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第1章银行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 银行业大模型行业界定

1.2.1 银行业大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 银行业大模型相关专业术语

1.2.3 银行业大模型行业监管

1.3 银行业大模型产业画像

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章全球银行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 全球银行业大模型发展历程

2.3 全球银行业大模型技术路线

2.4.2 预训练银行业垂类大模型

2.4.3 基于通用大模型做银行业数据微调

2.4 全球银行业大模型应用现状

2.4.1 全球银行业大模型应用概况

2.4.2 全球银行机构大模型应用进展

1、摩根大通

2、花旗银行

2.5 国外银行业大模型产业发展经验借鉴

2.6 全球银行业大模型产业发展趋势洞悉

第3章欧冠杯银行业大模型产业发展现状及痛点

3.1 欧冠杯大模型发展现状及趋势分析

3.1.1 欧冠杯大模型发展历程

3.1.2 欧冠杯已发布大模型数量变化

3.1.3 欧冠杯大模型参数规模变化

3.1.4 欧冠杯大模型商业模式分析

3.1.5 欧冠杯大模型发展趋势洞悉

3.2 欧冠杯大模型落地银行业可行性分析

3.3 欧冠杯银行业大模型技术选型

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 银行业机构技术选型考虑因素

3.4 欧冠杯银行业大模型布局路径

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 欧冠杯银行业大模型招投标情况

3.5.1 银行业大模型招投标统计

3.5.2 银行业大模型招投标分析

3.6 欧冠杯银行业大模型竞争要素及竞争格局

3.6.1 银行业大模型竞争要素

3.6.2 银行业大模型竞争格局

3.6.3 主要银行业大模型厂商竞争力评价

3.7 欧冠杯银行业大模型市场规模体量

3.8 欧冠杯银行业大模型发展痛点

第4章欧冠杯银行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.

2、可信AI大模型标准体系2.

4.4.2 行业大模型标准体系

4.5 银行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 银行业大模型技术架构图

4.7 银行业大模型基础能力构建概述

4.8 银行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 银行业大模型算力部署路径

1、自建算力

2、算力混合部署

4.9 银行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 国内外主要大语言模型数据集

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 银行业大模型对数据的需求分析

4.10 银行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

第5章欧冠杯银行业大模型应用场景分析

5.1 银行业大模型行业应用场景分布

5.1.1 银行业大模型应用类型

5.1.2 大模型在银行价值链的应用

5.1.3 银行业大模型应用场景考虑因素

5.2 银行业大模型应用场景：风险合规

5.2.1 风险合规概述

5.2.2 风险合规领域大模型应用优势分析

5.2.3 风险合规领域大模型应用案例分析

5.3 银行业大模型应用场景：智能投顾

5.3.1 智能投顾概述

5.3.2 智能投顾领域大模型应用优势分析

5.3.3 智能投顾领域大模型应用案例分析

5.4 银行业大模型应用场景：智能客服

5.4.1 智能客服概述

5.4.2 智能客服领域大模型应用优势分析

5.4.3 智能客服领域大模型应用案例分析

5.5 银行业大模型应用场景：智能运维

5.5.1 智能运维概述

5.5.2 智能运维领域大模型应用优势分析

5.5.3 智能运维领域大模型应用案例分析

5.6 银行业大模型应用场景：其他

5.6.1 智能办公

5.6.2 智能研发

5.6.3 智能营销

5.7 银行业大模型应用场景战略地位分析

第6章欧冠杯银行业大模型应用实践分析

6.1 欧冠杯银行业大模型应用实践汇总

6.2 远程银行虚拟数字人应用及大模型赋能

6.2.1 远程银行虚拟数字人发展历程

6.2.2 远程银行虚拟数字人应用概况

6.2.3 远程银行虚拟数字人应用领域

6.2.4 大模型赋能远程银行虚拟数字人“智能进化”

6.3 银行业大模型应用案例分析

6.3.1 农业银行大模型应用布局

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

6.3.2 工商银行大模型应用布局

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

6.3.3 招商银行大模型应用布局

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

6.3.4 浦发银行大模型应用布局

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

6.3.5 平安银行大模型应用布局

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

6.4 银行业大模型应用难点及解决方案分析

第7章全球及欧冠杯银行业大模型企业案例解析

7.1 全球及欧冠杯银行业大模型企业梳理与对比

7.2 全球银行业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 Broadridge-BondGPT

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

7.2.3 Open AI-GPT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 欧冠杯银行业大模型产业企业案例分析

7.3.1 奇富科技-奇富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

7.3.2 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

7.3.3 马上消费金融-零售金融大模型“天镜”

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 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

7.3.5 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 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

7.3.7 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

7.3.8 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

7.3.9 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

7.3.10 恒生电子-LightGPT

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

第8章欧冠杯银行业大模型产业政策环境洞察&发展潜力

8.1 银行业大模型产业政策环境洞悉

8.1.1 国家层面银行业大模型产业政策汇总

8.1.2 国家层面银行业大模型产业发展规划

8.1.3 国家重点政策/规划对银行业大模型产业的影响

8.2 银行业大模型产业PEST分析图

8.3 银行业大模型产业SWOT分析

8.4 银行业大模型产业发展潜力评估

8.5 银行业大模型产业未来关键增长点

8.6 银行业大模型产业发展前景预测

8.7 银行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章欧冠杯银行业大模型产业投资战略规划策略及建议

9.1 银行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 银行业大模型产业投资机会分析

9.2.1 银行业大模型产业链薄弱环节投资机会

9.2.2 银行业大模型产业细分领域投资机会

9.2.3 银行业大模型产业区域市场投资机会

9.2.4 银行业大模型产业空白点投资机会

9.3 银行业大模型产业投资价值评估

9.4 银行业大模型产业投资策略建议

9.5 银行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：银行业大模型的定义

图表4：银行业大模型的特征

图表5：银行业大模型专业术语

图表6：银行业大模型行业监管

图表7：银行业大模型产业链结构梳理

图表8：银行业大模型产业链生态全景图谱

图表9：银行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：全球银行业大模型发展历程

图表18：预训练银行业垂类大模型

图表19：基于通用大模型做银行业数据微调

图表20：全球银行业大模型应用概况

图表21：全球银行业机构银行业大模型应用进展

图表22：国外银行业大模型产业发展经验借鉴

图表23：全球银行业大模型产业发展趋势洞悉

图表24：欧冠杯大模型发展历程

图表25：欧冠杯已发布大模型数量变化

图表26：欧冠杯大模型参数规模变化

图表27：欧冠杯大模型商业模式分析

图表28：欧冠杯大模型发展趋势洞悉

图表29：欧冠杯大模型落地银行业可行性分析

图表30：欧冠杯银行业大模型行业招投标分析

更多图表见正文……