《2024-2030年中国银行业大模型行业市场动态分析及发展前景研判报告》共九章，包含全球及中国银行业大模型企业案例解析，中国银行业大模型产业政策环境洞察&发展潜力，中国银行业大模型产业投资战略规划策略及建议等内容。
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1.1 大模型产业界定
1.1.1 大模型定义
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心优势
1.1.4 大模型所处行业
1.2 银行业大模型行业界定
1.2.1 银行业大模型的界定
1、定义
2、特征
1.2.2 银行业大模型相关专业术语
1.2.3 银行业大模型行业监管
1.3 银行业大模型产业画像
1.4 本报告数据来源及统计标准说明
1.4.1 本报告研究范围界定
1.4.2 本报告权威数据来源
1.4.3 研究方法及统计标准
2.1 全球大模型产业发展现状
2.1.1 全球大模型产业发展历程
2.1.2 全球大模型产业发展概况
2.1.3 全球大模型产业主流产品
2.1.4 全球大模型产业市场规模体量
2.2 全球银行业大模型发展历程
2.3 全球银行业大模型技术路线
2.4.2 预训练银行业垂类大模型
2.4.3 基于通用大模型做银行业数据微调
2.4 全球银行业大模型应用现状
2.4.1 全球银行业大模型应用概况
2.4.2 全球银行机构大模型应用进展
1、摩根大通
2、花旗银行
2.5 国外银行业大模型产业发展经验借鉴
2.6 全球银行业大模型产业发展趋势洞悉
3.1 中国大模型发展现状及趋势分析
3.1.1 中国大模型发展历程
3.1.2 中国已发布大模型数量变化
3.1.3 中国大模型参数规模变化
3.1.4 中国大模型商业模式分析
3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
3.2 中国大模型落地银行业可行性分析
3.3 中国银行业大模型技术选型
3.3.1 开源大模型应用
3.3.2 产学研联合创新大模型研制
3.3.3 商用大模型采购
3.3.4 银行业机构技术选型考虑因素
3.4 中国银行业大模型布局路径
3.4.1 自主研发
3.4.2 基于行业基础大模型构建专属大模型
3.4.3 按需接入各类大模型API或私有化部署
3.5 中国银行业大模型招投标情况
3.5.1 银行业大模型招投标统计
3.5.2 银行业大模型招投标分析
3.6 中国银行业大模型竞争要素及竞争格局
3.6.1 银行业大模型竞争要素
3.6.2 银行业大模型竞争格局
3.6.3 主要银行业大模型厂商竞争力评价
3.7 中国银行业大模型市场规模体量
3.8 中国银行业大模型发展痛点
4.1 完整大模型开发步骤
4.2 大模型基础架构及工程化
4.2.1 大模型基础架构
1、Transformer架构
2、大规模语言模型：BERT和GPT
3、卷积神经网络CNN
4、循环神经网络RNN
5、前馈神经网络MLP
4.2.2 大模型工程化
1、数据工程（数据处理和回流）
2、模型调优（模型训练与微调）
3、模型交付（模型压缩与测试）
4、服务运营（服务部署与托管）
5、平台支撑能力
4.3 基础大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模态大模型
4.3.4 科学大模型
4.4 大模型标准化
4.4.1 大模型标准体系发展
1、大模型标准体系1.
2、可信AI大模型标准体系2.
