報告說明:
博思數(shù)據(jù)發(fā)布的《2024-2030年中國保險業(yè)大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了保險業(yè)大模型行業(yè)相關概述、中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國保險業(yè)大模型行業(yè)的現(xiàn)狀、中國保險業(yè)大模型行業(yè)競爭格局、對中國保險業(yè)大模型行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預測。您若想對保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資保險業(yè)大模型行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章保險業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明1.1 大模型產(chǎn)業(yè)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(yōu)勢1.1.4 大模型所處行業(yè)1.2 保險業(yè)大模型行業(yè)界定1.2.1 保險業(yè)大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 保險業(yè)大模型相關專業(yè)術語1.2.3 保險業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管1.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)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(shù)據(jù)來源1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準第2章中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點2.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發(fā)展歷程2.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化2.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化2.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析2.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地保險業(yè)可行性分析2.3 中國保險業(yè)大模型技術選型2.3.1 開源大模型應用2.3.2 產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)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(yè)大模型布局路徑2.5 中國保險業(yè)大模型招投標情況2.5.1 保險業(yè)大模型招投標統(tǒng)計2.5.2 保險業(yè)大模型招投標分析2.6 中國保險業(yè)大模型競爭要素及競爭格局2.6.1 保險業(yè)大模型競爭要素2.6.2 保險業(yè)大模型競爭格局2.6.3 主要保險業(yè)大模型廠商競爭力評價2.7 中國保險業(yè)大模型市場規(guī)模體量2.8 中國保險業(yè)大模型發(fā)展痛點第3章中國保險業(yè)大模型技術架構及能力構建3.1 完整大模型開發(fā)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(guī)模語言模型:BERT和GPT3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數(shù)據(jù)工程(數(shù)據(jù)處理和回流)2、模型調(diào)優(yōu)(模型訓練與微調(diào))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(tài)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(fā)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(yè)大模型標準體系3.5 保險業(yè)大模型構建路線圖3.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估1、業(yè)務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數(shù)據(jù)層評估5、工程層評估3.5.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環(huán)境搭建4、數(shù)據(jù)處理5、模型訓練共建3.5.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署1、模型精調(diào)2、模型評估3、模型重訓優(yōu)化4、模型聯(lián)調(diào)部署5、模型應用運營3.6 保險業(yè)大模型開放平臺架構及訓練方法3.6.1 保險業(yè)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(yè)大模型訓練方法1、從預訓練開始定制模型2、參數(shù)微調(diào)3、上下文學習3.7 保險業(yè)大模型基礎能力構建概述3.8 保險業(yè)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(fā)展現(xiàn)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(fā)展現(xiàn)狀3、AI服務器供應商格局3.8.4 保險業(yè)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(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”3.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述3.9.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集3.9.3 數(shù)據(jù)API3.9.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)3.9.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)3.9.6 數(shù)據(jù)維護3.9.7 保險業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求分析3.10 保險業(yè)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(shù)據(jù)處理和分析工具4、優(yōu)化和自動化工具3.11 保險業(yè)大模型評測體系第4章中國保險業(yè)大模型應用場景分析4.1 保險業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布4.2 保險業(yè)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(yōu)勢分析4.2.3 投研領域大模型應用案例分析4.3 保險業(yè)大模型應用場景:產(chǎn)品設計及定價4.3.1 產(chǎn)品設計及定價概述4.3.2 產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用優(yōu)勢分析4.3.3 產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用案例分析4.4 保險業(yè)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(yōu)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(yè)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(yōu)勢分析4.5.3 承保領域大模型應用案例分析4.6 保險業(yè)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(yōu)勢分析4.6.3 理賠領域大模型應用案例分析4.7 保險業(yè)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(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析第5章中國保險業(yè)大模型應用實踐分析5.1 中國保險業(yè)大模型應用實踐匯總5.2 保險業(yè)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(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.2 陽光保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.3 泰康保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.4 眾安保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.5 平安保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.3 保險業(yè)大模型應用難點及應對5.3.1 數(shù)據(jù)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(yè)大模型企業(yè)案例解析6.1中國保險業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比6.2 中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)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(yè)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(huán)科技-星環(huán)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(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?