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

3.2iResearch-卓越者 评估指标介绍

3.3iResearch-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中涂品牌网，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