——綜述篇——
第1章：金融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 金融大模型行業界定
1.2.1 金融大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 金融大模型相關專業術語
1.2.3 金融大模型行業監管
1.3 金融大模型產業畫像
1.3.1 金融大模型產業鏈結構梳理
1.3.2 金融大模型產業鏈生態全景圖譜
1.3.3 金融大模型產業鏈區域熱力圖
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 本報告權威數據來源
1.4.3 研究方法及統計標準
——現狀篇——
第2章：全球金融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 全球金融大模型發展歷程
2.3 全球金融大模型技術路線
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據微調
2.4 全球金融大模型應用現狀
2.4.1 全球金融大模型應用概況
2.4.2 全球金融機構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 國外金融大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球金融大模型產業發展趨勢洞悉
第3章：中國金融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 中國大模型落地金融業可行性分析
3.2.1 金融業海量數據催生大模型需求
3.2.2 金融業數字化基礎降低大模型應用門檻
3.2.3 金融科技發展提升大模型應用效率
3.3 中國金融大模型技術選型
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 金融機構技術選型考慮因素
3.4 中國金融大模型部署方式
3.4.1 私有化部署
3.4.2 行業云部署
3.4.3 公有云部署
3.5 中國金融大模型產品匯總
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 金融大模型應用調研分析
3.8.1 金融大模型應用調研來源說明
3.8.2 金融大模型應用調研結果分析
1、應用前景
2、應用原則
3、應用場景
4、部署方式
5、應用領域
6、應用進度
7、應用效果
8、問題挑戰
9、降本效應
10、落地時間
3.9 中國金融大模型市場規模體量
3.10 中國金融大模型發展面臨的挑戰
第4章：中國金融大模型基礎能力構建及標準化
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 金融行業大模型構建路線圖
4.4.1 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
4.4.2 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
4.4.3 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
4.5 金融大模型基礎能力構建概述
4.6 金融大模型基礎能力構建之“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
4.6.3 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
4.6.4 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建之“數據”
4.7.1 數據處理與服務概述
4.7.2 國內外主要大預言模型數據集
4.7.3 數據API
4.7.4 訓練數據開發
4.7.5 推理數據開發
4.7.6 數據維護
4.7.7 金融大模型對數據的需求分析
4.8 金融大模型基礎能力構建之“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、數據處理和分析工具
4、優化和自動化工具
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 智能風控領域大模型應用優勢分析
5.2.3 智能風控領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 智能投研領域大模型應用優勢分析
5.3.3 智能投研領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 智能投顧領域大模型應用優勢分析
5.4.3 智能投顧領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 智能客服領域大模型應用優勢分析
5.5.3 智能客服領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 智能運維領域大模型應用優勢分析
5.6.3 智能運維領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
5.7.3 智能營銷
5.8 金融大模型應用場景戰略地位分析
第6章：中國金融大模型應用業態市場分析
6.1 金融大模型應用業態分布
6.1.1 金融大模型應用業態概述
6.1.2 金融大模型應用業態對比
6.2 金融大模型應用業態：銀行
6.2.1 銀行業大模型應用概述
6.2.2 銀行業大模型部署模式與技術架構
1、銀行業大模型部署模式
2、銀行業大模型技術架構
6.2.3 銀行業大模型應用場景
6.2.4 銀行業大模型應用實踐分析
1、中國農業銀行- ChatABC
2、中國工商銀行-金融行業通用模型
3、平安銀行大模型
6.3 金融大模型應用業態：保險
6.3.1 保險業金融大模型應用概述
6.3.2 保險業金融大模型開放平臺架構及訓練方法
6.3.3 保險業金融大模型應用實踐
6.4 金融大模型應用業態：證券
6.4.1 證券業金融大模型應用概述
6.4.2 證券業金融大模型應用實踐
6.4.3 證券業金融大模型應用潛力
6.5 金融大模型應用業態：其他
6.5.1 信托
6.5.2 租賃
6.6 金融大模型應用業態市場戰略地位分析