/strong>7.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉7.1.1 國家層面保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總7.1.2 國家層面保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響7.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖7.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析7.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估7.5 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點7.6 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)趨勢預測分析7.7 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉7.7.1 整體發(fā)展趨勢7.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢7.7.3 技術創(chuàng)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(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資規(guī)劃建議規(guī)劃策略及建議8.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)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(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析8.2.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會8.2.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會8.2.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會8.2.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會8.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估8.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資前景研究建議8.5 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)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(yè)圖表3:保險業(yè)大模型的定義圖表4:保險業(yè)大模型的特征圖表5:保險業(yè)大模型專業(yè)術語圖表6:保險業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管圖表7:保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理圖表8:保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜圖表9:保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)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(shù)據(jù)來源圖表12:本報告研究方法及統(tǒng)計標準圖表13:中國大模型發(fā)展歷程圖表14:中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化圖表15:中國大模型參數(shù)規(guī)模變化圖表16:中國大模型商業(yè)模式分析圖表17:中國大模型發(fā)展趨勢洞悉圖表18:中國大模型落地保險業(yè)可行性分析圖表19:中國保險業(yè)大模型行業(yè)招投標分析圖表20:中國保險業(yè)大模型市場競爭格局圖表21:中國主要保險業(yè)大模型廠商競爭力評價圖表22:中國保險業(yè)大模型市場規(guī)模體量圖表23:中國保險業(yè)大模型發(fā)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(shù)據(jù)工程(數(shù)據(jù)處理和回流)圖表27:模型調(diào)優(yōu)(模型訓練與微調(diào))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(shù)據(jù)發(fā)布的《2024-2030年中國保險業(yè)大模型市場增長點與投資價值分析報告》介紹了保險業(yè)大模型行業(yè)相關概述、中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)運行環(huán)境、分析了中國保險業(yè)大模型行業(yè)的現(xiàn)狀、中國保險業(yè)大模型行業(yè)競爭格局、對中國保險業(yè)大模型行業(yè)做了重點企業(yè)經(jīng)營狀況分析及中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景與投資預測。您若想對保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)有個系統(tǒng)的了解或者想投資保險業(yè)大模型行業(yè),本報告是您不可或缺的重要工具。
第1章保險業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明1.1 大模型產(chǎn)業(yè)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(yōu)勢1.1.4 大模型所處行業(yè)1.2 保險業(yè)大模型行業(yè)界定1.2.1 保險業(yè)大模型的界定1、定義2、特征1.2.2 保險業(yè)大模型相關專業(yè)術語1.2.3 保險業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管1.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)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(shù)據(jù)來源1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準第2章中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點2.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析2.1.1 中國大模型發(fā)展歷程2.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化2.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化2.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析2.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉2.2 中國大模型落地保險業(yè)可行性分析2.3 中國保險業(yè)大模型技術選型2.3.1 開源大模型應用2.3.2 產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)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(yè)大模型布局路徑2.5 中國保險業(yè)大模型招投標情況2.5.1 保險業(yè)大模型招投標統(tǒng)計2.5.2 保險業(yè)大模型招投標分析2.6 中國保險業(yè)大模型競爭要素及競爭格局2.6.1 保險業(yè)大模型競爭要素2.6.2 保險業(yè)大模型競爭格局2.6.3 主要保險業(yè)大模型廠商競爭力評價2.7 中國保險業(yè)大模型市場規(guī)模體量2.8 中國保險業(yè)大模型發(fā)展痛點第3章中國保險業(yè)大模型技術架構及能力構建3.1 完整大模型開發(fā)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(guī)模語言模型:BERT和GPT3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP3.2.2 大模型工程化1、數(shù)據(jù)工程(數(shù)據(jù)處理和回流)2、模型調(diào)優(yōu)(模型訓練與微調(diào))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(tài)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(fā)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(yè)大模型標準體系3.5 保險業(yè)大模型構建路線圖3.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估1、業(yè)務需求評估2、算力層評估3、算法層評估4、數(shù)據(jù)層評估5、工程層評估3.5.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建1、明確場景目標2、模型選擇3、訓練環(huán)境搭建4、數(shù)據(jù)處理5、模型訓練共建3.5.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署1、模型精調(diào)2、模型評估3、模型重訓優(yōu)化4、模型聯(lián)調(diào)部署5、模型應用運營3.6 保險業(yè)大模型開放平臺架構及訓練方法3.6.1 保險業(yè)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(yè)大模型訓練方法1、從預訓練開始定制模型2、參數(shù)微調(diào)3、上下文學習3.7 保險業(yè)大模型基礎能力構建概述3.8 保險業(yè)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(fā)展現(xiàn)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(fā)展現(xiàn)狀3、AI服務器供應商格局3.8.4 保險業(yè)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(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”3.