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    2025-2030年全球及中國保險業大模型發展前景與投資戰略規劃分析報告

    2025-2030年全球及中國保險業大模型發展前景與投資戰略規劃分析報告

    Report of Development Prospect Prediction and Investment Strategy Planning on Global & China Insurance Large Language Model Industry(2025-2030)

    企業中長期戰略規劃必備
    不深度調研行業形勢就決策,回報將無從談起

    2025-2030年全球及中國保險業大模型發展前景與投資戰略規劃分析報告

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    2025-2030年全球及中國保險業大模型發展前景與投資戰略規劃分析報告

    展開目錄 收起目錄

    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

      1.3.1 保險業大模型產業鏈結構梳理

      1.3.2 保險業大模型產業鏈生態全景圖譜

      1.3.3 保險業大模型產業鏈區域熱力圖

    • +-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

    • +-2.1 全球大模型產業發展現狀

      2.1.1 全球大模型產業發展歷程

      2.1.2 全球大模型產業發展概況

      2.1.3 全球大模型產業主流產品

      2.1.4 全球大模型產業市場規模體量

    • +-2.3 全球保險業大模型技術路線

      2.4.2 預訓練保險業垂類大模型

      2.4.3 基于通用大模型做保險業數據微調

    • +-2.4 全球保險業大模型應用現狀

      2.4.1 全球保險業大模型應用概況

      +-2.4.2 全球保險機構大模型應用進展

      1、蘇黎世保險

      2、Chubb

      3、Liberty Mutual

    • +-2.6 全球保險業大模型產業發展趨勢洞悉

      第3章:中國保險業大模型產業發展現狀及痛點

    • +-3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析

      3.1.1 中國大模型發展歷程

      3.1.2 中國已發布大模型數量變化

      3.1.3 中國大模型參數規模變化

      3.1.4 中國大模型商業模式分析

      3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉

    • +-3.3 中國保險業大模型技術選型

      3.3.1 開源大模型應用

      3.3.2 產學研聯合創新大模型研制

      3.3.3 商用大模型采購

      3.3.4 保險機構技術選型考慮因素

    • +-3.5 中國保險業大模型招投標情況

      3.5.1 保險業大模型招投標統計

      3.5.2 保險業大模型招投標分析

    • +-3.6 中國保險業大模型競爭要素及競爭格局

      3.6.1 保險業大模型競爭要素

      3.6.2 保險業大模型競爭格局

      3.6.3 主要保險業大模型廠商競爭力評價

    • +-3.8 中國保險業大模型發展痛點

      第4章:中國保險業大模型技術架構及能力構建

    • +-4.2 大模型基礎架構及工程化

      +-4.2.1 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

      +-4.2.2 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

    • +-4.3 基礎大模型底座

      4.3.1 NLP大模型

      4.3.2 CV大模型

      4.3.3 多模態大模型

      4.3.4 科學大模型

    • +-4.4 大模型標準化

      +-4.4.1 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

      4.4.2 行業大模型標準體系

    • +-4.5 保險業大模型構建路線圖

      +-4.5.1 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

      +-4.5.2 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

      +-4.5.3 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

    • +-4.6 保險業大模型開放平臺架構及訓練方法

      +-4.6.1 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

      +-4.6.2 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

    • +-4.8 保險業大模型基礎能力構建之“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芯片發展現狀

      3、AI芯片供應商格局

      4、主要AI芯片類型

      +-4.8.3 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

      +-4.8.4 保險業大模型算力部署路徑

      1、自建算力

      2、算力混合部署

    • +-4.9 保險業大模型基礎能力構建之“數據”

      4.9.1 數據處理與服務概述

      4.9.2 國內外主要大預言模型數據集

      4.9.3 數據API

      4.9.4 訓練數據開發

      4.9.5 推理數據開發

      4.9.6 數據維護

      4.9.7 保險業大模型對數據的需求分析

    • +-4.10 保險業大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”

