2024-2029年全球及中国保险业大模型发展前景与投资战略规划分析报告
企业中长期战略规划必备
不深度调研行业形势就决策,回报将无从谈起
2024-2029年全球及中国保险业大模型发展前景与投资战略规划分析报告
· 服务形式:文本+电子版
· 服务热线:400-068-7188
· 出品公司:前瞻产业研究院——中国产业咨询领导者
· 特别声明:我公司对所有研究报告产品拥有唯一著作权
公司从未通过任何第三方进行代理销售
购买报告请认准 商标
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+-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
1.3.1 保险业大模型产业链结构梳理
1.3.2 保险业大模型产业链生态全景图谱
1.3.3 保险业大模型产业链区域热力图
+-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
+-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
+-2.3 全球保险业大模型技术路线
2.4.2 预训练保险业垂类大模型
2.4.3 基于通用大模型做保险业数据微调
+-2.4 全球保险业大模型应用现状
2.4.1 全球保险业大模型应用概况
+-2.4.2 全球保险机构大模型应用进展
1、苏黎世保险
2、Chubb
3、Liberty Mutual
+-2.6 全球保险业大模型产业发展趋势洞悉
第3章:中国保险业大模型产业发展现状及痛点
+-3.1 中国大模型发展现状及趋势分析
3.1.1 中国大模型发展历程
3.1.2 中国已发布大模型数量变化
3.1.3 中国大模型参数规模变化
3.1.4 中国大模型商业模式分析
3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
+-3.3 中国保险业大模型技术选型
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 保险机构技术选型考虑因素
+-3.5 中国保险业大模型招投标情况
3.5.1 保险业大模型招投标统计
3.5.2 保险业大模型招投标分析
+-3.6 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局
3.6.1 保险业大模型竞争要素
3.6.2 保险业大模型竞争格局
3.6.3 主要保险业大模型厂商竞争力评价
+-3.8 中国保险业大模型发展痛点
第4章:中国保险业大模型技术架构及能力构建
+-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1.0
2、可信AI大模型标准体系2.0
4.4.2 行业大模型标准体系
+-4.5 保险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 保险业大模型开放平台架构及训练方法
+-4.6.1 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
+-4.6.2 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
+-4.8 保险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
+-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 保险业大模型算力部署路径
1、自建算力
2、算力混合部署
+-4.9 保险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 国内外主要大预言模型数据集
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 保险业大模型对数据的需求分析
+-4.10 保险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
3、数据处理和分析工具
4、优化和自动化工具
+-4.11 保险业大模型评测体系
第5章:中国保险业大模型应用场景分析
+-5.2 保险业大模型应用场景:投研
5.2.1 投研概述
5.2.2 投研领域大模型应用优势分析
5.2.3 投研领域大模型应用案例分析
+-5.3 保险业大模型应用场景:产品设计及定价
5.3.1 产品设计及定价概述
5.3.2 产品设计及定价领域大模型应用优势分析
5.3.3 产品设计及定价领域大模型应用案例分析
+-5.4 保险业大模型应用场景:保险营销
5.4.1 保险营销概述
5.4.2 保险营销领域大模型应用优势分析
5.4.3 保险营销领域大模型应用案例分析
+-5.5 保险业大模型应用场景:承保
5.5.1 承保概述
5.5.2 承保领域大模型应用优势分析
5.5.3 承保领域大模型应用案例分析
+-5.6 保险业大模型应用场景:理赔
5.6.1 理赔概述
5.6.2 理赔领域大模型应用优势分析
5.6.3 理赔领域大模型应用案例分析
+-5.7 保险业大模型应用场景:其他
5.7.1 办公
5.7.2 法务
5.7.3 风控
+-5.8 保险业大模型应用场景战略地位分析
第6章:中国保险业大模型应用实践分析
+-6.2 保险业大模型应用案例分析
+-6.2.1 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
+-6.2.2 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
+-6.2.3 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