4.4.2 行业大模型标准体系
4.5 银行业大模型构建路线图
4.5.1 行业需求分析与资源评估
1、业务需求评估
2、算力层评估
3、算法层评估
4、数据层评估
5、工程层评估
4.5.2 行业数据与大模型共建
1、明确场景目标
2、模型选择
3、训练环境搭建
4、数据处理
5、模型训练共建
4.5.3 行业大模型精调与优化部署
1、模型精调
2、模型评估
3、模型重训优化
4、模型联调部署
5、模型应用运营
4.6 银行业大模型技术架构图
4.7 银行业大模型基础能力构建概述
4.8 银行业大模型基础能力构建之“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芯片发展现状
3、AI芯片供应商格局
4、主要AI芯片类型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
4.8.3 AI服务器
1、AI服务器概述
2、AI服务器发展现状
3、AI服务器供应商格局
4.8.4 银行业大模型算力部署路径
1、自建算力
2、算力混合部署
4.9 银行业大模型基础能力构建之“数据”
4.9.1 数据处理与服务概述
4.9.2 国内外主要大语言模型数据集
4.9.3 数据API
4.9.4 训练数据开发
4.9.5 推理数据开发
4.9.6 数据维护
4.9.7 银行业大模型对数据的需求分析
4.10 银行业大模型基础能力构建之“AI基础软件”
4.10.1 AI基础软件概述
4.10.2 AI基础软件市场概况
4.10.3 AI基础软件竞争格局
4.10.4 AI基础软件主要类型
1、机器学习框架和库
2、模型训练和部署平台
（1）模型训练平台
（2）模型部署平台
（3）模型推理平台
3、数据处理和分析工具
4、优化和自动化工具
5.1 银行业大模型行业应用场景分布
5.1.1 银行业大模型应用类型
5.1.2 大模型在银行价值链的应用
5.1.3 银行业大模型应用场景考虑因素
5.2 银行业大模型应用场景：风险合规
5.2.1 风险合规概述
5.2.2 风险合规领域大模型应用优势分析
5.2.3 风险合规领域大模型应用案例分析
5.3 银行业大模型应用场景：智能投顾
5.3.1 智能投顾概述
5.3.2 智能投顾领域大模型应用优势分析
5.3.3 智能投顾领域大模型应用案例分析
5.4 银行业大模型应用场景：智能客服
5.4.1 智能客服概述
5.4.2 智能客服领域大模型应用优势分析
5.4.3 智能客服领域大模型应用案例分析
5.5 银行业大模型应用场景：智能运维
5.5.1 智能运维概述
5.5.2 智能运维领域大模型应用优势分析
5.5.3 智能运维领域大模型应用案例分析
5.6 银行业大模型应用场景：其他
5.6.1 智能办公
5.6.2 智能研发
5.6.3 智能营销
5.7 银行业大模型应用场景战略地位分析
6.1 中国银行业大模型应用实践汇总
6.2 远程银行虚拟数字人应用及大模型赋能
6.2.1 远程银行虚拟数字人发展历程
6.2.2 远程银行虚拟数字人应用概况
6.2.3 远程银行虚拟数字人应用领域
6.2.4 大模型赋能远程银行虚拟数字人“智能进化”
6.3 银行业大模型应用案例分析
6.3.1 农业银行大模型应用布局
1、大模型研发投入
2、大模型落地实践
3、大模型最新布局动态
6.3.2 工商银行大模型应用布局
1、大模型研发投入
2、大模型落地实践
3、大模型最新布局动态
6.3.3 招商银行大模型应用布局
1、大模型研发投入
2、大模型落地实践
3、大模型最新布局动态
6.3.4 浦发银行大模型应用布局
1、大模型研发投入
2、大模型落地实践
3、大模型最新布局动态
6.3.5 平安银行大模型应用布局
1、大模型研发投入
2、大模型落地实践
3、大模型最新布局动态
6.4 银行业大模型应用难点及解决方案分析
7.1 全球及中国银行业大模型企业梳理与对比
7.2 全球银行业大模型产业企业案例分析
7.2.1 彭博-BloombergGPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.2.2 Broadridge-BondGPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.2.3 Open AI-GPT大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3 中国银行业大模型产业企业案例分析
7.3.1 奇富科技-奇富GPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.2 拓尔思-拓天大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.3 马上消费金融-零售金融大模型“天镜”
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.4 蚂蚁集团-AntFinGLM
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.5 华为-盘古金融大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.6 星环科技-星环无涯
