爭格局
4.8.4 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
4.9 金融大模型標準化
4.9.1 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
4.9.2 行業(yè)大模型標準體系
4.9.3 金融大模型標準解讀
第5章：中國金融大模型應用場景分析
5.1 金融大模型行業(yè)應用場景分布
5.1.1 金融大模型應用場景全景圖
5.1.2 金融大模型應用路線圖
5.1.3 金融大模型落地路徑分析
5.2 金融大模型應用場景：智能風控
5.2.1 智能風控概述
5.2.2 智能風控領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
5.2.3 智能風控領(lǐng)域大模型應用案例分析
5.3 金融大模型應用場景：智能投研
5.3.1 智能投研概述
5.3.2 智能投研領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
5.3.3 智能投研領(lǐng)域大模型應用案例分析
5.4 金融大模型應用場景：智能投顧
5.4.1 智能投顧概述
5.4.2 智能投顧領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
5.4.3 智能投顧領(lǐng)域大模型應用案例分析
5.5 金融大模型應用場景：智能客服
5.5.1 智能客服概述
5.5.2 智能客服領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
5.5.3 智能客服領(lǐng)域大模型應用案例分析
5.6 金融大模型應用場景：智能運維
5.6.1 智能運維概述
5.6.2 智能運維領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
5.6.3 智能運維領(lǐng)域大模型應用案例分析
5.7 金融大模型應用場景：其他
5.7.1 智能辦公
5.7.2 智能研發(fā)
5.7.3 智能營銷
5.8 金融大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
第6章：中國金融大模型應用業(yè)態(tài)市場分析
6.1 金融大模型應用業(yè)態(tài)分布
6.1.1 金融大模型應用業(yè)態(tài)概述
6.1.2 金融大模型應用業(yè)態(tài)對比
6.2 金融大模型應用業(yè)態(tài)：銀行
6.2.1 銀行業(yè)大模型應用概述
6.2.2 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)
6.2.3 銀行業(yè)大模型應用場景
6.2.4 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
6.3 金融大模型應用業(yè)態(tài)：保險
6.3.1 保險業(yè)金融大模型應用概述
6.3.2 保險業(yè)金融大模型開放平臺架構(gòu)及訓練方法
6.3.3 保險業(yè)金融大模型應用實踐
6.4 金融大模型應用業(yè)態(tài)：證券
6.4.1 證券業(yè)金融大模型應用概述
6.4.2 證券業(yè)金融大模型應用實踐
6.4.3 證券業(yè)金融大模型應用潛力
6.5 金融大模型應用業(yè)態(tài)：其他
6.5.1 信托
6.5.2 租賃
6.6 金融大模型應用業(yè)態(tài)市場戰(zhàn)略地位分析
第7章：全球及中國金融大模型企業(yè)案例解析
7.1 全球及中國金融大模型企業(yè)梳理與對比
7.2 全球金融大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.2.1 彭博-BloombergGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3 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）
7.3.1 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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
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(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
——展望篇——
第8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>8.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
8.1.1 國家層面金融大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總
8.1.2 國家層面金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
8.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對金融大模型產(chǎn)業(yè)的影響
8.2 金融大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖
8.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
8.4 金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
8.5 金融大模型產(chǎn)業(yè)未來關(guān)鍵增長點
8.6 金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測（未來5年預測）
8.7 金融大模型產(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(shù)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：中國金融大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
9.1 金融大模型產(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 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析
9.2.1 金融大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
9.2.2 金融大模型產(chǎn)業(yè)細分領(lǐng)域投資機會
9.2.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會
9.2.4 金融大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會
9.3 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
