報告主要內容
行業解析
企業決策提供基礎依據。
全球視野
助力企業全球化戰略布局與決策
政策環境
緊跟時政，把握大局。
產業現狀
助力企業精準把握市場脈動。
技術動態
保持企業競爭優勢，創新驅動發展。
細分市場
發掘潛在商機，精準定位目標客戶。
競爭格局
知己知彼，制定有效的競爭策略。
典型企業
了解競爭對手、超越競爭對手。
產業鏈調查
上下游全產業鏈一網打盡，優化資源配置。
進出口跟蹤
把握國際市場動態，拓展國際業務。
前景趨勢
洞察未來，提前布局，搶占先機。
投資建議
合理配置資源，提高投資回報率。
服務客戶
導讀: 博思數據發布的《2024-2030年中國保險業大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了保險業大模型行業相關概述、中國保險業大模型產業運行環境、分析了中國保險業大模型行業的現狀、中國保險業大模型行業競爭格局、對中國保險業大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國保險業大模型產業發展前景與投資預測。您若想對保險業大模型產業有個系統的了解或者想投資保險業大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
報告說明:
博思數據發布的《2024-2030年中國保險業大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了保險業大模型行業相關概述、中國保險業大模型產業運行環境、分析了中國保險業大模型行業的現狀、中國保險業大模型行業競爭格局、對中國保險業大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國保險業大模型產業發展前景與投資預測。您若想對保險業大模型產業有個系統的了解或者想投資保險業大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章保險業大模型行業綜述及數據來源說明1.1 大模型產業界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優勢1.1.4 大模型所處行業1.2 保險業大模型行業界定1.2.1 保險業大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 保險業大模型相關專業術語1.2.3 保險業大模型行業監管1.3 保險業大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章中國保險業大模型產業發展現狀及痛點2.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發展歷程2.1.2 中國已發布大模型數量變化2.1.3 中國大模型參數規模變化2.1.4 中國大模型商業模式分析2.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地保險業可行性分析2.3 中國保險業大模型技術選型2.3.1 開源大模型應用2.3.2 產學研聯合創新大模型研制2.3.3 商用大模型采購2.3.4 保險機構技術選型考慮因素2.4 中國保險業大模型布局路徑2.5 中國保險業大模型招投標情況2.5.1 保險業大模型招投標統計2.5.2 保險業大模型招投標分析2.6 中國保險業大模型競爭要素及競爭格局2.6.1 保險業大模型競爭要素2.6.2 保險業大模型競爭格局2.6.3 主要保險業大模型廠商競爭力評價2.7 中國保險業大模型市場規模體量2.8 中國保險業大模型發展痛點第3章中國保險業大模型技術架構及能力構建3.1 完整大模型開發步驟3.2 大模型基礎架構及工程化3.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經網絡CNN4、循環神經網絡RNN5、前饋神經網絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數據工程（數據處理和回流）2、模型調優（模型訓練與微調）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力3.3 基礎大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模態大模型3.3.4 科學大模型3.4 大模型標準化3.4.1 大模型標準體系發展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2 行業大模型標準體系3.5 保險業大模型構建路線圖3.5.1 行業需求分析與資源評估1、業務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數據層評估5、工程層評估3.5.2 行業數據與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環境搭建4、數據處理5、模型訓練共建3.5.3 行業大模型精調與優化部署1、模型精調2、模型評估3、模型重訓優化4、模型聯調部署5、模型應用運營3.6 保險業大模型開放平臺架構及訓練方法3.6.1 保險業大模型開放平臺架構1、底層-模型即服務2、中間層-應用框架層3、上層-應用場景層3.6.2 保險業大模型訓練方法1、從預訓練開始定制模型2、參數微調3、上下文學習3.7 保險業大模型基礎能力構建概述3.8 保險業大模型基礎能力構建之“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芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.8.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局3.8.4 保險業大模型算力部署路徑1、自建算力2、算力混合部署3.9 保險業大模型基礎能力構建之“數據”3.9.1 數據處理與服務概述3.9.2 國內外主要大語言模型數據集3.9.3 數據API3.9.4 訓練數據開發3.9.5 推理數據開發3.9.6 數據維護3.9.7 保險業大模型對數據的需求分析3.10 保險業大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”3.10.1 AI基礎軟件概述3.10.2 AI基礎軟件市場概況3.10.3 AI基礎軟件競爭格局3.10.