保险业大模型行业分析报告_全球及中国保险业大模型发展前景与投资战略规划分析报告-前瞻产业研究院

——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

1.3.3 保险业大模型产业链区域热力图

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

2.1.3 全球大模型产业主流产品

2.1.4 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

2.4.2 预训练保险业垂类大模型

2.4.3 基于通用大模型做保险业数据微调

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 全球保险机构大模型应用进展

1、苏黎世保险

2、Chubb

3、Liberty Mutual

2.5 国外保险业大模型产业发展经验借鉴

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

3.3 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 保险机构技术选型考虑因素

3.4 中国保险业大模型布局路径

3.5 中国保险业大模型招投标情况

3.5.1 保险业大模型招投标统计

3.5.2 保险业大模型招投标分析

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 保险业大模型竞争格局

3.6.3 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

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、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

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

4.3.2 CV大模型

4.3.3 多模态大模型

4.3.4 科学大模型

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

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

1、从预训练开始定制模型

2、参数微调

3、上下文学习

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、主要AI芯片类型

（1）CPU

（2）GPU

（3）DPU

（4）TPU

（5）FPGA

（6）ASIC

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

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

4.11 保险业大模型评测体系

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

5.8 保险业大模型应用场景战略地位分析

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、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

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案例分析（不分先后，可指定）

7.3.1 蚂蚁集团-AntFinGLM

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 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

7.3.3 必有科技-保险大模型

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 度小满-轩辕大模型

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 华为-盘古金融大模型

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 腾讯云-金融行业大模型

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 科大讯飞-星火金融大模型

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 拓尔思-拓天大模型

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 星环科技-星环无涯

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 青松保-InsureGPT

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 国家层面保险业大模型产业发展规划

8.1.3 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分析图

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

8.6 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 整体发展趋势

8.7.2 监管规范趋势

8.7.3 技术创新趋势

8.7.4 细分市场趋势

8.7.5 市场竞争趋势

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

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 保险业大模型产业链薄弱环节投资机会

9.2.2 保险业大模型产业细分领域投资机会

9.2.3 保险业大模型产业区域市场投资机会

9.2.4 保险业大模型产业空白点投资机会

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

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：保险业大模型的定义

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：保险业大模型行业监管

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：保险业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：全球大模型产业发展历程

图表14：全球大模型产业发展概况

图表15：全球大模型产业主流产品

图表16：全球大模型产业市场规模体量

图表17：全球保险业大模型发展历程

图表18：预训练保险业垂类大模型

图表19：基于通用大模型做保险业数据微调

图表20：全球保险业大模型应用概况

图表21：全球保险业机构大模型应用进展

图表22：国外保险业大模型产业发展经验借鉴

图表23：全球保险业大模型产业发展趋势洞悉

图表24：中国大模型发展历程

图表25：中国已发布大模型数量变化

图表26：中国大模型参数规模变化

图表27：中国大模型商业模式分析

图表28：中国大模型发展趋势洞悉

图表29：中国大模型落地保险业可行性分析

图表30：中国保险业大模型行业招投标分析

图表31：中国保险业大模型市场竞争格局

图表32：中国主要保险业大模型厂商竞争力评价

图表33：中国保险业大模型市场规模体量

图表34：中国保险业大模型发展痛点

图表35：大模型技术路线及算法架构

图表36：大模型工程化

图表37：数据工程（数据处理和回流）

图表38：模型调优（模型训练与微调）

图表39：模型交付（模型压缩与测试）

图表40：服务运营（服务部署与托管）

图表41：平台支撑能力

图表42：NLP大模型

图表43：CV大模型

图表44：多模态大模型

图表45：科学大模型

图表46：保险业大模型构建路线图

图表47：保险业大模型开放平台架构及训练方法

图表48：保险业大模型基础能力构建

图表49：保险业大模型基础能力构建之“算力”

图表50：大模型的算力需求分析

图表51：AI芯片市场分析

图表52：AI服务器市场分析

图表53：大模型基础能力构建之“数据”

图表54：数据处理与服务概述

图表55：国内外主要大预言模型数据集

图表56：大模型基础能力构建之“AI基础软件”

