——综述篇——

第1章：保险业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 保险业大模型行业界定

1.2.1 保险业大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 保险业大模型相关专业术语

1.2.3 保险业大模型行业监管

1.3 保险业大模型产业画像

1.3.1 保险业大模型产业链结构梳理

1.3.2 保险业大模型产业链生态全景图谱

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

——现状篇——

第2章：全球保险业大模型产业发展现状及趋势

2.1 全球大模型产业发展现状

2.1.1 全球大模型产业发展历程

2.1.2 全球大模型产业发展概况

1、生产力

2、娱乐

3、视觉生成

4、音频生成

5、通用2B服务

2.1.3 全球大模型市场竞争格局

2.1.4 全球大模型产业主流产品

2.1.5 全球大模型产业市场规模体量

2.2 全球保险业大模型发展历程

2.3 全球保险业大模型技术路线

2.3.1 全球保险业大模型技术路线概述

2.3.2 预训练保险行业垂直大模型

2.3.3 基于通用大模型的垂直微调路线

2.3.4 联合研发路线

2.4 全球保险业大模型应用现状

2.4.1 全球保险业大模型应用概况

2.4.2 全球保险业大模型应用进程

2.4.3 全球保险机构大模型应用进展

1、苏黎世保险

2、安达保险

3、利宝保险（Liberty Mutual）

2.5 国外保险业大模型产业发展经验借鉴

2.5.1 全球保险业大模型产业重点区域市场

1、美国：科技与金融的双向奔赴

2、德国与欧洲：监管驱动下的合规典范

3、日本：应对老龄化与灾害的垂直深耕

2.5.2 国外保险业大模型产业发展经验总结

2.6 全球保险业大模型产业发展趋势洞悉

第3章：中国保险业大模型产业发展现状及痛点

3.1 中国大模型发展现状及趋势分析

3.1.1 中国大模型发展历程

3.1.2 中国已发布大模型数量变化

3.1.3 中国大模型参数规模变化

3.1.4 中国大模型商业模式分析

3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

3.2 中国大模型落地保险业可行性分析

3.2.1 保险业海量数据催生大模型需求

3.2.2 保险业数字化基础降低大模型应用门槛

3.2.3 保险业科技发展提升大模型应用效率

3.3 中国保险业大模型技术选型

3.3.1 开源大模型应用

3.3.2 产学研联合创新大模型研制

3.3.3 商用大模型采购

3.3.4 保险机构技术选型策略总结

3.4 中国保险业大模型布局路径

3.4.1 自主研发

3.4.2 基于行业基础大模型构建专属大模型

3.4.3 按需接入各类大模型API或私有化部署

3.5 中国保险业大模型招投标情况

3.5.1 保险业大模型招标采购事件汇总

3.5.2 保险业大模型招标采购数据解读

1、中国保险业大模型行业招标及中标数量

2、中国保险业大模型行业中标项目金额分布

3、中国保险业大模型行业中标项目主体特征

4、中国保险业大模型行业中标项目区域分布

3.6 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局

3.6.1 保险业大模型竞争要素

3.6.2 主要保险业大模型厂商竞争力评价

3.7 中国保险业大模型市场规模体量

3.8 中国保险业大模型发展痛点

3.8.1 技术适配性不足与投入产出失衡

3.8.2 数据治理缺陷与知识沉淀困难

3.8.3 数据安全风险与监管适配难题

第4章：中国保险业大模型技术架构及能力构建

4.1 完整大模型开发步骤

4.2 大模型基础架构及工程化

4.2.1 大模型基础架构

1、前馈神经网络MLP

2、循环神经网络RNN

3、卷积神经网络CNN

4、Transformer架构

5、大规模语言模型：BERT和GPT

4.2.2 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

4.3 基础大模型底座

4.3.1 NLP大模型

1、NLP大模型概述

2、NLP大模型发展现状

3、NLP大模型典型代表

4.3.2 CV大模型

1、CV大模型概述

2、CV大模型发展现状

3、CV大模型典型代表

4.3.3 多模态大模型

1、多模态大模型概述

2、多模态大模型发展现状

3、多模态大模型典型案例

4.3.4 科学大模型

1、科学计算大模型概述

2、科学计算大模型发展现状

3、科学计算大模型典型案例

4.3.5 大模型模态类型综合对比

4.4 大模型标准化

4.4.1 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

4.4.2 行业大模型标准体系

1、模型开发标准

2、模型能力标准

3、模型应用标准

4、模型运营标准

5、安全可信标准

4.4.3 金融大模型标准

4.4.4 保险业大模型标准

4.5 保险业大模型构建路线图