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數據處理和分析工具4、優化和自動化工具3.11 保險業大模型評測體系第4章中國保險業大模型應用場景分析4.1 保險業大模型行業應用場景分布4.2 保險業大模型應用場景：投研4.2.1 投研概述4.2.2 投研領域大模型應用優勢分析4.2.3 投研領域大模型應用案例分析4.3 保險業大模型應用場景：產品設計及定價4.3.1 產品設計及定價概述4.3.2 產品設計及定價領域大模型應用優勢分析4.3.3 產品設計及定價領域大模型應用案例分析4.4 保險業大模型應用場景：保險營銷4.4.1 保險營銷概述4.4.2 保險營銷領域大模型應用優勢分析4.4.3 保險營銷領域大模型應用案例分析4.5 保險業大模型應用場景：承保4.5.1 承保概述4.5.2 承保領域大模型應用優勢分析4.5.3 承保領域大模型應用案例分析4.6 保險業大模型應用場景：理賠4.6.1 理賠概述4.6.2 理賠領域大模型應用優勢分析4.6.3 理賠領域大模型應用案例分析4.7 保險業大模型應用場景：其他4.7.1 辦公4.7.2 法務4.7.3 風控4.8 保險業大模型應用場景戰略地位分析第5章中國保險業大模型應用實踐分析5.1 中國保險業大模型應用實踐匯總5.2 保險業大模型應用案例分析5.2.1 中國太保大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.2 陽光保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.3 泰康保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.4 眾安保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.5 平安保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.3 保險業大模型應用難點及應對5.3.1 數據收集與處理5.3.2 大模型幻覺問題5.3.3 災難性遺忘問題第6章中國保險業大模型企業案例解析6.1中國保險業大模型企業梳理與對比6.2 中國保險業大模型產業企業案例分析6.2.1 螞蟻集團-AntFinGLM1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2 云知聲-山海大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3 必有科技-保險大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4 度小滿-軒轅大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5 華為-盤古金融大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6 騰訊云-金融行業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7 科大訊飛-星火金融大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8 拓爾思-拓天大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9 星環科技-星環無涯1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10 青松保-InsureGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國保險業大模型產業政策環境洞察&發展潛力7.1 保險業大模型產業政策環境洞悉7.1.1 國家層面保險業大模型產業政策匯總7.1.2 國家層面保險業大模型產業發展規劃7.1.3 國家重點政策/規劃對保險業大模型產業的影響7.2 保險業大模型產業PEST分析圖7.3 保險業大模型產業SWOT分析7.4 保險業大模型產業發展潛力評估7.5 保險業大模型產業未來關鍵增長點7.6 保險業大模型產業趨勢預測分析7.7 保險業大模型產業發展趨勢洞悉7.7.1 整體發展趨勢7.7.2 監管規范趨勢7.7.3 技術創新趨勢7.7.4 細分市場趨勢7.7.5 市場競爭趨勢第8章中國保險業大模型產業投資規劃建議規劃策略及建議8.1 保險業大模型產業投資前景預警8.1.1 風險預警8.1.2 風險應對8.2 保險業大模型產業投資機會分析8.2.1 保險業大模型產業鏈薄弱環節投資機會8.2.2 保險業大模型產業細分領域投資機會8.2.3 保險業大模型產業區域市場投資機會8.2.4 保險業大模型產業空白點投資機會8.3 保險業大模型產業投資價值評估8.4 保險業大模型產業投資前景研究建議8.5 保險業大模型產業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業圖表3：保險業大模型的定義圖表4：保險業大模型的特征圖表5：保險業大模型專業術語圖表6：保險業大模型行業監管圖表7：保險業大模型產業鏈結構梳理圖表8：保險業大模型產業鏈生態全景圖譜圖表9：保險業大模型產業鏈區域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數據來源圖表12：本報告研究方法及統計標準圖表13：中國大模型發展歷程圖表14：中國已發布大模型數量變化圖表15：中國大模型參數規模變化圖表16：中國大模型商業模式分析圖表17：中國大模型發展趨勢洞悉圖表18：中國大模型落地保險業可行性分析圖表19：中國保險業大模型行業招投標分析圖表20：中國保險業大模型市場競爭格局圖表21：中國主要保險業大模型廠商競爭力評價圖表22：中國保險業大模型市場規模體量圖表23：中國保險業大模型發展痛點圖表24：大模型技術路線及算法架構圖表25：大模型工程化圖表26：數據工程（數據處理和回流）圖表27：模型調優（模型訓練與微調）圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）圖表29：服務運營（服務部署與托管）圖表30：平臺支撐能力更多圖表見正文……