图表57：AI基础软件产业链

图表58：AI基础软件市场概况

图表59：AI基础软件竞争格局

图表60：大模型开发平台

图表61：保险业大模型行业应用场景分布

图表62：保险行业投研业务概述

图表63：投研领域大模型应用优势分析

图表64：投研领域大模型应用案例分析

图表65：保险行业产品设计及定价业务概述

图表66：产品设计及定价领域大模型应用优势分析

图表67：产品设计及定价领域大模型应用案例分析

图表68：保险行业保险营销业务概述

图表69：保险营销领域大模型应用优势分析

图表70：保险营销领域大模型应用案例分析

图表71：保险行业承保业务概述

图表72：承保领域大模型应用优势分析

图表73：承保领域大模型应用案例分析

图表74：保险行业理赔业务概述

图表75：理赔领域大模型应用优势分析

图表76：理赔领域大模型应用案例分析

图表77：保险业大模型应用场景战略地位分析

图表78：中国保险业大模型应用实践汇总

图表79：中国太保大模型应用布局

图表80：阳光保险大模型应用布局

图表81：泰康保险大模型应用布局

图表82：众安保险大模型应用布局

图表83：平安保险大模型应用布局

图表84：全球及中国保险业大模型企业案例解析

图表85：全球及中国保险业大模型企业梳理与对比

图表86：全球保险业大模型产业企业案例分析说明

图表87：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型基本信息

图表88：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型特点

图表89：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型技术架构

图表90：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型应用场景

图表91：Paladin Group-UnderwriteGPT下游客户

图表92：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型最新进展

图表93：Simplifai-Insurance GPT基本信息

图表94：Simplifai-Insurance GPT模型特点

图表95：Simplifai-Insurance GPT技术架构

图表96：Simplifai-Insurance GPT应用场景

图表97：Simplifai-Insurance GPT特点

图表98：Simplifai-Insurance GPT最新进展

图表99：中国保险业大模型产业企业案例分析说明

图表100：蚂蚁集团-AntFinGLM基本信息

图表101：蚂蚁集团-AntFinGLM模型特点

图表102：蚂蚁集团-AntFinGLM技术架构

图表103：蚂蚁集团-AntFinGLM应用场景

图表104：蚂蚁集团-AntFinGLM特点

图表105：蚂蚁集团-AntFinGLM最新进展

图表106：云知声-山海大模型基本信息

图表107：云知声-山海大模型特点

图表108：云知声-山海大模型技术架构

图表109：云知声-山海大模型应用场景

图表110：云知声-山海下游客户

图表111：云知声-山海大模型最新进展

图表112：必有科技-保险大模型基本信息

图表113：必有科技-保险大模型特点

图表114：必有科技-保险大模型技术架构

图表115：必有科技-保险大模型应用场景

图表116：必有科技-保险下游客户

图表117：必有科技-保险大模型最新进展

图表118：度小满-轩辕大模型基本信息

图表119：度小满-轩辕大模型特点

图表120：度小满-轩辕大模型技术架构

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权威数据来源
一手调研资料	调研方法		直接观察法（实地走访、网络观察）
			访谈调查法（个别面访、集体面访、电话访谈、视频访谈、小组座谈）
			问券调查法（在线问券、电子邮件问券、入户分发等）
			会议调查法（参加博览会、展览会、高峰论坛、研修会、交流会、特训营、培训班、发布会、沙龙、讲座等会议，学习交流实现行情调查）
			桌面调查法（统计调查、文献研究等）
	调研对象		重点企业中高层（核心管理团队、研发/采购/生产/质检/销售等部门负责人等）
			业内专家学者（科研院所、政府机构、行业协会等）
			上游供应企业（原材料/零部件供应商、设备供应商、技术提供商等）
			下游及配套企业（渠道商、维修服务提供商、终端消费者等）
	调研范围		全面调研
			抽样调研（随机抽样、分层抽样、系统抽样等）
			典型调研（筛选具有代表性的特定对象）
			追踪调研（针对相同对象进行多时间点的纵向调研）
	调研内容		市场供需（产能、产量、产值、市场需求容量、消费量、销售额等）
