大模型系列之中国金融大模型行业发展应用与案例研究专题研究报告-中商产业研究院

内容概括

金融大模型是基于海量金融数据，融合生成算法、预训练模型、多模态数据分析等AI技术构建的复杂模型，能够高效处理金融领域的信息检索、分析决策、风险识别等任务。它具有强大的通用泛化能力，能够处理复杂多样的信息理解、内容生成、多轮对话等任务；同时具备较高的灵活性和适用性，可快速适应外部环境变化，保障金融机构的高效运营。在银行领域，金融大模型可用于信贷风控、客户营销、智能客服等，提升客户转化率和风险定价质效；在保险领域，主要用于渠道营销、核保理赔、辅助产品研发等非核心决策环节，帮助优化保险业务流程；在证券领域，通过高效的信息收集、整合和分析，辅助投资研究、智能投顾、市场监控等，提升投研效率和决策质量。《大模型系列之中国金融大模型行业发展应用与案例研究专题研究报告》在大量周密的市场调研基础上，主要依据国家统计局、政府部门机构发布的最新权威数据，相关行业协会等单位相关资料，对中国金融大模型行业现状与市场做了深入的调查研究，并根据行业的发展轨迹对未来的发展前景与趋势作了审慎的判断，为投资者寻找新的市场投资机会。

报告目录

第一章金融大模型行业发展综述

1.1 金融大模型的概念及解析
1.1.1 金融大模型的定义及特征
1.1.2 金融大模型的主要类型
1.2 金融大模型的应用领域分析
1.2.1 金融大模型的应用领域分类
1.2.2 金融大模型的应用趋势分析
1.3 金融大模型行业发展情况
1.3.1 金融大模型行业发展历程
1.3.2 金融大模型行业发展周期
1.3.3 金融大模型行业所处阶段
1.4 金融大模型行业传统商业模式分析
1.4.1 经营模式
1.4.2 研发模式

第二章中国金融大模型产业政策环境分析

2.1 金融大模型行业监管管理体制
2.1.1 金融大模型行业主管部门
2.1.2 金融大模型行业相关协会
2.2 金融大模型行业标准体系建设现状
2.2.1 金融大模型标准体系建设
2.2.2 金融大模型现行标准汇总
2.2.3 金融大模型重点标准解读
2.3 金融大模型行业政策分析
2.3.1 金融大模型行业主要政策汇总
2.3.2 金融大模型行业重点政策解读及影响
2.3.3 金融大模型行业未来政策导向及趋势分析

第三章金融大模型行业市场发展调查

3.1 全球金融大模型行业发展情况
3.1.1 全球金融大模型行业发展现状
3.1.2 全球金融大模型行业市场竞争格局
3.1.3 主要国家/地区金融大模型行业发展情况
3.2 中国金融大模型行业供给情况
3.2.1 2020-2024年中国金融大模型供给情况分析
3.2.2 金融大模型行业供给情况影响因素
3.3 中国金融大模型行业需求情况
3.3.1 2020-2024年中国金融大模型需求情况分析
3.3.2 金融大模型行业需求情况影响因素
3.4 中国金融大模型价格情况
3.4.1 金融大模型成本及价格分析
3.4.2 金融大模型价格影响因素
3.5 中国金融大模型行业发展影响因素
3.5.1 中国金融大模型行业发展的驱动因素
3.5.2 中国金融大模型行业发展的制约因素

第四章中国金融大模型行业产业链结构研究

4.1 金融大模型行业产业链概述
4.1.1 产业链全景图
4.1.2 产业链价值分析
4.1.3 上下游产业链关联性分析
4.1.4 价格传导机制分析
4.2 金融大模型产业上游发展分析
4.2.1 上游行业主要环节
4.2.2 上游主要厂家分布
4.2.3 上游厂家区域热力图
4.2.4 上游发展对金融大模型行业的影响
4.3 金融大模型产业下游发展分析
4.3.1 下游行业主要环节
4.3.2 下游主要客群分布
4.3.3 下游应用领域及应用占比
4.3.4 下游客群区域热力图
4.3.5 下游发展对金融大模型行业的影响