第7章：全球及中國金融大模型企業案例解析
7.1 全球及中國金融大模型企業梳理與對比
7.2 全球金融大模型產業企業案例分析（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 中國金融大模型產業企業案例分析（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
——展望篇——
第8章：中國金融大模型產業政策環境洞察&發展潛力
8.1 金融大模型產業政策環境洞悉
8.1.1 國家層面金融大模型產業政策匯總
8.1.2 國家層面金融大模型產業發展規劃
8.1.3 國家重點政策/規劃對金融大模型產業的影響
8.2 金融大模型產業PEST分析圖
8.3 金融大模型產業SWOT分析
8.4 金融大模型產業發展潛力評估
8.5 金融大模型產業未來關鍵增長點
8.6 金融大模型產業發展前景預測（未來5年預測）
8.7 金融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：中國金融大模型產業投資戰略規劃策略及建議
9.1 金融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 金融大模型產業投資機會分析
9.2.1 金融大模型產業鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 金融大模型產業細分領域投資機會
9.2.3 金融大模型產業區域市場投資機會
9.2.4 金融大模型產業空白點投資機會
9.3 金融大模型產業投資價值評估
9.4 金融大模型產業投資策略建議
9.5 金融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：金融大模型的定義
圖表4：金融大模型的特征
圖表5：金融大模型專業術語
圖表6：金融大模型行業監管
圖表7：金融大模型產業鏈結構梳理
圖表8：金融大模型產業鏈生態全景圖譜
圖表9：金融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：本報告權威數據來源
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：全球金融大模型發展歷程
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據微調
圖表20：全球金融大模型應用概況
圖表21：全球金融機構金融大模型應用進展
圖表22：國外金融大模型產業發展經驗借鑒
圖表23：全球金融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：中國大模型落地金融業可行性分析
圖表30：中國金融大模型行業招投標分析
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：金融大模型應用調研分析
圖表34：金融大模型應用前景調研
圖表35：金融大模型應用原則調研
圖表36：金融大模型部署方式調研
圖表37：金融大模型應用領域調研
圖表38：金融大模型應用進度調研
圖表39：金融大模型應用效果調研
圖表40：金融大模型問題挑戰調研
圖表41：金融大模型降本效應調研
圖表42：金融大模型落地時間調研
圖表43：中國金融大模型市場規模體量
圖表44：中國金融大模型發展面臨的挑戰
圖表45：大模型技術路線及算法架構
圖表46：大模型工程化
圖表47：數據工程（數據處理和回流）
圖表48：模型調優（模型訓練與微調）
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：多模態大模型
圖表55：科學大模型
圖表56：金融行業大模型構建路線圖
圖表57：金融大模型基礎能力構建
圖表58：金融大模型基礎能力構建之“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：大模型基礎能力構建之“數據”
圖表63：數據處理與服務概述
圖表64：國內外主要大預言模型數據集
圖表65：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表66：AI基礎軟件產業鏈
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：大模型開發平臺
圖表70：AI基礎軟件產業鏈
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：金融行業智能風控業務概述
圖表75：智能風控領域大模型應用優勢分析
圖表76：智能風控領域大模型應用案例分析
圖表77：金融行業智能投研業務概述
圖表78：智能投研領域大模型應用優勢分析
圖表79：智能投研領域大模型應用案例分析
圖表80：金融行業智能投顧業務概述
圖表81：智能投顧領域大模型應用優勢分析
圖表82：智能投顧領域大模型應用案例分析
圖表83：金融行業智能客服業務概述
圖表84：智能客服領域大模型應用優勢分析
圖表85：智能客服領域大模型應用案例分析
圖表86：金融行業智能運維業務概述
圖表87：智能運維領域大模型應用優勢分析
圖表88：智能運維領域大模型應用案例分析
圖表89：金融大模型應用場景戰略地位分析
圖表90：金融大模型應用業態分布
圖表91：銀行業大模型應用概述
圖表92：銀行業大模型部署模式
圖表93：銀行業大模型技術架構
圖表94：銀行業大模型應用場景
圖表95：保險業金融大模型應用概述
圖表96：保險業金融大模型開放平臺架構及訓練方法
圖表97：保險業金融大模型應用實踐
圖表98：證券業金融大模型應用概述
圖表99：證券業金融大模型應用實踐
圖表100：證券業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案例解析
圖表103：全球及中國金融大模型企業梳理與對比
圖表104：全球金融大模型產業企業案例分析說明
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大模型技術架構
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技術架構
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大模型技術架構
圖表120：Open AI-GPT大模型應用場景
略····
