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(gòu)】: 【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(guān)專業(yè)術(shù)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(jié)構(gòu)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)


    ——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(shù)選型


    2.3.1 開源大模型應(yīng)用


    2.3.2 產(chǎn)學(xué)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(gòu)技術(shù)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(chǔ)大模型構(gòu)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(biāo)情況


    2.5.1 銀行業(yè)大模型招投標(biāo)統(tǒng)計


    2.5.2 銀行業(yè)大模型招投標(biāo)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(shù)架構(gòu)及能力構(gòu)建


    3.1 完整大模型開發(fā)步驟


    3.2 大模型基礎(chǔ)架構(gòu)及工程化


    3.2.1 大模型基礎(chǔ)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(luò)CNN


    4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN


    5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(diào)優(yōu)(模型訓(xùn)練與微調(diào))


    3、模型交付(模型壓縮與測試)


    4、服務(wù)運營(服務(wù)部署與托管)


    5、平臺支撐能力


    3.3 基礎(chǔ)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(xué)大模型


    3.4 大模型標(biāo)準(zhǔn)化


    3.4.1 大模型標(biāo)準(zhǔn)體系發(fā)展


    1、大模型標(biāo)準(zhǔn)體系1.0


    2、可信AI大模型標(biāo)準(zhǔn)體系2.0


    3.4.2 行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)體系


    3.5 銀行業(yè)大模型構(gòu)建路線圖


    3.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估


    1、業(yè)務(wù)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(biāo)


    2、模型選擇


    3、訓(xùn)練環(huán)境搭建


    4、數(shù)據(jù)處理


    5、模型訓(xùn)練共建


    3.5.3 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(xùn)優(yōu)化


    4、模型聯(lián)調(diào)部署


    5、模型應(yīng)用運營


    3.6 銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)圖


    3.7 銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建概述


    3.8 銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)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(yīng)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(wù)器


    1、AI服務(wù)器概述


    2、AI服務(wù)器發(fā)展現(xiàn)狀


    3、AI服務(wù)器供應(yīng)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(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”


    3.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述


    3.9.2 國內(nèi)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(xùn)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(hù)


    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(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”


    3.10.1 AI基礎(chǔ)軟件概述


    3.10.2 AI基礎(chǔ)軟件市場概況


    3.10.3 AI基礎(chǔ)軟件競爭格局


    3.10.4 AI基礎(chǔ)軟件主要類型


    1、機器學(xué)習(xí)框架和庫


    2、模型訓(xùn)練和部署平臺


    (1)模型訓(xùn)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(yīng)用場景分析


    4.1 銀行業(yè)大模型行業(yè)應(yīng)用場景分布


    4.1.1 銀行業(yè)大模型應(yīng)用類型


    4.1.2 大模型在銀行**鏈的應(yīng)用


    4.1.3 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景考慮因素


    4.2 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景:風(fēng)險合規(guī)


    4.2.1 風(fēng)險合規(guī)概述


    4.2.2 風(fēng)險合規(guī)領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析


    4.2.3 風(fēng)險合規(guī)領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析


    4.3 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景:智能投顧


    4.3.1 智能投顧概述


    4.3.2 智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析


    4.3.3 智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析


    4.4 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景:智能客服


    4.4.1 智能客服概述


    4.4.2 智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析


    4.4.3 智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析


    4.5 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景:智能運維


    4.5.1 智能運維概述


    4.5.2 智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析


    4.5.3 智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析


    4.6 銀行業(yè)大模型應(yīng)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(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析


    *5章:中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用實踐分析


    5.1 中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用實踐匯總


    5.2 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用及大模型賦能


    5.2.1 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人發(fā)展歷程


    5.2.2 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用概況


    5.2.3 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用領(lǐng)域


    5.2.4 大模型賦能遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人“智能進(jìn)化”


    5.3 銀行業(yè)大模型應(yīng)用案例分析


    5.3.1 農(nóng)業(yè)銀行大模型應(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)展


    6.2.4 螞蟻集團(tuán)-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(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(shù)架構(gòu)


    4、模型功能


    5、應(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)展


    6.2.10 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(yīng)用場景


    6、下游客戶


    7、新進(jìn)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(guān)鍵增長點

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