      4.10.1 AI基礎軟件概述

      4.10.2 AI基礎軟件市場概況

      4.10.3 AI基礎軟件競爭格局

      +-4.10.4 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

      3、數據處理和分析工具

      4、優化和自動化工具

    • +-4.11 保險業大模型評測體系

      第5章:中國保險業大模型應用場景分析

    • +-5.2 保險業大模型應用場景:投研

      5.2.1 投研概述

      5.2.2 投研領域大模型應用優勢分析

      5.2.3 投研領域大模型應用案例分析

    • +-5.3 保險業大模型應用場景:產品設計及定價

      5.3.1 產品設計及定價概述

      5.3.2 產品設計及定價領域大模型應用優勢分析

      5.3.3 產品設計及定價領域大模型應用案例分析

    • +-5.4 保險業大模型應用場景:保險營銷

      5.4.1 保險營銷概述

      5.4.2 保險營銷領域大模型應用優勢分析

      5.4.3 保險營銷領域大模型應用案例分析

    • +-5.5 保險業大模型應用場景:承保

      5.5.1 承保概述

      5.5.2 承保領域大模型應用優勢分析

      5.5.3 承保領域大模型應用案例分析

    • +-5.6 保險業大模型應用場景:理賠

      5.6.1 理賠概述

      5.6.2 理賠領域大模型應用優勢分析

      5.6.3 理賠領域大模型應用案例分析

    • +-5.7 保險業大模型應用場景:其他

      5.7.1 辦公

      5.7.2 法務

      5.7.3 風控

    • +-5.8 保險業大模型應用場景戰略地位分析

      第6章:中國保險業大模型應用實踐分析

    • +-6.2 保險業大模型應用案例分析

      +-6.2.1 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

      +-6.2.2 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

      +-6.2.3 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

      +-6.2.4 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

      +-6.2.5 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

    • +-6.3 保險業大模型應用難點及應對

      6.3.1 數據收集與處理

      6.3.2 大模型幻覺問題

      +-6.3.3 災難性遺忘問題

      第7章:全球及中國保險業大模型企業案例解析

    • +-7.2 全球保險業大模型產業企業案例分析(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

      +-7.2.2 Simplifai-Insurance GPT

      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

    • +-7.3 中國保險業大模型產業企業案例分析(不分先后,可指定)

      +-7.3.1 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

      +-7.3.2 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

      +-7.3.3 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

      +-7.3.4 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

      +-7.3.5 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

      +-7.3.6 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

      +-7.3.7 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

      +-7.3.8 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

      +-7.3.9 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

      +-7.3.10 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

    • +-8.1 保險業大模型產業政策環境洞悉

      8.1.1 國家層面保險業大模型產業政策匯總

      8.1.2 國家層面保險業大模型產業發展規劃

      8.1.3 國家重點政策/規劃對保險業大模型產業的影響

    • +-8.7 保險業大模型產業發展趨勢洞悉

      8.7.1 整體發展趨勢

      8.7.2 監管規范趨勢

      8.7.3 技術創新趨勢

      8.7.4 細分市場趨勢

      +-8.7.5 市場競爭趨勢

      第9章:中國保險業大模型產業投資戰略規劃策略及建議

    • +-9.1 保險業大模型產業投資風險預警

      9.1.1 風險預警

      9.1.2 風險應對

    • +-9.2 保險業大模型產業投資機會分析

      9.2.1 保險業大模型產業鏈薄弱環節投資機會

      9.2.2 保險業大模型產業細分領域投資機會

      9.2.3 保險業大模型產業區域市場投資機會

      9.2.4 保險業大模型產業空白點投資機會

    圖表目錄展開圖表收起圖表

    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:全球大模型產業發展歷程

    圖表14:全球大模型產業發展概況

    圖表15:全球大模型產業主流產品

    圖表16:全球大模型產業市場規模體量

    圖表17:全球保險業大模型發展歷程

    圖表18:預訓練保險業垂類大模型

    圖表19:基于通用大模型做保險業數據微調

    圖表20:全球保險業大模型應用概況

    圖表21:全球保險業機構大模型應用進展

    圖表22:國外保險業大模型產業發展經驗借鑒

    圖表23:全球保險業大模型產業發展趨勢洞悉

    圖表24:中國大模型發展歷程

    圖表25:中國已發布大模型數量變化

    圖表26:中國大模型參數規模變化

    圖表27:中國大模型商業模式分析

    圖表28:中國大模型發展趨勢洞悉

    圖表29:中國大模型落地保險業可行性分析

    圖表30:中國保險業大模型行業招投標分析

    圖表31:中國保險業大模型市場競爭格局

    圖表32:中國主要保險業大模型廠商競爭力評價

    圖表33:中國保險業大模型市場規模體量

    圖表34:中國保險業大模型發展痛點

    圖表35:大模型技術路線及算法架構

    圖表36:大模型工程化

    圖表37:數據工程(數據處理和回流)

