报告简介

随着生成算法、预训练模型、多模态数据分析等AI技术的聚集融合，AIGC技术的实践效用迎来了行业级大爆发。通用大模型技术的成熟推动了新一轮行业生产力变革，在投入提升与政策扶植的双重作用下，以大模型技术为底座、结合专业化金融能力的金融大模型产品应运而生。对此，《2024年中国金融大模型产业发展洞察报告》将关注国内金融大模型产业的发展情况，分析金融大模型结构特征与优势能力，预判未来的产业趋势及业务应用方向。同时，本篇报告优选国内金融大模型领域的头部企业，深度剖析其金融大模型产品力与实践能力，评选出TOP20金融大模型产业卓越服务商榜单。

目录

1 中国金融大模型产业发展背景介绍
1.1 技术崛起：大模型迭代历程回顾
1.2 能力适配：大模型与金融数智化高度适配
1.3 产业定制：大模型技术的产业化应用

2 金融大模型结构特征与优势能力分析
2.1 金融大模型核心结构总览
2.2 基座支持：通用大模型
2.3 功能增强：大模型工具链
2.4 业务适配：大模型垂类场景训练
2.5 阶段一：产品构建期
2.6 阶段二：模型使用期
2.7 阶段三：迭代维护期

3 中国金融大模型产业卓越者评选
3.1 卓越者入围说明
3.2 iResearch-卓越者 评估指标介绍
3.3 iResearch-卓越者 入围厂商
4 中国金融大模型产业未来趋势预判
趋势一:市场趋势前瞻
趋势二:产品结构建设
趋势三:技术能力迭代
趋势四: 未来场景应用

5 中国金融大模型产业专家之声
5.1软通动力：以“1+V+n”的方式构建AI基础模型的支撑体系，与战略伙伴一同推动大模型在垂直领域的生态建设
5.2 恒生聚源：金融大模型建设需要厂商在金融领域有足够的经验积累，除了金融场景应用的数据，还包括金融业务的know-how能力
5.3 中关村科金：以丰富的经验积累为金融机构提供安全可控的技术赋能，以务实的态度携手客户实现从+AI迈向AI+的进阶
5.4 腾讯金融云：模型底座与场景生态是金融大模型建设的两大优势，聚焦深度与精准度是金融大模型的下一步迭代方向

图表目录

图1-1大模型技术迭代与产品模式应用分析
图1-2大模型技术的产业化应用——业务需求与技术能力的匹配
图1-3 大模型技术的产业化应用——金融大模型

图2-1金融大模型核心结构总览——以通用大模型为底座的金融大模型产业链分析
图2-2通用大模型产品在金融行业的两大核心应用——金融大模型产品基座支持与大模型泛在化能力应用
图2-3 大模型工具链的能力增强表现及“+工具链”的实践意义分析
图2-4金融大模型垂类场景训练分析——基于业务场景与客群信息的定制化训练
图2-5完整构建流程之下的金融大模型产品优势能力分析——产品构建阶段
图2-6 完整构建流程之下的金融大模型产品优势能力分析——模型使用阶段
图2-7 完整构建流程之下的金融大模型产品优势能力分析——迭代维护阶段

图3-1 iResearch - 卓越者(2024，中国金融大模型产业服务厂商)核心评估指标
图3-2 iResearch – 中国金融大模型产业卓越服务商TOP20榜单

图4-1国内金融大模型产业发展趋势前瞻——以需求端为导向、业务与科技深度结合的跨领域产业发展
图4-2金融大模型产品结构建设的趋势分析——边缘部署与模型轻量化
图4-3 AI协同应用的技术演进路径与智能体组成架构分析展示
图4-4金融大模型产品的未来场景应用分析——服务模式、场景范畴与应用困境的讨论