第1章銀行業大模型行業綜述及數據來源說明

1.1 大模型產業界定

1.1.1 大模型定義

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心優勢

1.1.4 大模型所處行業

1.2 銀行業大模型行業界定

1.2.1 銀行業大模型的界定

1、定義

2、特征

1.2.2 銀行業大模型相關專業術語

1.2.3 銀行業大模型行業監管

1.3 銀行業大模型產業畫像

1.4 本報告數據來源及統計標準說明

1.4.1 本報告研究范圍界定

1.4.2 本報告qw數據來源

1.4.3 研究方法及統計標準

第2章全球銀行業大模型產業發展現狀及趨勢

2.1 全球大模型產業發展現狀

2.1.1 全球大模型產業發展歷程

2.1.2 全球大模型產業發展概況

2.1.3 全球大模型產業主流產品

2.1.4 全球大模型產業市場規模體量

2.2 全球銀行業大模型發展歷程

2.3 全球銀行業大模型技術路線

2.4.2 預訓練銀行業垂類大模型

2.4.3 基于通用大模型做銀行業數據微調

2.4 全球銀行業大模型應用現狀

2.4.1 全球銀行業大模型應用概況

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 國外銀行業大模型產業發展經驗借鑒

2.6 全球銀行業大模型產業發展趨勢洞悉

第3章中國銀行業大模型產業發展現狀及痛點

3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析

3.1.1 中國大模型發展歷程

3.1.2 中國已發布大模型數量變化

3.1.3 中國大模型參數規模變化

3.1.4 中國大模型商業模式分析

3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉

3.2 中國大模型落地銀行業可行性分析

3.3 中國銀行業大模型技術選型

3.3.1 開源大模型應用

3.3.2 產學研聯合創新大模型研制

3.3.3 商用大模型采購

3.3.4 銀行業機構技術選型考慮因素

3.4 中國銀行業大模型布局路徑

3.4.1 自主研發

3.4.2 基于行業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 中國銀行業大模型招投標情況

3.5.1 銀行業大模型招投標統計

3.5.2 銀行業大模型招投標分析

3.6 中國銀行業大模型競爭要素及競爭格局

3.6.1 銀行業大模型競爭要素

3.6.2 銀行業大模型競爭格局

3.6.3 主要銀行業大模型廠商競爭力評價

3.7 中國銀行業大模型市場規模體量

3.8 中國銀行業大模型發展痛點

第4章中國銀行業大模型技術架構及能力構建

4.1 完整大模型開發步驟

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、大規模語言模型：BERT和GPT

3、卷積神經網絡CNN

4、循環神經網絡RNN

5、前饋神經網絡MLP

4.2.2 大模型工程化

1、數據工程（數據處理和回流）

2、模型調優（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

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 行業大模型標準體系

4.5 銀行業大模型構建路線圖

4.5.1 行業需求分析與資源評估

1、業務需求評估

2、算力層評估

3、算法層評估

4、數據層評估

5、工程層評估

4.5.2 行業數據與大模型共建

1、明確場景目標

2、模型選擇

3、訓練環境搭建

4、數據處理

5、模型訓練共建

4.5.3 行業大模型精調與優化部署

1、模型精調

2、模型評估

3、模型重訓優化

4、模型聯調部署

5、模型應用運營

4.6 銀行業大模型技術架構圖

4.7 銀行業大模型基礎能力構建概述

4.8 銀行業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芯片發展現狀

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服務器發展現狀

3、AI服務器供應商格局

4.8.4 銀行業大模型算力部署路徑

1、自建算力

2、算力混合部署

4.9 銀行業大模型基礎能力構建之“數據”

4.9.1 數據處理與服務概述

4.9.2 國內外主要大語言模型數據集

4.9.3 數據API

4.9.4 訓練數據開發

4.9.5 推理數據開發

4.9.6 數據維護

4.9.7 銀行業大模型對數據的需求分析

4.10 銀行業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、數據處理和分析工具

4、優化和自動化工具

第5章中國銀行業大模型應用場景分析

5.1 銀行業大模型行業應用場景分布

5.1.1 銀行業大模型應用類型

5.1.2 大模型在銀行價值鏈的應用

5.1.3 銀行業大模型應用場景考慮因素

5.2 銀行業大模型應用場景：風險合規

5.2.1 風險合規概述

5.2.2 風險合規領域大模型應用優勢分析

5.2.3 風險合規領域大模型應用案例分析

5.3 銀行業大模型應用場景：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 銀行業大模型應用場景：其他