4.5.1 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

4.5.2 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

4.5.3 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

4.6 保险业大模型开放平台架构及训练方法

4.6.1 保险业大模型开放平台架构

1、底层-模型即服务

2、中间层-应用框架层

3、上层-应用场景层

4.6.2 保险业大模型训练方法

4.7 保险业大模型基础能力构建概述

4.8 保险业大模型基础能力构建之“算力”

4.8.1 大模型的算力需求分析

4.8.2 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

4.8.3 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

4.8.4 保险业大模型算力部署路径

1、自建算力

2、算力混合部署

4.9 保险业大模型基础能力构建之“数据”

4.9.1 数据处理与服务概述

4.9.2 国内外主要大预言模型数据集

4.9.3 数据API

4.9.4 训练数据开发

4.9.5 推理数据开发

4.9.6 数据维护

4.9.7 保险业大模型对数据的需求分析

4.10 保险业大模型基础能力构建之“AI基础软件”

4.10.1 AI基础软件概述

4.10.2 AI基础软件市场概况

4.10.3 AI基础软件竞争格局

4.10.4 AI基础软件主要类型

4.11 保险业大模型评测体系

4.11.1 大模型的主要评测手段

4.11.2 保险领域大模型评估体系

4.11.3 S-Eval综合性测评基准

1、S-Eval概述

2、S-Eval评测体系

第5章：中国保险业大模型应用场景分析

5.1 保险业大模型行业应用场景分布

5.2 保险业大模型应用场景：投研

5.2.1 投研概述

5.2.2 投研领域大模型应用优势分析

5.2.3 投研领域大模型应用案例分析

5.3 保险业大模型应用场景：产品设计及定价

5.3.1 产品设计及定价概述

5.3.2 产品设计及定价领域大模型应用优势分析

5.3.3 产品设计及定价领域大模型应用案例分析

5.4 保险业大模型应用场景：保险营销

5.4.1 保险营销概述

5.4.2 保险营销领域大模型应用优势分析

5.4.3 保险营销领域大模型应用案例分析

5.5 保险业大模型应用场景：承保

5.5.1 承保概述

5.5.2 承保领域大模型应用优势分析

5.5.3 承保领域大模型应用案例分析

5.6 保险业大模型应用场景：理赔

5.6.1 理赔概述

5.6.2 理赔领域大模型应用优势分析

5.6.3 理赔领域大模型应用案例分析

5.7 保险业大模型应用场景：其他

5.7.1 办公

5.7.2 法务

5.7.3 风控

第6章：中国保险业大模型应用实践分析

6.1 中国保险业大模型应用实践汇总

6.2 保险业大模型应用案例分析

6.2.1 中国太保大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

6.2.2 阳光保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

6.2.3 泰康保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

6.2.4 众安保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

6.2.5 平安保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

6.3 保险业大模型应用难点及应对

6.3.1 数据收集与处理

6.3.2 大模型幻觉问题

6.3.3 灾难性遗忘问题

第7章：全球及中国保险业大模型企业案例解析

7.1 全球及中国保险业大模型企业梳理与对比

7.2 全球保险业大模型产业企业应用案例分析（不分先后，可指定）

7.2.1 Paladin Group-UnderwriteGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、下游应用场景

7.2.2 Simplifai-Insurance GPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3 中国保险业大模型产业企业应用案例分析（不分先后，可指定）

7.3.1 蚂蚁集团-蚁小保（Finix-S1大模型）

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.2 阳光保险-阳光正言大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.3 云知声-山海大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.4 泰康保险集团-泰康百晓生（DeepSeek大模型）