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.7 度小满-轩辕大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.8 腾讯云-金融行业大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.9 科大讯飞-星火金融大模型
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
7.3.10 恒生电子-LightGPT
1、基本信息
2、模型特点
3、技术架构
4、模型功能
5、应用场景
6、下游客户
7、最新进展
8.1 银行业大模型产业政策环境洞悉
8.1.1 国家层面银行业大模型产业政策汇总
8.1.2 国家层面银行业大模型产业发展规划
8.1.3 国家重点政策/规划对银行业大模型产业的影响
8.2 银行业大模型产业PEST分析图
8.3 银行业大模型产业SWOT分析
8.4 银行业大模型产业发展潜力评估
8.5 银行业大模型产业未来关键增长点
8.6 银行业大模型产业发展前景预测
8.7 银行业大模型产业发展趋势洞悉
8.7.1 整体发展趋势
8.7.2 监管规范趋势
8.7.3 技术创新趋势
8.7.4 细分市场趋势
8.7.5 市场竞争趋势
9.1 银行业大模型产业投资风险预警
9.1.1 风险预警
9.1.2 风险应对
9.2 银行业大模型产业投资机会分析
9.2.1 银行业大模型产业链薄弱环节投资机会
9.2.2 银行业大模型产业细分领域投资机会
9.2.3 银行业大模型产业区域市场投资机会
9.2.4 银行业大模型产业空白点投资机会
9.3 银行业大模型产业投资价值评估
9.4 银行业大模型产业投资策略建议
9.5 银行业大模型产业可持续发展建议
图表1：大模型的特征
图表2：本报告研究领域所处行业
图表3：银行业大模型的定义
图表4：银行业大模型的特征
图表5：银行业大模型专业术语
图表6：银行业大模型行业监管
图表7：银行业大模型产业链结构梳理
图表8：银行业大模型产业链生态全景图谱
图表9：银行业大模型产业链区域热力图
图表10：本报告研究范围界定
图表11：本报告权威数据来源
图表12：本报告研究方法及统计标准
图表13：全球大模型产业发展历程
图表14：全球大模型产业发展概况
图表15：全球大模型产业主流产品
图表16：全球大模型产业市场规模体量
图表17：全球银行业大模型发展历程
图表18：预训练银行业垂类大模型
图表19：基于通用大模型做银行业数据微调
图表20：全球银行业大模型应用概况
图表21：全球银行业机构银行业大模型应用进展
图表22：国外银行业大模型产业发展经验借鉴
图表23：全球银行业大模型产业发展趋势洞悉
图表24：中国大模型发展历程
图表25：中国已发布大模型数量变化
图表26：中国大模型参数规模变化
图表27：中国大模型商业模式分析
图表28：中国大模型发展趋势洞悉
图表29：中国大模型落地银行业可行性分析
图表30：中国银行业大模型行业招投标分析
更多图表见正文……
报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
售后处理
我们提供完善的售后服务系统。只需反馈至智研咨询电话专线、微信客服、在线平台等任意终端，均可在工作日内得到受理回复。24小时全面为您提供专业周到的服务，及时解决您的需求。
跟踪回访
持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访，收集您对我们服务的意见及建议，做到让客户100%满意。
◆ 本报告分析师具有专业研究能力，报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法，部分文字和数据采集于公开信息，并且结合智研咨询监测产品数据，通过智研统计预测模型估算获得；企业数据主要为官方渠道以及访谈获得，智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求，受研究方法和数据获取资源的限制，本报告只提供给用户作为市场参考资料，本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。
◆ 本报告所涉及的观点或信息仅供参考，不构成任何证券或基金投资建议。本报告仅在相关法律许可的情况下发放，并仅为提供信息而发放，概不构成任何广告或证券研究报告。本报告数据均来自合法合规渠道，观点产出及数据分析基于分析师对行业的客观理解，本报告不受任何第三方授意或影响。
◆ 本报告所载的资料、意见及推测仅反映智研咨询于发布本报告当日的判断，过往报告中的描述不应作为日后的表现依据。在不同时期，智研咨询可发表与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告或文章。智研咨询均不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时，智研咨询对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改，读者应当自行关注相应的更新或修改。任何机构或个人应对其利用本报告的数据、分析、研究、部分或者全部内容所进行的一切活动负责并承担该等活动所导致的任何损失或伤害。
