——综述篇——

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

1.3.1 金融大模型产业链结构梳理

1.3.2 金融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：全球金融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 全球金融大模型发展历程

2.3 全球金融大模型技术路线

2.3.1 金融大模型技术路径对比

2.3.2 基于通用大模型做金融数据微调

2.3.3 金融垂类大模型

2.4 全球金融大模型应用现状

2.4.1 全球金融大模型应用概况

2.4.2 全球金融机构金融大模型应用进展

1、摩根士丹利

2、摩根大通

3、苏黎世保险：使用ChatGPT辅助理赔及承保

2.5 国外金融大模型产业发展经验借鉴

2.6 全球金融大模型产业发展趋势洞悉

第3章：中国金融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 中国大模型落地金融业可行性分析

3.2.1 金融业海量数据催生大模型需求

3.2.2 金融业数字化基础降低大模型应用门槛

3.2.3 金融科技发展提升大模型应用效率

3.3 中国金融大模型技术选型

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 金融机构技术选型考虑因素

3.4 中国金融大模型部署方式

3.4.1 私有化部署

3.4.2 行业云部署

3.4.3 公有云部署

3.5 中国金融大模型产品汇总

3.6 中国金融大模型招投标情况

3.6.1 金融大模型招投标统计

3.6.2 金融大模型招投标分析

3.7 中国金融大模型竞争要素及竞争格局

3.7.1 金融大模型竞争要素

3.7.2 金融大模型竞争格局

3.7.3 主要金融大模型厂商竞争力评价

3.8 中国金融大模型市场规模体量

3.9 中国金融大模型发展面临的挑战

3.9.1 数据治理困境

3.9.2 技术适配与监管合规冲突

3.9.3 复合型人才稀缺与投入产出失衡

第4章：中国金融大模型基础能力构建及标准化

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

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 金融行业大模型构建路线

4.4.1 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

4.4.2 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

4.4.3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

4.5 金融大模型基础能力构建概述

4.6 金融大模型基础能力构建之“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芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4.6.3 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

4.6.4 金融大模型算力部署路径

4.7 金融大模型基础能力构建之“数据”

4.7.1 数据处理与服务概述

4.7.2 国内外主要大预言模型数据集

4.7.3 数据API

4.7.4 训练数据开发

4.7.5 推理数据开发

4.7.6 数据维护

4.7.7 金融大模型对数据的需求分析

4.8 金融大模型基础能力构建之“AI基础软件”