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.5 中国人寿-“AI保宝”大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.6 平安保险-PingAnGPT大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.7 太平洋保险-太保大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.8 中国人保-“数智灵犀-人保大模型”

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.9 信美相互人寿-信美Chat-Trust 3.0

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

7.3.10 中科万国-万国通识大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

——展望篇——

第8章：中国保险业大模型产业政策环境洞察&发展潜力

8.1 保险业大模型产业政策环境洞悉

8.1.1 国家层面保险业大模型产业政策汇总

8.1.2 国家重点政策/规划对保险业大模型产业的影响

8.2 保险业大模型产业PEST分析

8.3 保险业大模型产业SWOT分析

8.4 保险业大模型产业发展潜力评估

8.5 保险业大模型产业未来关键增长点

8.5.1 业务场景全链路价值深度重构

8.5.2 技术底座自主可控能力全面夯实

8.5.3 生态协同与合规信任体系一体化构建

8.6 保险业大模型产业发展前景预测（未来5年预测）

8.7 保险业大模型产业发展趋势洞悉

8.7.1 监管规范趋势

8.7.2 技术创新趋势

8.7.3 市场竞争趋势

8.7.4 市场供需趋势

第9章：中国保险业大模型产业投资战略规划策略及建议

9.1 保险业大模型产业投资风险预警

9.1.1 风险预警

1、数据隐私与安全风险

2、行业技术风险

3、宏观政策风险

9.1.2 风险应对

9.2 保险业大模型产业投资机会分析

9.2.1 产业链薄弱环节投资机会

9.2.2 产业细分领域投资机会

9.2.3 产业重点区域投资机会

9.3 保险业大模型产业投资价值评估

9.4 保险业大模型产业投资策略建议

9.5 保险业大模型产业可持续发展建议

9.5.1 政府与国家层面的顶层设计建议

9.5.2 行业组织与生态协同的推动建议

9.5.3 企业内部经营与用户信任机制建议

图表1：大模型的特征

图表2：大模型核心特征

图表3：本报告研究领域所处行业

图表4：保险业大模型的特征

图表5：保险业大模型专业术语

图表6：中国保险大模型产业监管体系构成

图表7：保险业大模型产业链结构梳理

图表8：保险业大模型产业链生态全景图谱

图表9：本报告研究范围界定

图表10：本报告权威数据来源

图表11：本报告研究方法及统计标准

图表12：全球大模型产业发展历程

图表13：全球大模型生产力领域演进历程分析

图表14：全球大模型视觉生成领域发展及产品分析

图表15：2024年全球大模型技术公司市占率排名（按模型的收入计）（单位：%）

图表16：2025-2026年全球生成式人工智能流量份额（单位：%）

图表17：全球主流大模型产品介绍

图表18：2023-2025年全球大模型产业市场规模体量（单位：亿美元）

图表19：全球保险业大模型发展历程

图表20：全球保险业大模型技术路线

图表21：预训练保险垂直模型架构图

图表22：基于通用大模型的垂直微调路线架构图

图表23：联合研发路线结构图

图表24：全球保险业大模型应用概况

图表25：2024年全球人工智能在各行业的应用水平对比（单位：%）

图表26：2024年全球人工智能规模化应用状况的行业对比（单位：%）

图表27：国外保险业大模型产业发展经验借鉴

图表28：全球保险业大模型产业发展趋势洞悉

图表29：中国大模型发展历程

图表30：截至2025年全球AI大模型数量分布情况（单位：个，%）

图表31：中国大模型参数规模变化

图表32：大模型行业的商业模式

图表33：金融服务专业人员调查

图表34：保险机构技术选型策略总结

图表35：截至2026年中国保险业大模型行业主要中标项目信息部分汇总（单位：元）