			价值链信息（生产成本结构、产品毛利率等）
			竞争信息（头部企业、商业模式、经营状况、市场地位、市场份额、竞争优势、布局规划等）
			项目信息（在建、续建、拟建重大项目的投资规模、计划产出等）
			技术信息（技术突破点、技术路径、技术壁垒、技术趋势等）
			渠道信息（销售渠道、渠道占比、渠道策略等）
			产品信息（包装、规格、质量、价格等）
			用户画像（用户群体、用户特征、用户偏好等）
			壁垒信息（厂房标准、环境限制、资金投入等）
			趋势观点（发展阶段、发展痛点、发展方向、市场前景与机会等）
二手桌面资料	宏观经济社会数据	海外宏观运行数据	联合国统计委员会（UNSD）、世界银行发展数据局(WDI）、国际货币基金组织（IMF）、世界贸易组织（WTO)、联合国粮食及农业组织（FAO）、国际能源署（IEA）、国际劳工组织（ILO）、经济合作与发展组织(OECD)、世界卫生组织（WHO）、亚太统计研究所（SIAP）、欧洲统计学家会议（EMS)、牛津经济研究院、CEIE等国际组织与统计机构，以及各国政府统计部门
	宏观经济社会数据	国内宏观运行数据	国家/地方统计局、国家发改委、工业和信息化部、科技部、住建部、教育部、公安部、商务部、卫健委、财政部、民政部、水利部、文旅部、自然资源部、交通运输部、农业农村部、中国社科院、中国人民银行等
	政策标准数据信息	政策法规数据信息	前瞻政策大数据平台、国务院及各部门官网、地方政府部门官网、北大法宝、法信网等
	政策标准数据信息	标准数据信息	国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）、国家市场监督管理总局-国家标准信息公共服务平台、国家市场监督管理总局-国家标准全文公开系统、国务院-国家标准信息查询平台、中国通信标准化协会、工标网、中国知网等
	科技创新数据	技术专利数据	中国国家知识产权局、中国（南方）知识产权运营中心（SIPC）、中国上市药品专利信息登记平台、欧洲专利局（EPO）、美国专利商标局（USPTO）、日本特许厅（JPO）、韩国特许厅（KIPO）等
		技术研发信息	中国知网、专利说明书等
		科技成果转化信息	中国科技统计年鉴、国家科技成果转化项目库等
	产销与市场规模数据	国际咨询机构	麦肯锡（Mc Kinsey）、波士顿（BCG）、贝恩（Bain）、科尔尼（KEARNEY）、奥纬（Oliver Wyman）、德勤（Deloitte）、罗兰贝格（Roland Berger）、普华永道、埃森哲、Gartner、IDC、IHS Markit、Grand View Research、尼尔森（Nielsen）、彭博（Bloomberg）等
		政府部门	国家统计局、行业统计年鉴、中国（地方）统计年鉴、商务部、中国工业和信息化部、中国农业农村部、国家自然资源部、中国交通运输部、国家住建部、国家水利部、国家生态环境部、国家能源局、中国民用航空局、中国人民银行、国家药品监督管理局、国家疾病预防控制局、国家电影局、国家广播电视总局、中国文旅部、国家体育总局等
		行业组织与专业研究机构	能源电力：BloombergNEF、全球风能理事会（GWEC）、世界风能协会、国际水电协会、欧盟热泵协会、中国气象局风能太阳能中心、中国光伏行业协会、中国产业发展促进会生物质能产业分会、全国新能源消纳检测预警中心、中关村储能产业技术联盟、中国化学与物理电源行业协会、中国电力企业联合会等
			化工材料：经济合作与发展组织(OECD)、中国石油和化学工业联合会、隆众能源资讯网、中国石油流通协会、中国化工经济技术发展中心、中国合成橡胶工业协会、中国化学纤维工业协会、中国电子材料行业协会（CEMIA）、中国工程科技知识中心、中国塑料加工工业协会、中国涂料工业协会、中国氟硅有机材料工业协会（CAFSI）、中国耐火材料行业协会等
			高端装备：国际机器人联合会（IFR）、Wohlers Associates、Association for Advancing Automation、中国装备制造行业协会、中国机床工具工业协会、中国机械工程学会、中国增材制造产业联盟（AMAc）、中国3D打印技术产业联盟、中国仪器仪表行业协会（CIMA）、中国机械通用零部件工业协会、中国航天工业质量协会、中国自动化学会机器人专业委员会等
			汽车：国际汽车制造商协会（OICA）、中国汽车工业协会、中国汽车流通协会、中国汽车动力电池产业创新联盟、中国智能网联汽车产业创新联盟等
			半导体：国际半导体和材料协会（SEMI）、世界半导体贸易统计（WSTS) 、美国半导体行业协会（SIA）、全球半导体行业协会（WSTS）、IC Insight、中国半导体行业协会（CSIA）等
			医疗健康：美国国家生物技术信息中心（NCBI）、中国化学制药工业协会、中国医学装备协会、中国医疗器械行业协会、中国健康协会、药物临床试验登记信息公示平台、中国食品药品检定研究院、米内网等
