报告说明:
博思数据发布的《2024-2030年中国保险业大模型市场增长点与投资价值分析报告》介绍了保险业大模型行业相关概述、中国保险业大模型产业运行环境、分析了中国保险业大模型行业的现状、中国保险业大模型行业竞争格局、对中国保险业大模型行业做了重点企业经营状况分析及中国保险业大模型产业发展前景与投资预测。您若想对保险业大模型产业有个系统的了解或者想投资保险业大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
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1.4 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第2章中国保险业大模型产业发展现状及痛点2.1 中国大模型发展现状及趋势分析2.1.1 中国大模型发展历程2.1.2 中国已发布大模型数量变化2.1.3 中国大模型参数规模变化2.1.4 中国大模型商业模式分析2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉2.2 中国大模型落地保险业可行性分析2.3 中国保险业大模型技术选型2.3.1 开源大模型应用2.3.2 产学研联合创新大模型研制2.3.3 商用大模型采购2.3.4 保险机构技术选型考虑因素2.4 中国保险业大模型布局路径2.5 中国保险业大模型招投标情况2.5.1 保险业大模型招投标统计2.5.2 保险业大模型招投标分析2.6 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局2.6.1 保险业大模型竞争要素2.6.2 保险业大模型竞争格局2.6.3 主要保险业大模型厂商竞争力评价2.7 中国保险业大模型市场规模体量2.8 中国保险业大模型发展痛点第3章中国保险业大模型技术架构及能力构建3.1 完整大模型开发步骤3.2 大模型基础架构及工程化3.2.1 大模型基础架构1、Transformer架构2、大规模语言模型：BERT和GPT3、卷积神经网络CNN4、循环神经网络RNN5、前馈神经网络MLP3.2.2 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3.3 基础大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模态大模型3.3.4 科学大模型3.4 大模型标准化3.4.1 大模型标准体系发展1、大模型标准体系1.02、可信AI大模型标准体系2.03.4.2 行业大模型标准体系3.5 保险业大模型构建路线图3.5.1 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3.5.2 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3.5.3 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3.6 保险业大模型开放平台架构及训练方法3.6.1 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3.6.2 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3.7 保险业大模型基础能力构建概述3.8 保险业大模型基础能力构建之“算力”3.8.1 大模型的算力需求分析3.8.2 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）ASIC3.8.3 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3.8.4 保险业大模型算力部署路径1、自建算力2、算力混合部署3.9 保险业大模型基础能力构建之“数据”3.9.1 数据处理与服务概述3.9.2 国内外主要大语言模型数据集3.9.3 数据API3.9.4 训练数据开发3.9.5 推理数据开发3.9.6 数据维护3.9.7 保险业大模型对数据的需求分析3.10 保险业大模型基础能力构建之“AI基础软件”3.10.1 AI基础软件概述3.10.2 AI基础软件市场概况3.10.3 AI基础软件竞争格局3.10.4 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3.11 保险业大模型评测体系第4章中国保险业大模型应用场景分析4.1 保险业大模型行业应用场景分布4.2 保险业大模型应用场景：投研4.2.1 投研概述4.2.2 投研领域大模型应用优势分析4.2.3 投研领域大模型应用案例分析4.3 保险业大模型应用场景：产品设计及定价4.3.1 产品设计及定价概述4.3.2 产品设计及定价领域大模型应用优势分析4.3.3 产品设计及定价领域大模型应用案例分析4.4 保险业大模型应用场景：保险营销4.4.1 保险营销概述4.4.2 保险营销领域大模型应用优势分析4.4.3 保险营销领域大模型应用案例分析4.5 保险业大模型应用场景：承保4.5.1 承保概述4.5.2 承保领域大模型应用优势分析4.5.3 承保领域大模型应用案例分析4.6 保险业大模型应用场景：理赔4.6.1 理赔概述4.6.2 理赔领域大模型应用优势分析4.6.3 理赔领域大模型应用案例分析4.7 保险业大模型应用场景：其他4.7.1 办公4.7.2 法务4.7.3 风控4.8 保险业大模型应用场景战略地位分析第5章中国保险业大模型应用实践分析5.1 中国保险业大模型应用实践汇总5.2 保险业大模型应用案例分析5.2.1 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5.2.2 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5.2.3 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5.2.4 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5.2.5 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5.3 保险业大模型应用难点及应对5.3.1 数据收集与处理5.3.2 大模型幻觉问题5.3.3 灾难性遗忘问题第6章中国保险业大模型企业案例解析6.1中国保险业大模型企业梳理与对比6.2 中国保险业大模型产业企业案例分析6.2.1 蚂蚁集团-AntFinGLM1、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6.2.2 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6.2.3 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6.2.4 