图表36：2022-2026年中国保险业大模型行业招标及中标项目数量（单位：个）

图表37：截至2026年中国保险业大模型行业主要中标项目金额分布（单位：个）

图表38：截至2026年中国保险业大模型行业中标项目招采单位分布（单位：%）

图表39：截至2026年中国保险业大模型行业中标项目地区分布（单位：个）

图表40：中国保险业大模型市场竞争要素

图表41：中国主要保险业大模型厂商竞争力评价

图表42：2023-2024年中国保险业大模型市场规模测算（单位：亿元）

图表43：完整大模型开发步骤图

图表44：前馈神经网络（MLP）示意图

图表45：循环神经网络（RNN）示意图

图表46：卷积神经网络（CNN）示意图

图表47：Transformer架构示意图

图表48：基于Transformer架构的BERT和GPT模型示意图

图表49：数据工程评估内容

图表50：模型调优评估内容

图表51：模型交付评估内容

图表52：服务运营评估内容

图表53：平台支撑能力评估内容

图表54：NLP大模型发展现状

图表55：NLP大模型典型代表

图表56：CV大模型发展现状

图表57：CV大模型典型代表

图表58：多模态大模型发展现状

图表59：多模态大模型典型案例

图表60：科学计算大模型发展现状

图表61：科学计算大模型典型案例

图表62：大模型模态类型综合对比

图表63：大模型标准体系1.0

图表64：大模型标准体系2.0

图表65：行业大模型标准体系

图表66：模型开发标准基本框架图

图表67：模型能力标准基本框架图

图表68：模型应用流程框图

图表69：模型运营图

图表70：保险业大模型构建路线图

图表71：算力层评估内容

图表72：有监督的参数精调（SFT）示意图

图表73：P-tuning和P-tuning v2精调算法原理示意图

图表74：LoRA精调算法原理示意图

图表75：保险业大模型基础能力

图表76：2025-2030年全球和中国算力需求规模（单位：Qn，EFLOPS，%）

图表77：人工智能芯片分类

图表78：2017-2025年中国AI芯片行业市场规模体量分析（单位：亿元）

图表79：中国AI芯片行业企业竞争图谱

图表80：2025年中国AI芯片市场份额预测（单位：%）

图表81：AI服务器分类

图表82：2023-2030年全球及中国AI服务器出货量分析及预测（单位：万台）

图表83：2025年上半年中国AI服务器销售额及市场份额（单位：%）

图表84：自建算力-私有化部署保险大模型示意图

图表85：算力混合部署-公有化部署保险大模型示意图

图表86：算力混合部署-混合方式部署保险大模型示意图

图表87：数据处理与服务主要内容

图表88：国内外主要大语言模型数据集

图表89：数据API内容

图表90：训练数据开发步骤

图表91：推理数据开发步骤

图表92：数据维护内容

图表93：AI基础软件内涵

图表94：2019-2026年中国人工智能软件行业市场规模（单位：亿元，%）

图表95：中国AI基础软件竞争格局

图表96：AI基础软件主要类型

图表97：大模型的主要评测手段

图表98：S -Eval评测体系架构图

图表99：保险业大模型行业应用场景分布

图表100：大模型在保险业投研领域的应用

图表101：产品设计的核心类型

图表102：大模型在保险产品设计与定价环节应用场景

图表103：产品营销渠道与模式

图表104：保险营销领域大模型应用场景

图表105：承保业务的主要类型

图表106：保险营销领域大模型应用场景

图表107：理赔业务的主要类型

图表108：保险理赔领域大模型应用场景

图表109：保险办公领域大模型应用场景

图表110：保险法务领域大模型应用场景

图表111：保险风控领域大模型应用场景

图表112：中国保险企业自研大模型产品

图表113：中国科技厂商赋能保险业大模型产品

图表114：平安保险大模型研发成效

图表115：保险业大模型数据收集与处理问题应对方式

图表116：保险业大模型幻觉问题应对方式

图表117：保险业大模型灾难性遗忘问题应对方式

图表118：全球及中国保险业大模型企业梳理与对比

图表119：“蚁小保”技术架构示意图

图表120：蚂蚁集团-“蚁小保”服务功能

如您对保险业大模型行业报告有个性化需求，请点击个性化定制咨询 »