博思數據發布的《2024-2030年中國保險業大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了保險業大模型行業相關概述、中國保險業大模型產業運行環境、分析了中國保險業大模型行業的現狀、中國保險業大模型行業競爭格局、對中國保險業大模型行業做了重點企業經營狀況分析及中國保險業大模型產業發展前景與投資預測。您若想對保險業大模型產業有個系統的了解或者想投資保險業大模型行業，本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章保險業大模型行業綜述及數據來源說明1.1 大模型產業界定1.1.1 大模型定義1.1.2 大模型的特征1.1.3 大模型核心優勢1.1.4 大模型所處行業1.2 保險業大模型行業界定1.2.1 保險業大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 保險業大模型相關專業術語1.2.3 保險業大模型行業監管1.3 保險業大模型產業畫像1.4 本報告數據來源及統計標準說明1.4.1 本報告研究范圍界定1.4.2 本報告權威數據來源1.4.3 研究方法及統計標準第2章中國保險業大模型產業發展現狀及痛點2.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發展歷程2.1.2 中國已發布大模型數量變化2.1.3 中國大模型參數規模變化2.1.4 中國大模型商業模式分析2.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地保險業可行性分析2.3 中國保險業大模型技術選型2.3.1 開源大模型應用2.3.2 產學研聯合創新大模型研制2.3.3 商用大模型采購2.3.4 保險機構技術選型考慮因素2.4 中國保險業大模型布局路徑2.5 中國保險業大模型招投標情況2.5.1 保險業大模型招投標統計2.5.2 保險業大模型招投標分析2.6 中國保險業大模型競爭要素及競爭格局2.6.1 保險業大模型競爭要素2.6.2 保險業大模型競爭格局2.6.3 主要保險業大模型廠商競爭力評價2.7 中國保險業大模型市場規模體量2.8 中國保險業大模型發展痛點第3章中國保險業大模型技術架構及能力構建3.1 完整大模型開發步驟3.2 大模型基礎架構及工程化3.2.1 大模型基礎架構1、Transformer架構2、大規模語言模型：BERT和GPT3、卷積神經網絡CNN4、循環神經網絡RNN5、前饋神經網絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數據工程（數據處理和回流）2、模型調優（模型訓練與微調）3、模型交付（模型壓縮與測試）4、服務運營（服務部署與托管）5、平臺支撐能力3.3 基礎大模型底座3.3.1 NLP大模型3.3.2 CV大模型3.3.3 多模態大模型3.3.4 科學大模型3.4 大模型標準化3.4.1 大模型標準體系發展1、大模型標準體系1.02、可信AI大模型標準體系2.03.4.2 行業大模型標準體系3.5 保險業大模型構建路線圖3.5.1 行業需求分析與資源評估1、業務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數據層評估5、工程層評估3.5.2 行業數據與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環境搭建4、數據處理5、模型訓練共建3.5.3 行業大模型精調與優化部署1、模型精調2、模型評估3、模型重訓優化4、模型聯調部署5、模型應用運營3.6 保險業大模型開放平臺架構及訓練方法3.6.1 保險業大模型開放平臺架構1、底層-模型即服務2、中間層-應用框架層3、上層-應用場景層3.6.2 保險業大模型訓練方法1、從預訓練開始定制模型2、參數微調3、上下文學習3.7 保險業大模型基礎能力構建概述3.8 保險業大模型基礎能力構建之“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芯片發展現狀3、AI芯片供應商格局4、主要AI芯片類型（1）CPU（2）GPU（3）DPU（4）TPU（5）FPGA（6）ASIC3.8.3 AI服務器1、AI服務器概述2、AI服務器發展現狀3、AI服務器供應商格局3.8.4 保險業大模型算力部署路徑1、自建算力2、算力混合部署3.9 保險業大模型基礎能力構建之“數據”3.9.1 數據處理與服務概述3.9.2 國內外主要大語言模型數據集3.9.3 數據API3.9.4 訓練數據開發3.9.5 推理數據開發3.9.6 數據維護3.9.7 保險業大模型對數據的需求分析3.10 保險業大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”3.10.1 AI基礎軟件概述3.10.2 AI基礎軟件市場概況3.10.3 AI基礎軟件競爭格局3.10.4 AI基礎軟件主要類型1、機器學習框架和庫2、模型訓練和部署平臺（1）模型訓練平臺（2）模型部署平臺（3）模型推理平臺3、數據處理和分析工具4、優化和自動化工具3.11 保險業大模型評測體系第4章中國保險業大模型應用場景分析4.1 保險業大模型行業應用場景分布4.2 保險業大模型應用場景：投研4.2.1 投研概述4.2.2 投研領域大模型應用優勢分析4.2.3 投研領域大模型應用案例分析4.3 保險業大模型應用場景：產品設計及定價4.3.1 產品設計及定價概述4.3.2 產品設計及定價領域大模型應用優勢分析4.3.3 產品設計及定價領域大模型應用案例分析4.4 保險業大模型應用場景：保險營銷4.4.1 保險營銷概述4.4.2 保險營銷領域大模型應用優勢分析4.4.3 