+-6.2.4 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
+-6.2.5 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
+-6.3 保险业大模型应用难点及应对
6.3.1 数据收集与处理
6.3.2 大模型幻觉问题
+-6.3.3 灾难性遗忘问题
第7章:全球及中国保险业大模型企业案例解析
+-7.2 全球保险业大模型产业企业案例分析(不分先后,可指定)
+-7.2.1 Paladin Group-UnderwriteGPT
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 Simplifai-Insurance 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 中国保险业大模型产业企业案例分析(不分先后,可指定)
+-7.3.1 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
+-7.3.2 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
+-7.3.3 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
+-7.3.4 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
+-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 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
+-7.3.7 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
+-7.3.8 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
+-7.3.9 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
+-7.3.10 青松保-InsureGPT
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
+-8.1 保险业大模型产业政策环境洞悉
8.1.1 国家层面保险业大模型产业政策汇总
8.1.2 国家层面保险业大模型产业发展规划
8.1.3 国家重点政策/规划对保险业大模型产业的影响
+-8.7 保险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:中国保险业大模型产业投资战略规划策略及建议
+-9.1 保险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 保险业大模型产业投资机会分析
9.2.1 保险业大模型产业链薄弱环节投资机会
9.2.2 保险业大模型产业细分领域投资机会
9.2.3 保险业大模型产业区域市场投资机会
9.2.4 保险业大模型产业空白点投资机会
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: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:全球保险业大模型发展历程
图表18:预训练保险业垂类大模型
图表19:基于通用大模型做保险业数据微调
图表20:全球保险业大模型应用概况
图表21:全球保险业机构大模型应用进展
图表22:国外保险业大模型产业发展经验借鉴
图表23:全球保险业大模型产业发展趋势洞悉
图表24:中国大模型发展历程
图表25:中国已发布大模型数量变化
图表26:中国大模型参数规模变化
图表27:中国大模型商业模式分析
图表28:中国大模型发展趋势洞悉
图表29:中国大模型落地保险业可行性分析
图表30:中国保险业大模型行业招投标分析
图表31:中国保险业大模型市场竞争格局
图表32:中国主要保险业大模型厂商竞争力评价
图表33:中国保险业大模型市场规模体量
图表34:中国保险业大模型发展痛点
图表35:大模型技术路线及算法架构
图表36:大模型工程化
图表37:数据工程(数据处理和回流)
图表38:模型调优(模型训练与微调)
图表39:模型交付(模型压缩与测试)
图表40:服务运营(服务部署与托管)
图表41:平台支撑能力
图表42:NLP大模型
图表43:CV大模型
图表44:多模态大模型
图表45:科学大模型
图表46:保险业大模型构建路线图
图表47:保险业大模型开放平台架构及训练方法
图表48:保险业大模型基础能力构建
图表49:保险业大模型基础能力构建之“算力”
图表50:大模型的算力需求分析
图表51:AI芯片市场分析
图表52:AI服务器市场分析
图表53:大模型基础能力构建之“数据”
图表54:数据处理与服务概述
图表55:国内外主要大预言模型数据集
图表56:大模型基础能力构建之“AI基础软件”
图表57:AI基础软件产业链
图表58:AI基础软件市场概况
图表59:AI基础软件竞争格局
图表60:大模型开发平台
图表61:保险业大模型行业应用场景分布
图表62:保险行业投研业务概述
图表63:投研领域大模型应用优势分析
图表64:投研领域大模型应用案例分析
图表65:保险行业产品设计及定价业务概述
图表66:产品设计及定价领域大模型应用优势分析
图表67:产品设计及定价领域大模型应用案例分析
图表68:保险行业保险营销业务概述
图表69:保险营销领域大模型应用优势分析
图表70:保险营销领域大模型应用案例分析
图表71:保险行业承保业务概述
图表72:承保领域大模型应用优势分析
图表73:承保领域大模型应用案例分析
图表74:保险行业理赔业务概述
图表75:理赔领域大模型应用优势分析
图表76:理赔领域大模型应用案例分析
