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报告导读：
金融大模型通常被定义为AI大模型在金融领域的垂直化研发与应用，即金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的AI大模型，主要以数据、算法和算力（被称为人工智能的“三驾马车”、“稳定三要素”）为技术支撑，归属于行业垂直大模型范畴。自2023年以来，中国金融大模型发展十分迅速。数据显示，2024年中国金融大模型行业市场规模为28.66亿元，同比增长79.9%。一方面，金融机构降本增效需求强烈，对智能投研、智能风控、智能客户服务等场景的需求集中爆发，推动大模型快速规模化落地。另一方面，大模型技术不断突破，在参数量级、推理成本与隐私保护能力上实现同步提升，推理成本持续下降，更好满足高频交易、财务分析等场景的实时性与合规性要求。目前，标准化产品凭借交付效率高、部署门槛低、覆盖场景广等优势，成为金融机构首选方案，占据金融大模型主要市场份额，2024年标准化产品占比71%，非标准化产品占比29%。企业方面，阿里云、百度智能云、商汤科技、华为云等企业凭借深厚的技术积累、对行业的精准把握以及丰富的项目落地经验，主导了金融大模型市场，占据大部分市场份额。2024年，阿里云，百度智能云以及商汤科技位列中国金融大模型市场前三位，市场份额分别为33.2%，19.3%和10.9%。未来，大模型基础技术能力将大幅增强，为深度理解金融业务奠定良好基础。同时，新技术的引入有望使金融大模型部署成本进一步下降。智能体技术加速发展，将促进大模型与金融业务不断融合。
基于此，依托智研咨询旗下金融大模型行业研究团队深厚的市场洞察力，并结合多年调研数据与一线实战需求，智研咨询推出《2025-2031年中国金融大模型行业市场动态分析及前景战略研判报告》。本报告立足金融大模型新视角，聚焦行业核心议题——变化趋势（怎么变）、用户需求（要什么）、投放选择（投向哪）、运营方法（如何投）及实践案例（看一看），期待携手行业伙伴，共谋行业发展新格局、新机遇，推动金融大模型行业发展。
观点抢先知：
技术架构：金融大模型产品的核心构建流程主要由三个环节构成，首先是作为技术底座支持的通用大模型为金融大模型产品的构建提供底层技术能力、算法、基础参数等底层模型逻辑方面的支持，在此基础之上，以解决特定领域应用能力短板问题的模型工具链系列产品将作为模型层与应用层的桥梁，为垂类模型的构建提供应用层面的增强，此外，私域信息库的模型训练将全面提升大模型产品的业务适配能力，为机构提供客制化的模型服务。
发展背景：在金融科技发展规划与金融机构数字化转型一系列政策的指导之下，国内金融行业的数智化转型颇具成效，越来越多的金融机构意识到数字化转型为自身业务发展带来的助力，行业内对于金融科技的资金投入逐年攀升。大模型作为有能力优化业务流程环节、完善合规应用的技术应用，其产业化及垂类应用的价值不容小觑。
市场规模：自2023年以来，中国金融大模型发展十分迅速。数据显示，2024年中国金融大模型行业市场规模为28.66亿元，同比增长79.9%。金融机构降本增效需求强烈，对智能投研、智能风控、智能客户服务等场景的需求集中爆发，推动大模型快速规模化落地。
市场结构：目前，标准化产品凭借交付效率高、部署门槛低、覆盖场景广等优势，成为金融机构首选方案，占据金融大模型主要市场份额，2024年标准化产品占比71%，非标准化产品占比29%。
企业格局：阿里云、百度智能云、商汤科技、华为云等企业凭借深厚的技术积累、对行业的精准把握以及丰富的项目落地经验，主导了金融大模型市场，占据大部分市场份额。2024年，阿里云，百度智能云以及商汤科技位列中国金融大模型市场前三位，市场份额分别为33.2%，19.3%和10.9%。
发展趋势：（1）大模型基础技术能力将大幅增强，为深度理解金融业务奠定良好基础；（2）新技术的引入有望使大模型部署成本进一步下降；（3）智能体技术加速发展，将促进大模型与金融业务不断融合。
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【特别说明】
1）内容概况部分为我司关于该研究报告核心要素的提炼与展现，内容概况中存在数据更新不及时情况，最终出具的报告数据以年度为单位监测更新。
2）报告最终交付版本与内容概况在展示形式上存在一定差异，但最终交付版完整、全面的涵盖了内容概况的相关要素。报告将以PDF格式提供。
第1章金融大模型行业综述及数据来源说明
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 金融大模型行业界定
1.2.1 金融大模型的界定
1、定义
2、特征
1.2.2 金融大模型相关专业术语
1.2.3 金融大模型行业监管
1.3 金融大模型产业画像
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
第2章中国金融大模型产业发展现状及痛点
2.1 中国大模型发展现状及趋势分析
2.1.1 中国大模型发展历程
2.1.2 中国已发布大模型数量变化
2.1.3 中国大模型参数规模变化
2.1.4 中国大模型商业模式分析
2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
2.2 中国大模型落地金融业可行性分析
2.2.1 金融业海量数据催生大模型需求
2.2.2 金融业数字化基础降低大模型应用门槛
2.2.3 金融科技发展提升大模型应用效率
2.3 中国金融大模型技术选型
