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2024-2029年中國保險業大模型產業發展現狀分析及投資前景預測研究報告
報告編號：1911306       中國行業研究網       2024/10/16 打印
名稱： 2024-2029年中國保險業大模型產業發展現狀分析及投資前景預測研究報告
網址： http://www.wyfm1053.com/report/20241016/142841656.html
報告價格：

出版日期 2024年10月 報告頁碼 153頁 圖表數量 50個 中文版 13000元 英文版 27000元 中英文版 37000元

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Email： Report@chinairn.com
版權聲明： 本報告由中國行業研究網出品，報告版權歸中研普華公司所有。本報告是中研普華公司的研究與統計成果，報告為有償提供給購買報告的客戶使用。未獲得中研普華公司書面授權，任何網站或媒體不得轉載或引用，否則中研普華公司有權依法追究其法律責任。如需訂閱研究報告，請直接聯系本網站，以便獲得全程優質完善服務。
內容簡介： 保險業大模型是一種具有龐大參數規模和高度復雜性的機器學習模型，旨在通過擴大模型參數和大量數據訓練，用一個模型支撐所有人工智能的任務。 這種模型在保險業中展現出巨大的應用潛力，可以賦能保險業務的各個環節，包括核保、營銷、理賠等，成為保險業生產力變革的底層動力引擎。
目前，保險業大模型的應用已經從內部輔助辦公逐漸向智能產品咨詢、銷售輔助、核保理賠等保險核心業務延伸。例如，“人工+大模型”的服務模式加速了理賠流程，線上即可完成理賠操作，大大削減了人工成本，提升了業務處理效率和客戶滿意度。
未來，保險業大模型的發展趨勢將包括市場規模的持續擴大、保險產品創新不斷涌現、科技賦能保險業以及保險監管加強。預計在未來幾年，我國保險市場規模將繼續擴大，成為全球保險市場的必不可少力量。同時，人工智能、大數據、區塊鏈等先進技術將在保險領域得到廣泛應用，加強保險業務的效率和客戶體驗。
然而，大模型在保險業的落地仍面臨落地成本、金融數據標準化、合規性及數據安全等挑戰。綜合業內人士觀點，保險行業作為數據密集型行業，具備數據優勢和應用場景豐富，是大模型的最佳應用領域之一，但技術投入和算力也是不可忽視的挑戰。
本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及保險業大模型行業研究單位等公布和提供的大量資料。報告對我國保險業大模型行業的供需狀況、發展現狀、子行業發展變化等進行了分析，重點分析了國內外保險業大模型行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了保險業大模型行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報告對于保險業大模型產品生產企業、經銷商、行業管理部門以及擬進入該行業的投資者具有重要的參考價值，對于研究我國保險業大模型行業發展規律、提高企業的運營效率、促進企業的發展壯大有學術和實踐的雙重意義。
報告目錄：

第一章 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

第二章 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

第三章 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gpt

3、卷積神經網絡cnn

4、循環神經網絡rnn

5、前饋神經網絡mlp

3.2.2 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1.0

2、可信ai大模型標準體系2.0

3.4.2 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）asic

3.8.3 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api

3.9.4 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

第四章 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

第五章 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

第六章 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-antfinglm

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

6.2.2 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-insuregpt

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

第七章 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 保險業大模型產業發展前景預測

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

第八章 中國保險業大模型產業投資戰略規劃策略及建議

8.1 保險業大模型產業投資風險預警

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策略建議

8.5 保險業大模型產業可持續發展建議

圖表目錄

圖表：大模型的特征

圖表：本報告研究領域所處行業

圖表：保險業大模型的定義

圖表：保險業大模型的特征

圖表：保險業大模型專業術語

圖表：保險業大模型行業監管

圖表：保險業大模型產業鏈結構梳理

圖表：保險業大模型產業鏈生態全景圖譜

圖表：保險業大模型產業鏈區域熱力圖

圖表：本報告研究范圍界定

圖表：本報告權威數據來源

圖表：本報告研究方法及統計標準

圖表：中國大模型發展歷程

圖表：中國已發布大模型數量變化

圖表：中國大模型參數規模變化

圖表：中國大模型商業模式分析

圖表：中國大模型發展趨勢洞悉

圖表：中國大模型落地保險業可行性分析

圖表：中國保險業大模型行業招投標分析

圖表：中國保險業大模型市場競爭格局

圖表：中國主要保險業大模型廠商競爭力評價

圖表：中國保險業大模型市場規模體量

圖表：中國保險業大模型發展痛點

圖表：大模型技術路線及算法架構

圖表：大模型工程化

圖表：數據工程（數據處理和回流）

圖表：模型調優（模型訓練與微調）

圖表：模型交付（模型壓縮與測試）

圖表：服務運營（服務部署與托管）

圖表：平臺支撐能力
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國內匯款（人民幣）

帳戶名：深圳市中研普華管理咨詢有限公司

開戶行：中國工商銀行深圳市分行

帳號：4000023009200181386

國際匯款（美元）

Beneficiary’s bank:
Industrial and commercial bank of china, shenzhen branch

Address of ben’s bank:
1/f, block north financial center, shennan road east 5055, shenzhen, china

Swift bic: icbkcnbjszn

Account name: shenzhen zero power intelligence co., ltd.

Account number: 4000023009200589997
公司簡介
中研普華公司是中國領先的產業研究專業機構，擁有十余年的投資銀行、企業IPO上市咨詢一體化服務、行業調研、細分市場研究及募投項目運作經驗。公司致力于為企業中高層管理人員、企事業發展研究部門人員、風險投資機構、投行及咨詢行業人士、投資專家等提供各行業豐富翔實的市場研究資料和商業競爭情報；為國內外的行業企業、研究機構、社會團體和政府部門提供專業的行業市場研究、商業分析、投資咨詢、市場戰略咨詢等服務。目前，中研普華已經為上萬家客戶（查看客戶名單）包括政府機構、銀行業、世界500強企業、研究所、行業協會、咨詢公司、集團公司和各類投資公司在內的單位提供了專業的產業研究報告、項目投資咨詢及競爭情報研究服務，并得到客戶的廣泛認可；為大量企業進行了上市導向戰略規劃，同時也為境內外上百家上市企業進行財務輔導、行業細分領域研究和募投方案的設計，并協助其順利上市；協助多家證券公司開展IPO咨詢業務。我們堅信中國的企業應該得到貨真價實的、一流的資訊服務，在此中研普華研究中心鄭重承諾，為您提供超值的服務！中研普華的管理咨詢服務集合了行業內專家團隊的智慧，磨合了多年實踐經驗和理論研究大碰撞的智慧結晶。我們的研究報告已經幫助了眾多企業找到了真正的商業發展機遇和可持續發展戰略，我們堅信您也將從我們的產品與服務中獲得有價值和指導意義的商業智慧！
中研普華咨詢業務
IPO上市咨詢 細分市場研究 市場調研 企業培訓 管理咨詢 營銷策劃 客戶服務

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