			信息技术：国际电信联盟（ITU）、亚太线缆产业协会（APC）、Omdia、Hyperion Research、中国信息通信研究院（CAICT）、中国互联网络信息中心（CNNIC）、国家工业信息安全发展研究中心、中国互联网协会、网经社-电数宝等
			文体娱乐：联合国教科文组织（UNESCO）、美国国家人文基金会（NEH）、中国文化产业协会、中国文化娱乐行业协会、中国文教体育用品协会、中国体育用品业联合会、中国纺织品商业协会户外用品分会（COCA）、中国演出协会、中国新闻出版社、中国音数协游戏工委、中国广视索福瑞媒介研究（CSM）、灯塔研究院等
			零售快消：中国烟草行业学会、中国香料香精化妆品工业协会、中国奢侈品行业协会、中国珠宝玉石首饰行业协会、中国酒类流通协会、中国玩具和婴童用品协会、中国口腔清洁护理用品工业协会、中国连锁经营协会、中国饭店协会、中国烹饪协会、买购网（Maigoo）、网经社-电数宝等
			节能环保：国际自然保护联盟（IUCN）、中国节能协会节能服务产业委员会、中国环境保护产业协会、中国再生资源回收利用协会、中国物资再生协会、中国循环经济协会、中华环保联合会、中国环境文化促进会等
			交通运输：国际机场协会（ACI）、国际民航组织（ICAO）、通用航空协会（GAMA)、Logistics IQ、中国智能交通协会、国家铁路局、中国公路网、中国航空运输协会、中国物流与采购联合会（CFLP）等
			钢铁有色：世界钢铁协会、美国地质调查局（USGS）、国际铝业协会（IAI）、中国钢铁工业协会、中国炼焦行业协会（CCIA）、中国有色金属加工工业协会、中国钨业协会、中国电子材料行业协会覆铜板材料分会等
			房产建筑：全球建筑建设联盟、全国建筑市场监管公共服务平台、中国工程机械协会、中国建筑材料联合会、中国建筑装饰装修材料协会、中国加气混凝土协会、中指研究院、赢商网、联商网等
			金融保险：世界银行发展数据局(WDI）、美国保险专员协会（NAIC）、气候债券倡议组织（CBI）、中国银行间市场交易商协会、中国信托业协会、中国资产评估协会等
			农林牧渔：联合国粮食及农业组织（FAO）、国际咖啡组织、国际畜牧网、世界农化网（AgroPages）、中国农机工业网、中国水产科学研究院、中国饲料工业协会、中国兽药协会等
			纺织服装：中国轻工业信息中心、中国棉纺织行业协会、中国皮革工业信息中心、中国印染行业协会、中国染料工业协会、中国产业用纺织品行业协会等
	企业竞争数据	企业/品牌排行	各类行业协会，福布斯中国、胡润中国、财富中文网、阿里研究院、京东大数据研究院、CNPP品牌大数据研究院等
		企业大数据	前瞻企业大数据平台-企查猫、国家及地方统计局、中国及地方统计年鉴、行业主管政府部门、行业统计年鉴、行业协会等
		企业信用	前瞻企业大数据平台-企查猫、国家企业信用信息公示系统、国家政务服务平台-信用信息查询、国家信息中心-信用中国等
		企业经营	前瞻上市企业大数据平台、美国证券交易所、英国伦敦证券交易所、德国法兰克福证券交易所、香港证券交易所、深圳证券交易所、上海证券交易所、北京证券交易所、上市企业公报等
	进出口数据		联合国贸易数据库、ITC-TRADE MAP、中国海关总署、商务部数据中心、地方海关、中国医药保健品进出口商会等
	价格数据		国家发改委价格监测中心、农业农村部、生意社、阿里研究院、京东大数据研究院、隆重能源资讯网、中农立华原药价格指数、长江有色金属网等
	投融资数据		前瞻智慧招商系统-企业投资动向，高瓴资本、红杉资本、IDG资本、高瓴创投、深创投等投资机构，中国证监会，上海证券交易所、深圳证券交易所、香港证券交易所等证券交易所，中国证券投资基金业协会、北京市基金业协会等基金协会
	招投标数据		中国工业和信息化部-中国招标投标网、中国招投标公共服务平台、政府采购网、中国物流与采购联合会（CFLP）、国家药品集中采购服务平台、中国医疗器械采购公共服务平台、中国拟在建项目网等
	项目建设数据		国务院发改委-全国投资项目在线审批监管平台、住房和城乡建设部、生态环境部、中国拟在建项目网、中华油气项目数据库等
	产业园区建设及经营数据		前瞻智慧招商系统-前瞻园区库、科学技术部火炬高技术产业开发中心、中国开发区网、中国园区网、财政部政府和社会资本合作中心等
	行业区域市场数据		前瞻智慧招商系统-产业热力图，国家及地方统计局、中国及地方统计年鉴、中国工业统计年鉴、中国农业农村统计年鉴等统计年鉴，国家发改委、行业协会等
	行业/产品热度指数		百度指数、微信指数、谷歌指数、头条指数、搜狗指数、淘宝指数、微博指数、阿拉丁指数、中指数据、巨量算数等网络舆情监测大数据平台
	用户规模数据		国家互联网信息中心、中国工业和信息化部、中国信息通信研究院（CAICT）、中国互联网络信息中心（CNNIC）等
	行业经营效益数据		商务部，中国工业和信息化部、中国农业农村部等行业主管部门，中国工业统计年鉴、中国农业农村统计年鉴等行业统计年鉴
	产品注册登记及经营资质数据		商务部、中国工业和信息化部、国家食品药品监督管理局、国家金融监督管理总局、中国住房与城乡建设部、中国农业农村部、国家应急管理部、中国交通运输部等