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6.2.5 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6.2.6 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6.2.7 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6.2.8 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6.2.9 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6.2.10 青松保-InsureGPT1、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、最新进展第7章中国保险业大模型产业政策环境洞察&发展潜力7.1 保险业大模型产业政策环境洞悉7.1.1 国家层面保险业大模型产业政策汇总7.1.2 国家层面保险业大模型产业发展规划7.1.3 国家重点政策/规划对保险业大模型产业的影响7.2 保险业大模型产业PEST分析图7.3 保险业大模型产业SWOT分析7.4 保险业大模型产业发展潜力评估7.5 保险业大模型产业未来关键增长点7.6 保险业大模型产业趋势预测分析7.7 保险业大模型产业发展趋势洞悉7.7.1 整体发展趋势7.7.2 监管规范趋势7.7.3 技术创新趋势7.7.4 细分市场趋势7.7.5 市场竞争趋势第8章中国保险业大模型产业投资规划建议规划策略及建议8.1 保险业大模型产业投资前景预警8.1.1 风险预警8.1.2 风险应对8.2 保险业大模型产业投资机会分析8.2.1 保险业大模型产业链薄弱环节投资机会8.2.2 保险业大模型产业细分领域投资机会8.2.3 保险业大模型产业区域市场投资机会8.2.4 保险业大模型产业空白点投资机会8.3 保险业大模型产业投资价值评估8.4 保险业大模型产业投资前景研究建议8.5 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：中国大模型发展历程图表14：中国已发布大模型数量变化图表15：中国大模型参数规模变化图表16：中国大模型商业模式分析图表17：中国大模型发展趋势洞悉图表18：中国大模型落地保险业可行性分析图表19：中国保险业大模型行业招投标分析图表20：中国保险业大模型市场竞争格局图表21：中国主要保险业大模型厂商竞争力评价图表22：中国保险业大模型市场规模体量图表23：中国保险业大模型发展痛点图表24：大模型技术路线及算法架构图表25：大模型工程化图表26：数据工程（数据处理和回流）图表27：模型调优（模型训练与微调）图表28：模型交付（模型压缩与测试）图表29：服务运营（服务部署与托管）图表30：平台支撑能力更多图表见正文……
博思数据发布的《2024-2030年中国保险业大模型市场增长点与投资价值分析报告》介绍了保险业大模型行业相关概述、中国保险业大模型产业运行环境、分析了中国保险业大模型行业的现状、中国保险业大模型行业竞争格局、对中国保险业大模型行业做了重点企业经营状况分析及中国保险业大模型产业发展前景与投资预测。您若想对保险业大模型产业有个系统的了解或者想投资保险业大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
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1.4 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第2章中国保险业大模型产业发展现状及痛点2.1 中国大模型发展现状及趋势分析2.1.1 中国大模型发展历程2.1.2 中国已发布大模型数量变化2.1.3 中国大模型参数规模变化2.1.4 中国大模型商业模式分析2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉2.2 中国大模型落地保险业可行性分析2.3 中国保险业大模型技术选型2.3.1 开源大模型应用2.3.2 产学研联合创新大模型研制2.3.3 商用大模型采购2.3.4 保险机构技术选型考虑因素2.4 中国保险业大模型布局路径2.5 中国保险业大模型招投标情况2.5.1 保险业大模型招投标统计2.5.2 保险业大模型招投标分析2.6 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局2.6.1 保险业大模型竞争要素2.6.2 保险业大模型竞争格局2.6.3 主要保险业大模型厂商竞争力评价2.7 中国保险业大模型市场规模体量2.8 中国保险业大模型发展痛点第3章中国保险业大模型技术架构及能力构建3.1 完整大模型开发步骤3.2 大模型基础架构及工程化3.2.1 大模型基础架构1、Transformer架构2、大规模语言模型：BERT和GPT3、卷积神经网络CNN4、循环神经网络RNN5、前馈神经网络MLP3.2.2 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3.3 基础大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模态大模型3.3.4 科学大模型3.4 大模型标准化3.4.1 大模型标准体系发展1、大模型标准体系1.02、可信AI大模型标准体系2.03.4.2 行业大模型标准体系3.5 保险业大模型构建路线图3.5.1 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3.5.2 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3.5.3 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3.6 保险业大模型开放平台架构及训练方法3.6.1 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3.6.2 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3.7 保险业大模型基础能力构建概述3.8 保险业大模型基础能力构建之“算力”3.8.1 大模型的算力需求分析3.8.2 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）ASIC3.8.3 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3.8.4 保险业大模型算力部署路径1、自建算力2、算力混合部署3.9 保险业大模型基础能力构建之“数据”3.9.1 数据处理与服务概述3.9.2 国内外主要大语言模型数据集3.9.3 