4.8.1 AI基础软件概述

4.8.2 AI基础软件竞争格局

4.8.3 AI基础软件主要类型

4.9 金融大模型标准化

4.9.1 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

4.9.2 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

4.9.3 金融大模型标准

第5章：中国金融大模型应用场景分析

5.1 金融大模型行业应用场景分布

5.1.1 金融大模型应用场景全景图

5.1.2 金融大模型应用路线图

5.1.3 金融大模型落地路径分析

5.2 金融大模型应用场景：智能风控

5.2.1 智能风控概述

5.2.2 智能风控领域大模型应用优势分析

5.2.3 智能风控领域大模型应用案例分析

5.3 金融大模型应用场景：智能投研

5.3.1 智能投研概述

5.3.2 智能投研领域大模型应用优势分析

5.3.3 智能投研领域大模型应用案例分析

5.4 金融大模型应用场景：智能投顾

5.4.1 智能投顾概述

5.4.2 智能投顾领域大模型应用优势分析

5.4.3 智能投顾领域大模型应用案例分析

5.5 金融大模型应用场景：智能客服

5.5.1 智能客服概述

5.5.2 智能客服领域大模型应用优势分析

5.5.3 智能客服领域大模型应用案例分析

5.6 金融大模型应用场景：智能运维

5.6.1 智能运维概述

5.6.2 智能运维领域大模型应用优势分析

5.6.3 智能运维领域大模型应用案例分析

5.7 金融大模型应用场景：其他

5.7.1 智能办公

5.7.2 智能研发

5.7.3 智能营销

第6章：中国金融大模型应用业态市场分析

6.1 金融大模型应用业态分布

6.2 金融大模型应用业态：银行

6.2.1 银行业大模型应用概述

6.2.2 银行业大模型部署模式

6.2.3 银行业大模型技术架构

6.2.4 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

6.3 金融大模型应用业态：保险

6.3.1 保险业金融大模型应用概述

6.3.2 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

6.3.3 保险业大模型训练方法

6.3.4 保险业金融大模型应用实践

1、中国太保大模型

2、阳光保险大模型

6.4 金融大模型应用业态：证券

6.4.1 证券业金融大模型应用概述

6.4.2 证券业金融大模型应用实践

6.4.3 证券业金融大模型应用潜力

6.5 金融大模型应用业态：其他

6.5.1 信托

1、信托金融大模型应用概述

2、信托大模型应用实践分析

6.5.2 租赁

1、租赁金融大模型应用概述

2、租赁大模型应用实践分析

第7章：全球及中国金融大模型企业案例解析

7.1 全球及中国金融大模型企业梳理与对比

7.2 全球金融大模型产业企业案例分析

7.2.1 彭博-BloombergGPT

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 Open AI-GPT大模型

1、公司基本信息

2、模型发展历程

3、GPT-5在金融领域应用场景

4、下游客户

5、最新进展

7.3 中国金融大模型产业企业案例分析（不分先后，可指定）

7.3.1 奇富科技-奇富GPT

1、基本信息

2、技术架构

3、模型功能

4、应用产品

7.3.2 拓尔思-拓天大模型

1、基本信息

2、技术架构与功能

3、应用场景

4、案例

7.3.3 马上消费金融-零售金融大模型“天镜”

1、基本信息

2、技术架构

3、应用场景

4、最新动向

7.3.4 蚂蚁集团-百灵大模型

1、基本信息

2、技术架构

3、模型功能及应用场景

4、最新动态

7.3.5 华为-盘古金融大模型

1、基本信息

2、技术架构

3、模型功能

4、应用场景

5、案例

7.3.6 星环科技-星环无涯

1、基本信息

2、技术架构

3、模型功能及应用场景

4、最新进展

7.3.7 度小满-轩辕大模型

1、基本信息

2、技术架构与功能

3、应用场景

4、最新动态

7.3.8 腾讯云-金融行业大模型

1、基本信息

2、技术架构与功能

3、应用场景

4、下游客户

5、最新进展

7.3.9 科大讯飞-星火金融大模型

1、基本信息

2、技术架构

3、应用场景

4、案例

7.3.10 恒生电子-LightGPT

1、基本信息

2、技术架构

3、应用场景

4、案例

——展望篇——

第8章：中国金融大模型产业政策环境洞察&发展潜力

8.1 金融大模型产业政策环境洞悉

8.1.1 国家层面金融大模型产业政策汇总

8.1.2 国家重点政策/规划对金融大模型产业的影响——《银行保险机构数据安全管理办法》

8.2 金融大模型产业PEST分析图

8.3 金融大模型产业SWOT分析

8.4 金融大模型产业发展潜力评估

8.5 金融大模型产业未来关键增长点

8.5.1 多模态模型的发展

8.5.2 金融垂类大模型

8.6 金融大模型产业发展前景预测（未来5年预测）

8.7 金融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 产业竞争发展趋势

第9章：中国金融大模型产业投资战略规划策略及建议

9.1 金融大模型产业投资风险预警

9.1.1 技术与模型风险

9.1.2 数据合规与供给风险

9.1.3 商业落地与盈利风险

9.1.4 监管与伦理风险

9.2 金融大模型产业投资机会分析

9.2.1 金融大模型产业链薄弱环节投资机会

9.2.2 金融大模型产业细分领域投资机会

9.2.3 金融大模型产业重点区域投资机会

9.3 金融大模型产业投资价值评估

9.4 金融大模型产业投资策略建议

9.5 金融大模型产业可持续发展建议

10.5.1 金融大模型行业可持续发展建议——从政府监管角度

10.5.2 金融大模型行业可持续发展建议——从行业规范角度

10.5.3 金融大模型行业可持续发展建议——从企业内部角度

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：金融大模型的特征

图表5：金融大模型专业术语

图表6：中国金融大模型产业监管体系构成

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：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13：2025-2026年全球生成式人工智能流量份额（单位：%）