    圖表38:模型調優(模型訓練與微調)

    圖表39:模型交付(模型壓縮與測試)

    圖表40:服務運營(服務部署與托管)

    圖表41:平臺支撐能力

    圖表42:NLP大模型

    圖表43:CV大模型

    圖表44:多模態大模型

    圖表45:科學大模型

    圖表46:保險業大模型構建路線圖

    圖表47:保險業大模型開放平臺架構及訓練方法

    圖表48:保險業大模型基礎能力構建

    圖表49:保險業大模型基礎能力構建之“算力”

    圖表50:大模型的算力需求分析

    圖表51:AI芯片市場分析

    圖表52:AI服務器市場分析

    圖表53:大模型基礎能力構建之“數據”

    圖表54:數據處理與服務概述

    圖表55:國內外主要大預言模型數據集

    圖表56:大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”

    圖表57:AI基礎軟件產業鏈

    圖表58:AI基礎軟件市場概況

    圖表59:AI基礎軟件競爭格局

    圖表60:大模型開發平臺

    圖表61:保險業大模型行業應用場景分布

    圖表62:保險行業投研業務概述

    圖表63:投研領域大模型應用優勢分析

    圖表64:投研領域大模型應用案例分析

    圖表65:保險行業產品設計及定價業務概述

    圖表66:產品設計及定價領域大模型應用優勢分析

    圖表67:產品設計及定價領域大模型應用案例分析

    圖表68:保險行業保險營銷業務概述

    圖表69:保險營銷領域大模型應用優勢分析

    圖表70:保險營銷領域大模型應用案例分析

    圖表71:保險行業承保業務概述

    圖表72:承保領域大模型應用優勢分析

    圖表73:承保領域大模型應用案例分析

    圖表74:保險行業理賠業務概述

    圖表75:理賠領域大模型應用優勢分析

    圖表76:理賠領域大模型應用案例分析

    圖表77:保險業大模型應用場景戰略地位分析

    圖表78:中國保險業大模型應用實踐匯總

    圖表79:中國太保大模型應用布局

    圖表80:陽光保險大模型應用布局

    圖表81:泰康保險大模型應用布局

    圖表82:眾安保險大模型應用布局

    圖表83:平安保險大模型應用布局

    圖表84:全球及中國保險業大模型企業案例解析

    圖表85:全球及中國保險業大模型企業梳理與對比

    圖表86:全球保險業大模型產業企業案例分析說明

    圖表87:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型基本信息

    圖表88:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型特點

    圖表89:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型技術架構

    圖表90:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型應用場景

    圖表91:Paladin Group-UnderwriteGPT下游客戶

    圖表92:Paladin Group-UnderwriteGPT大模型最新進展

    圖表93:Simplifai-Insurance GPT基本信息

    圖表94:Simplifai-Insurance GPT模型特點

    圖表95:Simplifai-Insurance GPT技術架構

    圖表96:Simplifai-Insurance GPT應用場景

    圖表97:Simplifai-Insurance GPT特點

    圖表98:Simplifai-Insurance GPT最新進展

    圖表99:中國保險業大模型產業企業案例分析說明

    圖表100:螞蟻集團-AntFinGLM基本信息

    圖表101:螞蟻集團-AntFinGLM模型特點

    圖表102:螞蟻集團-AntFinGLM技術架構

    圖表103:螞蟻集團-AntFinGLM應用場景

    圖表104:螞蟻集團-AntFinGLM特點

    圖表105:螞蟻集團-AntFinGLM最新進展

    圖表106:云知聲-山海大模型基本信息