数据API3.9.4 训练数据开发3.9.5 推理数据开发3.9.6 数据维护3.9.7 保险业大模型对数据的需求分析3.10 保险业大模型基础能力构建之“AI基础软件”3.10.1 AI基础软件概述3.10.2 AI基础软件市场概况3.10.3 AI基础软件竞争格局3.10.4 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3.11 保险业大模型评测体系第4章中国保险业大模型应用场景分析4.1 保险业大模型行业应用场景分布4.2 保险业大模型应用场景：投研4.2.1 投研概述4.2.2 投研领域大模型应用优势分析4.2.3 投研领域大模型应用案例分析4.3 保险业大模型应用场景：产品设计及定价4.3.1 产品设计及定价概述4.3.2 产品设计及定价领域大模型应用优势分析4.3.3 产品设计及定价领域大模型应用案例分析4.4 保险业大模型应用场景：保险营销4.4.1 保险营销概述4.4.2 保险营销领域大模型应用优势分析4.4.3 保险营销领域大模型应用案例分析4.5 保险业大模型应用场景：承保4.5.1 承保概述4.5.2 承保领域大模型应用优势分析4.5.3 承保领域大模型应用案例分析4.6 保险业大模型应用场景：理赔4.6.1 理赔概述4.6.2 理赔领域大模型应用优势分析4.6.3 理赔领域大模型应用案例分析4.7 保险业大模型应用场景：其他4.7.1 办公4.7.2 法务4.7.3 风控4.8 保险业大模型应用场景战略地位分析第5章中国保险业大模型应用实践分析5.1 中国保险业大模型应用实践汇总5.2 保险业大模型应用案例分析5.2.1 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5.2.2 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5.2.3 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5.2.4 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5.2.5 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5.3 保险业大模型应用难点及应对5.3.1 数据收集与处理5.3.2 大模型幻觉问题5.3.3 灾难性遗忘问题第6章中国保险业大模型企业案例解析6.1中国保险业大模型企业梳理与对比6.2 中国保险业大模型产业企业案例分析6.2.1 蚂蚁集团-AntFinGLM1、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6.2.2 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6.2.3 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6.2.4 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6.2.5 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6.2.6 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6.2.7 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6.2.8 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6.2.9 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6.2.10 青松保-InsureGPT1、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、最新进展第7章中国保险业大模型产业政策环境洞察&发展潜力7.1 保险业大模型产业政策环境洞悉7.1.1 国家层面保险业大模型产业政策汇总7.1.2 国家层面保险业大模型产业发展规划7.1.3 国家重点政策/规划对保险业大模型产业的影响7.2 保险业大模型产业PEST分析图7.3 保险业大模型产业SWOT分析7.4 保险业大模型产业发展潜力评估7.5 保险业大模型产业未来关键增长点7.6 保险业大模型产业趋势预测分析7.7 保险业大模型产业发展趋势洞悉7.7.1 整体发展趋势7.7.2 监管规范趋势7.7.3 技术创新趋势7.7.4 细分市场趋势7.7.5 市场竞争趋势第8章中国保险业大模型产业投资规划建议规划策略及建议8.1 保险业大模型产业投资前景预警8.1.1 风险预警8.1.2 风险应对8.2 保险业大模型产业投资机会分析8.2.1 保险业大模型产业链薄弱环节投资机会8.2.2 保险业大模型产业细分领域投资机会8.2.3 保险业大模型产业区域市场投资机会8.2.4 保险业大模型产业空白点投资机会8.3 保险业大模型产业投资价值评估8.4 保险业大模型产业投资前景研究建议8.5 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：中国大模型发展历程图表14：中国已发布大模型数量变化图表15：中国大模型参数规模变化图表16：中国大模型商业模式分析图表17：中国大模型发展趋势洞悉图表18：中国大模型落地保险业可行性分析图表19：中国保险业大模型行业招投标分析图表20：中国保险业大模型市场竞争格局图表21：中国主要保险业大模型厂商竞争力评价图表22：中国保险业大模型市场规模体量图表23：中国保险业大模型发展痛点图表24：大模型技术路线及算法架构图表25：大模型工程化图表26：数据工程（数据处理和回流）图表27：模型调优（模型训练与微调）图表28：模型交付（模型压缩与测试）图表29：服务运营（服务部署与托管）图表30：平台支撑能力更多图表见正文……
数据资料
全球宏观数据库
中国宏观数据库
政策法规数据库
行业经济数据库
企业经济数据库
进出口数据库
文献数据库
券商数据库
产业园区数据库
地区统计数据库
协会机构数据库
博思调研数据库
版权申明:
本报告由博思数据独家编制并发行，报告版权归博思数据所有。本报告是博思数据专家、分析师在多年的行业研究经验基础上通过调研、统计、分析整理而得，具有独立自主知识产权，报告仅为有偿提供给购买报告的客户使用。未经授权，任何网站或媒体不得转载或引用本报告内容。如需订阅研究报告，请直接拨打博思数据免费客服热线（400 700 3630）联系。
本报告由博思数据独家编制并发行，报告版权归博思数据所有。本报告是博思数据专家、分析师在多年的行业研究经验基础上通过调研、统计、分析整理而得，具有独立自主知识产权，报告仅为有偿提供给购买报告的客户使用。未经授权，任何网站或媒体不得转载或引用本报告内容。如需订阅研究报告，请直接拨打博思数据免费客服热线（400 700 3630）联系。