图表14：全球主流大模型产品介绍

图表15：2023-2025年全球大模型产业市场规模体量（单位：亿美元）

图表16：全球金融大模型发展历程

图表17：通用与金融垂类大模型优劣对比

图表18：BloombergGPT大模型和通用大模型在执行金融任务上的对比

图表19：国内外金融垂类大模型案例

图表20：国外金融机构金融大模型具体应用

图表21：国外金融大模型产业发展经验借鉴

图表22：全球金融大模型产业发展趋势洞悉

图表23：中国大模型发展历程

图表24：截至2025年全球AI大模型数量分布情况（单位：个，%）

图表25：中国大模型参数规模变化

图表26：大模型行业的商业模式

图表27：中国金融大模型产品汇总

图表28：2024-2025年中国金融大模型中标项目情况（单位：个，万元）

图表29：2025年中国金融大模型中标项目情况（单位：个，万元，%）

图表30：金融大模型竞争要素

图表31：2024年中国金融行业生成式AI平台市场份额（单位：%）

图表32：2025年中国金融大模型中标项目厂商排名（单位：个，万元）

图表33：中国主要金融大模型厂商竞争力评价

图表34：2023-2024年中国大模型市场规模（单位：亿元）

图表35：完整大模型开发步骤图

图表36：Transformer架构示意图

图表37：基于Transformer架构的BERT和GPT模型示意图

图表38：卷积神经网络（CNN）示意图

图表39：卷积神经网络（CNN）基本组成部分

图表40：循环神经网络（RNN）示意图

图表41：循环神经网络（RNN）基本组成部分分析

图表42：前馈神经网络（MLP）示意图

图表43：前馈神经网络（MLP）基本组成部分分析

图表44：数据工程评估内容

图表45：模型调优评估内容

图表46：模型交付评估内容

图表47：服务运营评估内容

图表48：平台支撑能力评估内容

图表49：NLP大模型发展现状

图表50：NLP大模型典型代表

图表51：CV大模型发展现状

图表52：CV大模型典型代表

图表53：多模态大模型发展现状

图表54：多模态大模型典型案例

图表55：科学计算大模型发展现状

图表56：科学计算大模型典型案例

图表57：大模型模态类型综合对比

图表58：金融行业大模型构建路线图

图表59：算力层评估内容

图表60：有监督的参数精调（SFT）示意图

图表61：P-tuning和P-tuning v2精调算法原理示意图

图表62：LoRA精调算法原理示意图

图表63：金融大模型基础能力构建

图表64：2025-2030年全球和中国算力需求规模（单位：Qn，EFLOPS，%）

图表65：人工智能芯片分类

图表66：2017-2025年中国AI芯片行业市场规模体量分析（单位：亿元）

图表67：中国人工智能芯片行业代表性企业产品及应用情况

图表68：2024年中国人工智能芯片企业TOP10

图表69：AI服务器分类

图表70：2023-2030年全球及中国AI服务器出货量分析及预测（单位：万台）

图表71：2025年上半年中国AI服务器销售额及市场份额（单位：%）

图表72：金融大模型算力部署路径对比

图表73：数据处理与服务主要内容

图表74：国内外主要大语言模型数据集

图表75：数据API内容

图表76：训练数据开发步骤

图表77：推理数据开发步骤

图表78：数据维护内容

图表79：AI基础软件内涵

图表80：中国AI基础软件竞争格局

图表81：AI基础软件主要类型

图表82：大模型标准体系1.0

图表83：大模型标准体系2.0

图表84：行业大模型标准体系

图表85：模型开发标准基本框架图

图表86：模型能力标准基本框架图

图表87：模型应用流程框图

图表88：模型运营图

图表89：金融大模型应用场景全景

图表90：金融大模型应用路线图

图表91：金融大模型落地路径分析

图表92：金融大模型应用业态对比

图表93：银行业大模型应用场景

图表94：银行业大模型部署模式

图表95：银行业大模型技术架构

图表96：ChatABC模型技术支撑及能力视图

图表97：中国工商银行大模型技术体系

图表98：平安银行大模型方案

图表99：保险业大模型行业应用场景分布

图表100：证券业金融大模型应用场景分布（一）

图表101：证券业金融大模型应用场景分布（二）

图表102：2023-2025年证券业公司大模型采纳率

图表103：主要券商大模型应用布局情况（一）

图表104：主要券商大模型应用布局情况（二）

图表105：证券业金融大模型应用潜力

图表106：DeepTrust大模型平台整体架构

图表107：全球及中国金融大模型企业梳理与对比

图表108：BloombergGPT基本信息表

图表109：BloombergGPT技术架构

图表110：OpenAI公司基本信息表

图表111：GPT发展历程

图表112：奇富科技-奇富GPT技术架构

图表113：奇富科技-奇富GPT功能模块

图表114：奇富科技-奇富GPT应用产品

图表115：拓尔思-拓天大模型技术架构与功能

图表116：拓尔思-拓天大模型应用场景

图表117：拓尔思-拓天大模型案例

图表118：图表118：马上消费金融-零售金融大模型“天镜”技术架构

图表119：蚂蚁集团金融大模型全栈技术布局

图表120：蚂蚁集团-百灵大模型功能及应用场景

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