图表77:保险业大模型应用场景战略地位分析
图表78:中国保险业大模型应用实践汇总
图表79:中国太保大模型应用布局
图表80:阳光保险大模型应用布局
图表81:泰康保险大模型应用布局
图表82:众安保险大模型应用布局
图表83:平安保险大模型应用布局
图表84:全球及中国保险业大模型企业案例解析
图表85:全球及中国保险业大模型企业梳理与对比
图表86:全球保险业大模型产业企业案例分析说明
图表87:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型基本信息
图表88:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型特点
图表89:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型技术架构
图表90:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型应用场景
图表91:Paladin Group-UnderwriteGPT下游客户
图表92:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型最新进展
图表93:Simplifai-Insurance GPT基本信息
图表94:Simplifai-Insurance GPT模型特点
图表95:Simplifai-Insurance GPT技术架构
图表96:Simplifai-Insurance GPT应用场景
图表97:Simplifai-Insurance GPT特点
图表98:Simplifai-Insurance GPT最新进展
图表99:中国保险业大模型产业企业案例分析说明
图表100:蚂蚁集团-AntFinGLM基本信息
图表101:蚂蚁集团-AntFinGLM模型特点
图表102:蚂蚁集团-AntFinGLM技术架构
图表103:蚂蚁集团-AntFinGLM应用场景
图表104:蚂蚁集团-AntFinGLM特点
图表105:蚂蚁集团-AntFinGLM最新进展
图表106:云知声-山海大模型基本信息
图表107:云知声-山海大模型特点
图表108:云知声-山海大模型技术架构
图表109:云知声-山海大模型应用场景
图表110:云知声-山海下游客户
图表111:云知声-山海大模型最新进展
图表112:必有科技-保险大模型基本信息
图表113:必有科技-保险大模型特点
图表114:必有科技-保险大模型技术架构
图表115:必有科技-保险大模型应用场景
图表116:必有科技-保险下游客户
图表117:必有科技-保险大模型最新进展
图表118:度小满-轩辕大模型基本信息
图表119:度小满-轩辕大模型特点
图表120:度小满-轩辕大模型技术架构
图表121:度小满-轩辕大模型应用场景
图表122:度小满-轩辕下游客户
图表123:度小满-轩辕大模型最新进展
图表124:华为-盘古金融大模型基本信息
图表125:华为-盘古金融大模型特点
图表126:华为-盘古金融大模型技术架构
图表127:华为-盘古金融大模型应用场景
图表128:华为-盘古金融下游客户
图表129:华为-盘古金融大模型最新进展
图表130:腾讯云-金融行业大模型基本信息
图表131:腾讯云-金融行业大模型特点
图表132:腾讯云-金融行业大模型技术架构
图表133:腾讯云-金融行业大模型应用场景
图表134:腾讯云-金融行业下游客户
图表135:腾讯云-金融行业大模型最新进展
图表136:科大讯飞-星火金融大模型基本信息
图表137:科大讯飞-星火金融大模型特点
图表138:科大讯飞-星火金融大模型技术架构
图表139:科大讯飞-星火金融大模型应用场景
图表140:科大讯飞-星火金融下游客户
图表141:科大讯飞-星火金融大模型最新进展
图表142:拓尔思-拓天大模型基本信息
图表143:拓尔思-拓天大模型特点
图表144:拓尔思-拓天大模型技术架构
图表145:拓尔思-拓天大模型应用场景
图表146:拓尔思-拓天下游客户
图表147:拓尔思-拓天大模型最新进展
图表148:星环科技-星环无涯基本信息
图表149:星环科技-星环无涯模型特点
图表150:星环科技-星环无涯技术架构
图表151:星环科技-星环无涯应用场景
图表152:星环科技-星环无涯特点
图表153:星环科技-星环无涯最新进展
图表154:青松保-InsureGPT基本信息
图表155:青松保-InsureGPT模型特点
图表156:青松保-InsureGPT技术架构
图表157:青松保-InsureGPT应用场景
图表158:青松保-InsureGPT特点
图表159:青松保-InsureGPT最新进展
图表160:截至2023年保险业大模型产业政策汇总
图表161:截至2023年保险业大模型产业发展规划
图表162:国家“十四五”规划对保险业大模型产业的影响分析
图表163:保险业大模型产业PEST分析图
图表164:保险业大模型产业SWOT分析
图表165:保险业大模型产业发展潜力评估
图表166:保险业大模型产业未来关键增长点分析
图表167:保险业大模型产业市场发展前景预测
图表168:保险业大模型产业市场容量/市场增长空间预测
图表169:保险业大模型产业发展趋势洞悉
图表170:保险业大模型产业整体发展趋势
图表171:保险业大模型产业整体发展趋势
图表172:保险业大模型产业技术创新趋势
图表173:保险业大模型产业市场竞争趋势
图表174:保险业大模型产业细分市场趋势
图表175:保险业大模型产业市场供需趋势
图表176:保险业大模型产业投资风险预警
图表177:保险业大模型产业投资机会分析
图表178:保险业大模型产业市场投资价值评估
图表179:保险业大模型产业投资策略建议
图表180:保险业大模型产业可持续发展建议
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