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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

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

Report of Development Prospect Prediction and Investment Strategy Planning on Global & China Insurance Large Language Model Industry(2024-2029)

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

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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

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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

    1.3.1 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

图表目录展开图表收起图表

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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