    圖表107:云知聲-山海大模型特點

    圖表108:云知聲-山海大模型技術架構

    圖表109:云知聲-山海大模型應用場景

    圖表110:云知聲-山海下游客戶

    圖表111:云知聲-山海大模型最新進展

    圖表112:必有科技-保險大模型基本信息

    圖表113:必有科技-保險大模型特點

    圖表114:必有科技-保險大模型技術架構

    圖表115:必有科技-保險大模型應用場景

    圖表116:必有科技-保險下游客戶

    圖表117:必有科技-保險大模型最新進展

    圖表118:度小滿-軒轅大模型基本信息

    圖表119:度小滿-軒轅大模型特點

    圖表120:度小滿-軒轅大模型技術架構

    圖表121:度小滿-軒轅大模型應用場景

    圖表122:度小滿-軒轅下游客戶

    圖表123:度小滿-軒轅大模型最新進展

    圖表124:華為-盤古金融大模型基本信息

    圖表125:華為-盤古金融大模型特點

    圖表126:華為-盤古金融大模型技術架構

    圖表127:華為-盤古金融大模型應用場景

    圖表128:華為-盤古金融下游客戶

    圖表129:華為-盤古金融大模型最新進展

    圖表130:騰訊云-金融行業大模型基本信息

    圖表131:騰訊云-金融行業大模型特點

    圖表132:騰訊云-金融行業大模型技術架構

    圖表133:騰訊云-金融行業大模型應用場景

    圖表134:騰訊云-金融行業下游客戶

    圖表135:騰訊云-金融行業大模型最新進展

    圖表136:科大訊飛-星火金融大模型基本信息

    圖表137:科大訊飛-星火金融大模型特點

    圖表138:科大訊飛-星火金融大模型技術架構

    圖表139:科大訊飛-星火金融大模型應用場景

    圖表140:科大訊飛-星火金融下游客戶

    圖表141:科大訊飛-星火金融大模型最新進展

    圖表142:拓爾思-拓天大模型基本信息

    圖表143:拓爾思-拓天大模型特點

    圖表144:拓爾思-拓天大模型技術架構

    圖表145:拓爾思-拓天大模型應用場景

    圖表146:拓爾思-拓天下游客戶

    圖表147:拓爾思-拓天大模型最新進展

    圖表148:星環科技-星環無涯基本信息

    圖表149:星環科技-星環無涯模型特點

    圖表150:星環科技-星環無涯技術架構

    圖表151:星環科技-星環無涯應用場景

    圖表152:星環科技-星環無涯特點

    圖表153:星環科技-星環無涯最新進展

    圖表154:青松保-InsureGPT基本信息

    圖表155:青松保-InsureGPT模型特點

    圖表156:青松保-InsureGPT技術架構

    圖表157:青松保-InsureGPT應用場景

    圖表158:青松保-InsureGPT特點

    圖表159:青松保-InsureGPT最新進展

    圖表160:截至2024年保險業大模型產業政策匯總

    圖表161:截至2024年保險業大模型產業發展規劃

    圖表162:國家“十四五”規劃對保險業大模型產業的影響分析

    圖表163:保險業大模型產業PEST分析圖

    圖表164:保險業大模型產業SWOT分析

    圖表165:保險業大模型產業發展潛力評估

    圖表166:保險業大模型產業未來關鍵增長點分析

    圖表167:保險業大模型產業市場發展前景預測

    圖表168:保險業大模型產業市場容量/市場增長空間預測

    圖表169:保險業大模型產業發展趨勢洞悉

    圖表170:保險業大模型產業整體發展趨勢

    圖表171:保險業大模型產業整體發展趨勢

    圖表172:保險業大模型產業技術創新趨勢

    圖表173:保險業大模型產業市場競爭趨勢

    圖表174:保險業大模型產業細分市場趨勢

    圖表175:保險業大模型產業市場供需趨勢

    圖表176:保險業大模型產業投資風險預警

    圖表177:保險業大模型產業投資機會分析

    圖表178:保險業大模型產業市場投資價值評估

    圖表179:保險業大模型產業投資策略建議

    圖表180:保險業大模型產業可持續發展建議

     

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