9.4 金融大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
9.5 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：全球金融大模型發(fā)展歷程
圖表18：預訓練金融垂類大模型
圖表19：基于通用大模型做金融數(shù)據(jù)微調(diào)
圖表20：全球金融大模型應用概況
圖表21：全球金融機構(gòu)金融大模型應用進展
圖表22：國外金融大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
圖表23：全球金融大模型產(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：中國大模型落地金融業(yè)可行性分析
圖表30：中國金融大模型行業(yè)招投標分析
圖表31：中國金融大模型市場競爭格局
圖表32：中國主要金融大模型廠商競爭力評價
圖表33：金融大模型應用調(diào)研分析
圖表34：金融大模型應用前景調(diào)研
圖表35：金融大模型應用原則調(diào)研
圖表36：金融大模型部署方式調(diào)研
圖表37：金融大模型應用領(lǐng)域調(diào)研
圖表38：金融大模型應用進度調(diào)研
圖表39：金融大模型應用效果調(diào)研
圖表40：金融大模型問題挑戰(zhàn)調(diào)研
圖表41：金融大模型降本效應調(diào)研
圖表42：金融大模型落地時間調(diào)研
圖表43：中國金融大模型市場規(guī)模體量
圖表44：中國金融大模型發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)
圖表45：大模型技術(shù)路線及算法架構(gòu)
圖表46：大模型工程化
圖表47：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
圖表48：模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）
圖表49：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表50：服務運營（服務部署與托管）
圖表51：平臺支撐能力
圖表52：NLP大模型
圖表53：CV大模型
圖表54：多模態(tài)大模型
圖表55：科學大模型
圖表56：金融行業(yè)大模型構(gòu)建路線圖
圖表57：金融大模型基礎能力構(gòu)建
圖表58：金融大模型基礎能力構(gòu)建之“算力”
圖表59：大模型的算力需求分析
圖表60：AI芯片市場分析
圖表61：AI服務器市場分析
圖表62：大模型基礎能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
圖表63：數(shù)據(jù)處理與服務概述
圖表64：國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集
圖表65：大模型基礎能力構(gòu)建之“AI基礎軟件”
圖表66：AI基礎軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表67：AI基礎軟件市場概況
圖表68：AI基礎軟件競爭格局
圖表69：大模型開發(fā)平臺
圖表70：AI基礎軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表71：金融大模型標準解讀
圖表72：金融大模型應用路線圖
圖表73：金融大模型落地路徑分析
圖表74：金融行業(yè)智能風控業(yè)務概述
圖表75：智能風控領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表76：智能風控領(lǐng)域大模型應用案例分析
圖表77：金融行業(yè)智能投研業(yè)務概述
圖表78：智能投研領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表79：智能投研領(lǐng)域大模型應用案例分析
圖表80：金融行業(yè)智能投顧業(yè)務概述
圖表81：智能投顧領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表82：智能投顧領(lǐng)域大模型應用案例分析
圖表83：金融行業(yè)智能客服業(yè)務概述
圖表84：智能客服領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表85：智能客服領(lǐng)域大模型應用案例分析
圖表86：金融行業(yè)智能運維業(yè)務概述
圖表87：智能運維領(lǐng)域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表88：智能運維領(lǐng)域大模型應用案例分析
圖表89：金融大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
圖表90：金融大模型應用業(yè)態(tài)分布
圖表91：銀行業(yè)大模型應用概述
圖表92：銀行業(yè)大模型部署模式
圖表93：銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表94：銀行業(yè)大模型應用場景
圖表95：保險業(yè)金融大模型應用概述
圖表96：保險業(yè)金融大模型開放平臺架構(gòu)及訓練方法
圖表97：保險業(yè)金融大模型應用實踐
圖表98：證券業(yè)金融大模型應用概述
圖表99：證券業(yè)金融大模型應用實踐
圖表100：證券業(yè)金融大模型應用潛力
圖表101：金融大模型細分應用波士頓矩陣分析
圖表102：全球及中國金融大模型企業(yè)案例解析
圖表103：全球及中國金融大模型企業(yè)梳理與對比
圖表104：全球金融大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表105：彭博-BloombergGPT大模型基本信息
圖表106：彭博-BloombergGPT大模型特點
圖表107：彭博-BloombergGPT大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表108：彭博-BloombergGPT大模型應用場景
圖表109：彭博-BloombergGPT下游客戶
圖表110：彭博-BloombergGPT大模型最新進展
圖表111：Broadridge-BondGPT基本信息
圖表112：Broadridge-BondGPT模型特點
圖表113：Broadridge-BondGPT技術(shù)架構(gòu)
圖表114：Broadridge-BondGPT應用場景
圖表115：Broadridge-BondGPT特點
圖表116：Broadridge-BondGPT最新進展
圖表117：Open AI-GPT大模型基本信息
圖表118：Open AI-GPT大模型特點
圖表119：Open AI-GPT大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表120：Open AI-GPT大模型應用場景

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