第五章金融大模型行业细分应用领域案例调查——银行领域

5.1 案例一——中国工商银行数字员工解决方案
5.1.1 产品供给分析
5.1.2 市场需求分析
5.1.3 应用场景现状及成果
5.1.4 未来应用趋势
5.2 案例二——中国农业银行ChatABC大模型
5.2.1 产品供给分析
5.2.2 市场需求分析
5.2.3 应用场景现状及成果
5.2.4 未来应用趋势
5.3 案例三——基于大模型的智能研发体系建设
5.3.1 产品供给分析
5.3.2 市场需求分析
5.3.3 应用场景现状及成果
5.3.4 未来应用趋势

第六章金融大模型行业细分应用领域案例调查——保险领域

6.1 案例一——阳光正言GPT大模型开放平台
6.1.1 产品供给分析
6.1.2 市场需求分析
6.1.3 应用场景现状及成果
6.1.4 未来应用趋势
6.2 案例二——泰康集团人力资源共享服务中心场景大模型应用实践
6.2.1 产品供给分析
6.2.2 市场需求分析
6.2.3 应用场景现状及成果
6.2.4 未来应用趋势
6.3 案例三——基于零犀因果大模型的保险个人助理
6.3.1 产品供给分析
6.3.2 市场需求分析
6.3.3 应用场景现状及成果
6.3.4 未来应用趋势

第七章金融大模型行业细分应用领域案例调查——证券领域

7.1 案例一——基于aiXcoder代码大模型的智能化软件开发应用实践
7.1.1 产品供给分析
7.1.2 市场需求分析
7.1.3 应用场景现状及成果
7.1.4 未来应用趋势
7.2 案例二——智能场外交易发现平台
7.2.1 产品供给分析
7.2.2 市场需求分析
7.2.3 应用场景现状及成果
7.2.4 未来应用趋势
7.3 案例三——君弘灵犀赋能证券智能化服务
7.3.1 产品供给分析
7.3.2 市场需求分析
7.3.3 应用场景现状及成果
7.3.4 未来应用趋势

第八章金融大模型行业细分应用领域案例调查——其他领域

8.1 案例一——东方红智能小牛
8.1.1 产品供给分析
8.1.2 市场需求分析
8.1.3 应用场景现状及成果
8.1.4 未来应用趋势
8.2 案例二——诺亚财富基于领域大模型的智能知识库和知识助手应用
8.2.1 产品供给分析
8.2.2 市场需求分析
8.2.3 应用场景现状及成果
8.2.4 未来应用趋势
8.3 案例三——实在TARS大模型在天翼数科的应用
8.3.1 产品供给分析
8.3.2 市场需求分析
8.3.3 应用场景现状及成果
8.3.4 未来应用趋势

第九章 2025-2030年中国金融大模型产业发展前景与市场空间预测

9.1 研究总结
9.1.1 市场特点总结
9.1.2 市场主要变化方向
9.2 2025-2030年金融大模型行业市场规模预测
9.2.1 2025-2030年中国金融大模型供给情况预测分析
9.2.2 2025-2030年中国金融大模型需求情况预测分析
9.2.3 2025-2030年中国金融大模型细分市场结构预测
9.3 2025-2030年中国金融大模型产业发展前景与趋势
9.3.1 金融大模型产业发展前景展望
9.3.2 金融大模型产业未来发展趋势

第十章 2025-2030年中国金融大模型行业投资机会及风险分析

10.1 中国金融大模型行业进入壁垒
10.1.1 资金壁垒
10.1.2 人才壁垒
10.1.3 技术壁垒
10.1.4 品牌壁垒
10.2 2025-2030年中国金融大模型行业投资机会分析
10.2.1 金融大模型行业区域投资潜力分析
10.2.2 与产业链相关的投资机会分析
10.2.3 金融大模型行业爆发点分析
10.2.4 金融大模型行业痛点分析
10.2.5 金融大模型行业空白点分析
10.3 金融大模型行业风险分析
10.3.1 宏观经济风险分析
10.3.2 市场竞争风险分析
10.3.3 产业政策风险分析
10.3.4 企业财务风险分析
10.3.5 其他风险因素分析
10.4 金融大模型行业投资建议
10.4.1 行业发展策略建议
10.4.2 行业投资方向建议
10.4.3 行业投资方式建议

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