保險營銷領域大模型應用案例分析4.5 保險業大模型應用場景：承保4.5.1 承保概述4.5.2 承保領域大模型應用優勢分析4.5.3 承保領域大模型應用案例分析4.6 保險業大模型應用場景：理賠4.6.1 理賠概述4.6.2 理賠領域大模型應用優勢分析4.6.3 理賠領域大模型應用案例分析4.7 保險業大模型應用場景：其他4.7.1 辦公4.7.2 法務4.7.3 風控4.8 保險業大模型應用場景戰略地位分析第5章中國保險業大模型應用實踐分析5.1 中國保險業大模型應用實踐匯總5.2 保險業大模型應用案例分析5.2.1 中國太保大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.2 陽光保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.3 泰康保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.4 眾安保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.2.5 平安保險大模型應用布局1、大模型研發投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態5.3 保險業大模型應用難點及應對5.3.1 數據收集與處理5.3.2 大模型幻覺問題5.3.3 災難性遺忘問題第6章中國保險業大模型企業案例解析6.1中國保險業大模型企業梳理與對比6.2 中國保險業大模型產業企業案例分析6.2.1 螞蟻集團-AntFinGLM1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.2 云知聲-山海大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.3 必有科技-保險大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.4 度小滿-軒轅大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.5 華為-盤古金融大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.6 騰訊云-金融行業大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.7 科大訊飛-星火金融大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.8 拓爾思-拓天大模型1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.9 星環科技-星環無涯1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展6.2.10 青松保-InsureGPT1、基本信息2、模型特點3、技術架構4、模型功能5、應用場景6、下游客戶7、最新進展第7章中國保險業大模型產業政策環境洞察&發展潛力7.1 保險業大模型產業政策環境洞悉7.1.1 國家層面保險業大模型產業政策匯總7.1.2 國家層面保險業大模型產業發展規劃7.1.3 國家重點政策/規劃對保險業大模型產業的影響7.2 保險業大模型產業PEST分析圖7.3 保險業大模型產業SWOT分析7.4 保險業大模型產業發展潛力評估7.5 保險業大模型產業未來關鍵增長點7.6 保險業大模型產業趨勢預測分析7.7 保險業大模型產業發展趨勢洞悉7.7.1 整體發展趨勢7.7.2 監管規范趨勢7.7.3 技術創新趨勢7.7.4 細分市場趨勢7.7.5 市場競爭趨勢第8章中國保險業大模型產業投資規劃建議規劃策略及建議8.1 保險業大模型產業投資前景預警8.1.1 風險預警8.1.2 風險應對8.2 保險業大模型產業投資機會分析8.2.1 保險業大模型產業鏈薄弱環節投資機會8.2.2 保險業大模型產業細分領域投資機會8.2.3 保險業大模型產業區域市場投資機會8.2.4 保險業大模型產業空白點投資機會8.3 保險業大模型產業投資價值評估8.4 保險業大模型產業投資前景研究建議8.5 保險業大模型產業可持續發展建議圖表目錄圖表1：大模型的特征圖表2：本報告研究領域所處行業圖表3：保險業大模型的定義圖表4：保險業大模型的特征圖表5：保險業大模型專業術語圖表6：保險業大模型行業監管圖表7：保險業大模型產業鏈結構梳理圖表8：保險業大模型產業鏈生態全景圖譜圖表9：保險業大模型產業鏈區域熱力圖圖表10：本報告研究范圍界定圖表11：本報告權威數據來源圖表12：本報告研究方法及統計標準圖表13：中國大模型發展歷程圖表14：中國已發布大模型數量變化圖表15：中國大模型參數規模變化圖表16：中國大模型商業模式分析圖表17：中國大模型發展趨勢洞悉圖表18：中國大模型落地保險業可行性分析圖表19：中國保險業大模型行業招投標分析圖表20：中國保險業大模型市場競爭格局圖表21：中國主要保險業大模型廠商競爭力評價圖表22：中國保險業大模型市場規模體量圖表23：中國保險業大模型發展痛點圖表24：大模型技術路線及算法架構圖表25：大模型工程化圖表26：數據工程（數據處理和回流）圖表27：模型調優（模型訓練與微調）圖表28：模型交付（模型壓縮與測試）圖表29：服務運營（服務部署與托管）圖表30：平臺支撐能力更多圖表見正文……
數據資料
全球宏觀數據庫
中國宏觀數據庫
政策法規數據庫
行業經濟數據庫
企業經濟數據庫
進出口數據庫
文獻數據庫
券商數據庫
產業園區數據庫
地區統計數據庫
協會機構數據庫
博思調研數據庫
版權申明:
本報告由博思數據獨家編制并發行，報告版權歸博思數據所有。本報告是博思數據專家、分析師在多年的行業研究經驗基礎上通過調研、統計、分析整理而得，具有獨立自主知識產權，報告僅為有償提供給購買報告的客戶使用。未經授權，任何網站或媒體不得轉載或引用本報告內容。如需訂閱研究報告，請直接撥打博思數據免費客服熱線（400 700 3630）聯系。
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