2.3.1 开源大模型应用
2.3.2 产学研联合创新大模型研制
2.3.3 商用大模型采购
2.3.4 金融机构技术选型考虑因素
2.4 中国金融大模型部署方式
2.4.1 私有化部署
2.4.2 行业云部署
2.4.3 公有云部署
2.5 中国金融大模型产品汇总
2.6 中国金融大模型招投标情况
2.6.1 金融大模型招投标统计
2.6.2 金融大模型招投标分析
2.7 中国金融大模型竞争要素及竞争格局
2.7.1 金融大模型竞争要素
2.7.2 金融大模型竞争格局
2.7.3 主要金融大模型厂商竞争力评价
2.8 金融大模型应用调研分析
2.8.1 金融大模型应用调研来源说明
2.8.2 金融大模型应用调研结果分析
1、应用前景
2、应用原则
3、应用场景
4、部署方式
5、应用领域
6、应用进度
7、应用效果
8、问题挑战
9、降本效应
10、落地时间
2.9 中国金融大模型市场规模体量
2.10 中国金融大模型发展面临的挑战
第3章中国金融大模型基础能力构建及标准化
3.1 完整大模型开发步骤
3.2 大模型基础架构及工程化
3.2.1 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
3.2.2 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
3.3 基础大模型底座
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模态大模型
3.3.4 科学大模型
3.4 金融行业大模型构建路线图
3.4.1 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
3.4.2 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
3.4.3 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
3.5 金融大模型基础能力构建概述
3.6 金融大模型基础能力构建之“算力”
3.6.1 大模型的算力需求分析
3.6.2 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
3.6.3 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
3.6.4 金融大模型算力部署路径
1、自建算力
2、算力混合部署
3.7 金融大模型基础能力构建之“数据”
3.7.1 数据处理与服务概述
3.7.2 国内外主要大预言模型数据集
3.7.3 数据API
3.7.4 训练数据开发
3.7.5 推理数据开发
3.7.6 数据维护
3.7.7 金融大模型对数据的需求分析
3.8 金融大模型基础能力构建之“AI基础软件”
3.8.1 AI基础软件概述
3.8.2 AI基础软件市场概况
3.8.3 AI基础软件竞争格局
3.8.4 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
3.9 金融大模型标准化
3.9.1 大模型标准体系发展
1、大模型标准体系1.0
2、可信AI大模型标准体系2.0
3.9.2 行业大模型标准体系
3.9.3 金融大模型标准解读
第4章中国金融大模型应用场景分析
4.1 金融大模型行业应用场景分布
4.1.1 金融大模型应用场景全景图
4.1.2 金融大模型应用路线图
4.1.3 金融大模型落地路径分析
4.2 金融大模型应用场景：智能风控
4.2.1 智能风控概述
4.2.2 智能风控领域大模型应用优势分析
4.2.3 智能风控领域大模型应用案例分析
4.3 金融大模型应用场景：智能投研
4.3.1 智能投研概述
4.3.2 智能投研领域大模型应用优势分析
4.3.3 智能投研领域大模型应用案例分析
4.4 金融大模型应用场景：智能投顾
4.4.1 智能投顾概述
4.4.2 智能投顾领域大模型应用优势分析
4.4.3 智能投顾领域大模型应用案例分析
4.5 金融大模型应用场景：智能客服
4.5.1 智能客服概述
4.5.2 智能客服领域大模型应用优势分析
4.5.3 智能客服领域大模型应用案例分析
4.6 金融大模型应用场景：智能运维
4.6.1 智能运维概述
4.6.2 智能运维领域大模型应用优势分析
4.6.3 智能运维领域大模型应用案例分析
4.7 金融大模型应用场景：其他
4.7.1 智能办公
4.7.2 智能研发
4.7.3 智能营销
4.8 金融大模型应用场景战略地位分析
第5章中国金融大模型应用业态市场分析
5.1 金融大模型应用业态分布
5.1.1 金融大模型应用业态概述
5.1.2 金融大模型应用业态对比
5.2 金融大模型应用业态：银行
5.2.1 银行业大模型应用概述
5.2.2 银行业大模型部署模式与技术架构
1、银行业大模型部署模式
2、银行业大模型技术架构
5.2.3 银行业大模型应用场景
5.2.4 银行业大模型应用实践分析
1、中国农业银行- ChatABC
2、中国工商银行-金融行业通用模型
3、平安银行大模型
5.3 金融大模型应用业态：保险
5.3.1 保险业金融大模型应用概述
5.3.2 保险业金融大模型开放平台架构及训练方法
5.3.3 保险业金融大模型应用实践
5.4 金融大模型应用业态：证券
5.4.1 证券业金融大模型应用概述
5.4.2 证券业金融大模型应用实践
5.4.3 证券业金融大模型应用潜力
5.5 金融大模型应用业态：其他