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述3.9.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集3.9.3 數(shù)據(jù)API3.9.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)3.9.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)3.9.6 數(shù)據(jù)維護3.9.7 保險業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求分析3.10 保險業(yè)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(shù)據(jù)處理和分析工具4、優(yōu)化和自動化工具3.11 保險業(yè)大模型評測體系第4章中國保險業(yè)大模型應用場景分析4.1 保險業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布4.2 保險業(yè)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(yōu)勢分析4.2.3 投研領域大模型應用案例分析4.3 保險業(yè)大模型應用場景:產(chǎn)品設計及定價4.3.1 產(chǎn)品設計及定價概述4.3.2 產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用優(yōu)勢分析4.3.3 產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用案例分析4.4 保險業(yè)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(yōu)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(yè)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(yōu)勢分析4.5.3 承保領域大模型應用案例分析4.6 保險業(yè)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(yōu)勢分析4.6.3 理賠領域大模型應用案例分析4.7 保險業(yè)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(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析第5章中國保險業(yè)大模型應用實踐分析5.1 中國保險業(yè)大模型應用實踐匯總5.2 保險業(yè)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(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.2 陽光保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.3 泰康保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.4 眾安保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.2.5 平安保險大模型應用布局1、大模型研發(fā)投入2、大模型落地實踐3、大模型最新布局動態(tài)5.3 保險業(yè)大模型應用難點及應對5.3.1 數(shù)據(jù)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(yè)大模型企業(yè)案例解析6.1中國保險業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比6.2 中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)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(yè)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(huán)科技-星環(huán)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(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?/strong>7.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉7.1.1 國家層面保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總7.1.2 國家層面保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃7.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響7.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖7.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析7.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估7.5 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點7.6 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)趨勢預測分析7.7 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉7.7.1 整體發(fā)展趨勢7.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢7.7.3 技術創(chuàng)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(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資規(guī)劃建議規(guī)劃策略及建議8.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)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(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析8.2.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會8.2.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會8.2.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會8.2.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會8.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估8.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資前景研究建議8.5 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)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(yè)圖表3:保險業(yè)大模型的定義圖表4:保險業(yè)大模型的特征圖表5:保險業(yè)大模型專業(yè)術語圖表6:保險業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管圖表7:保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理圖表8:保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜圖表9:保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)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(shù)據(jù)來源圖表12:本報告研究方法及統(tǒng)計標準圖表13:中國大模型發(fā)展歷程圖表14:中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化圖表15:中國大模型參數(shù)規(guī)模變化圖表16:中國大模型商業(yè)模式分析圖表17:中國大模型發(fā)展趨勢洞悉圖表18:中國大模型落地保險業(yè)可行性分析圖表19:中國保險業(yè)大模型行業(yè)招投標分析圖表20:中國保險業(yè)大模型市場競爭格局圖表21:中國主要保險業(yè)大模型廠商競爭力評價圖表22:中國保險業(yè)大模型市場規(guī)模體量圖表23:中國保險業(yè)大模型發(fā)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(shù)據(jù)工程(數(shù)據(jù)處理和回流)圖表27:模型調(diào)優(yōu)(模型訓練與微調(diào))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(shù)據(jù)資料

全球宏觀數(shù)據(jù)庫

中國宏觀數(shù)據(jù)庫

政策法規(guī)數(shù)據(jù)庫

行業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫

企業(yè)經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫

進出口數(shù)據(jù)庫

文獻數(shù)據(jù)庫

券商數(shù)據(jù)庫

產(chǎn)業(yè)園區(qū)數(shù)據(jù)庫

地區(qū)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫

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