5.6.1 智能辦公

5.6.2 智能研發

5.6.3 智能營銷

5.7 銀行業大模型應用場景戰略地位分析

第6章中國銀行業大模型應用實踐分析

6.1 中國銀行業大模型應用實踐匯總

6.2 遠程銀行虛擬數字人應用及大模型賦能

6.2.1 遠程銀行虛擬數字人發展歷程

6.2.2 遠程銀行虛擬數字人應用概況

6.2.3 遠程銀行虛擬數字人應用領域

6.2.4 大模型賦能遠程銀行虛擬數字人“智能進化”

6.3 銀行業大模型應用案例分析

6.3.1 農業銀行大模型應用布局

1、大模型研發投入

2、大模型落地實踐

3、大模型最新布局動態

6.3.2 工商銀行大模型應用布局

1、大模型研發投入

2、大模型落地實踐

3、大模型最新布局動態

6.3.3 招商銀行大模型應用布局

1、大模型研發投入

2、大模型落地實踐

3、大模型最新布局動態

6.3.4 浦發銀行大模型應用布局

1、大模型研發投入

2、大模型落地實踐

3、大模型最新布局動態

6.3.5 平安銀行大模型應用布局

1、大模型研發投入

2、大模型落地實踐

3、大模型最新布局動態

6.4 銀行業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大模型企業案例解析

7.1 全球及中國銀行業大模型企業梳理與對比

7.2 全球銀行業大模型產業企業案例分析

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 中國銀行業大模型產業企業案例分析

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 星環科技-星環無涯

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章中國銀行業大模型產業政策環境洞察&發展潛力

8.1 銀行業大模型產業政策環境洞悉

8.1.1 國家層面銀行業大模型產業政策匯總

8.1.2 國家層面銀行業大模型產業發展規劃

8.1.3 ggcd政策/規劃對銀行業大模型產業的影響

8.2 銀行業大模型產業PEST分析圖

8.3 銀行業大模型產業SWOT分析

8.4 銀行業大模型產業發展潛力評估

8.5 銀行業大模型產業未來關鍵增長點

8.6 銀行業大模型產業發展前景預測

8.7 銀行業大模型產業發展趨勢洞悉

8.7.1 整體發展趨勢

8.7.2 監管規范趨勢

8.7.3 技術創新趨勢

8.7.4 細分市場趨勢

8.7.5 市場競爭趨勢

第9章中國銀行業大模型產業投資戰略規劃策略及建議

9.1 銀行業大模型產業投資風險預警

9.1.1 風險預警

9.1.2 風險應對

9.2 銀行業大模型產業投資機會分析

9.2.1 銀行業大模型產業鏈薄弱環節投資機會

9.2.2 銀行業大模型產業細分領域投資機會

9.2.3 銀行業大模型產業區域市場投資機會

9.2.4 銀行業大模型產業空白點投資機會

9.3 銀行業大模型產業投資價值評估

9.4 銀行業大模型產業投資策略建議

9.5 銀行業大模型產業可持續發展建議

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

圖表3：銀行業大模型的定義

圖表4：銀行業大模型的特征

圖表5：銀行業大模型專業術語

圖表6：銀行業大模型行業監管

圖表7：銀行業大模型產業鏈結構梳理

圖表8：銀行業大模型產業鏈生態全景圖譜

圖表9：銀行業大模型產業鏈區域熱力圖

圖表10：本報告研究范圍界定

圖表11：本報告qw數據來源

圖表12：本報告研究方法及統計標準

圖表13：全球大模型產業發展歷程

圖表14：全球大模型產業發展概況

圖表15：全球大模型產業主流產品

圖表16：全球大模型產業市場規模體量

圖表17：全球銀行業大模型發展歷程

圖表18：預訓練銀行業垂類大模型

圖表19：基于通用大模型做銀行業數據微調

圖表20：全球銀行業大模型應用概況

圖表21：全球銀行業機構銀行業大模型應用進展

圖表22：國外銀行業大模型產業發展經驗借鑒

圖表23：全球銀行業大模型產業發展趨勢洞悉

圖表24：中國大模型發展歷程

圖表25：中國已發布大模型數量變化

圖表26：中國大模型參數規模變化

圖表27：中國大模型商業模式分析

圖表28：中國大模型發展趨勢洞悉

圖表29：中國大模型落地銀行業可行性分析

圖表30：中國銀行業大模型行業招投標分析

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