5.5.1 信托
5.5.2 租赁
5.6 金融大模型应用业态市场战略地位分析
第6章中国金融大模型企业案例解析
6.1 中国金融大模型企业梳理与对比
6.2 中国金融大模型产业企业案例分析
6.2.1 奇富科技-奇富GPT
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.2 拓尔思-拓天大模型
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.3 马上消费金融-零售金融大模型“天镜”
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.4 蚂蚁集团-AntFinGLM
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.5 华为-盘古金融大模型
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.6 星环科技-星环无涯
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.7 度小满-轩辕大模型
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.8 腾讯云-金融行业大模型
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.9 科大讯飞-星火金融大模型
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
6.2.10 恒生电子-LightGPT
1、企业概述
2、竞争优势分析
3、企业经营分析
4、发展战略分析
第7章中国金融大模型产业政策环境洞察&发展潜力
7.1 金融大模型产业政策环境洞悉
7.1.1 国家层面金融大模型产业政策汇总
7.1.2 国家层面金融大模型产业发展规划
7.1.3 国家重点政策/规划对金融大模型产业的影响
7.2 金融大模型产业PEST分析图
7.3 金融大模型产业SWOT分析
7.4 金融大模型产业发展潜力评估
7.5 金融大模型产业未来关键增长点
7.6 金融大模型产业发展前景预测
7.7 金融大模型产业发展趋势洞悉
7.7.1 整体发展趋势
7.7.2 监管规范趋势
7.7.3 技术创新趋势
7.7.4 细分市场趋势
7.7.5 市场竞争趋势
第8章中国金融大模型产业投资战略规划策略及建议
8.1 金融大模型产业投资风险预警
8.1.1 风险预警
8.1.2 风险应对
8.2 金融大模型产业投资机会分析
8.2.1 金融大模型产业链薄弱环节投资机会
8.2.2 金融大模型产业细分领域投资机会
8.2.3 金融大模型产业区域市场投资机会
8.2.4 金融大模型产业空白点投资机会
8.3 金融大模型产业投资价值评估
8.4 金融大模型产业投资策略建议
8.5 金融大模型产业可持续发展建议
图表目录
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：金融大模型的定义
图表4：金融大模型的特征
图表5：金融大模型专业术语
图表6：金融大模型行业监管
图表7：金融大模型产业链结构梳理
图表8：金融大模型产业链生态全景图谱
图表9：金融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：中国大模型发展历程
图表14：中国已发布大模型数量变化
图表15：中国大模型参数规模变化
图表16：中国大模型商业模式分析
图表17：中国大模型发展趋势洞悉
图表18：中国大模型落地金融业可行性分析
图表19：中国金融大模型行业招投标分析
图表20：中国金融大模型市场竞争格局
图表21：中国主要金融大模型厂商竞争力评价
图表22：金融大模型应用调研分析
图表23：金融大模型应用前景调研
图表24：金融大模型应用原则调研
图表25：金融大模型部署方式调研
图表26：金融大模型应用领域调研
图表27：金融大模型应用进度调研
图表28：金融大模型应用效果调研
图表29：金融大模型问题挑战调研
图表30：金融大模型降本效应调研
更多图表见正文……
◆ 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。
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◆ 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。
01
智研咨询成立于2008年，具有17年产业咨询经验
02
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03
智研咨询目前累计服务客户上万家，客户覆盖全球，得到客户一致好评
04
智研咨询不仅仅提供精品行研报告，还提供产业规划、IPO咨询、行业调研等全案产业咨询服务
05
智研咨询精益求精地完善研究方法，用专业和科学的研究模型和调研方法，不断追求数据和观点的客观准确
06
智研咨询不定期提供各观点文章、行业简报、监测报告等免费资源，践行用信息驱动产业发展的公司使命
07
智研咨询建立了自有的数据库资源和知识库
08
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品质保证
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