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中国保险业大模型行业市场发展现状及前景趋势与投资分析研究报告(2024-2029版)

  • 【编 号】1539082
  • 【页 数】150页
  • 【图 表】30个
  • 【修 订】2024年10月
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报告简介

保险业大模型是一种具有庞大参数规模和高度复杂性的机器学习模型,旨在通过扩大模型参数和大量数据训练,用一个模型支撑所有人工智能的任务。 这种模型在保险业中展现出巨大的应用潜力,可以赋能保险业务的各个环节,包括核保、营销、理赔等,成为保险业生产力变革的底层动力引擎。

目前,保险业大模型的应用已经从内部辅助办公逐渐向智能产品咨询、销售辅助、核保理赔等保险核心业务延伸。例如,“人工+大模型”的服务模式加速了理赔流程,线上即可完成理赔操作,大大削减了人工成本,提升了业务处理效率和客户满意度。

未来,保险业大模型的发展趋势将包括市场规模的持续扩大、保险产品创新不断涌现、科技赋能保险业以及保险监管加强。预计在未来几年,我国保险市场规模将继续扩大,成为全球保险市场的必不可少力量。同时,人工智能、大数据区块链等先进技术将在保险领域得到广泛应用,加强保险业务的效率和客户体验。

然而,大模型在保险业的落地仍面临落地成本、金融数据标准化、合规性及数据安全等挑战。综合业内人士观点,保险行业作为数据密集型行业,具备数据优势和应用场景丰富,是大模型的最佳应用领域之一,但技术投入和算力也是不可忽视的挑战。

本研究咨询报告由北京中道泰和信息咨询有限公司领衔撰写,在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、51行业报告网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及保险业大模型行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国保险业大模型行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析,重点分析了国内外保险业大模型行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力,以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了保险业大模型行业的整体发展动态,对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于保险业大模型产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值,对于研究我国保险业大模型行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。 本报告也可以用于专精特新“小巨人”申请申报。

报告目录

第一章 保险业大模型行业综述及数据来源说明

第一节 大模型产业界定

一、 大模型定义

二、 大模型的特征

三、 大模型核心优势

四、 大模型所处行业

第二节 保险业大模型行业界定

一、 保险业大模型的界定

1、定义

2、特征

二、 保险业大模型相关专业术语

三、 保险业大模型行业监管

第三节 保险业大模型产业画像

第四节 本报告数据来源及统计标准说明

一、 本报告研究范围界定

二、 本报告权威数据来源

三、 研究方法及统计标准

第二章 中国保险业大模型产业发展现状及痛点

第一节 中国大模型发展现状及趋势分析

一、 中国大模型发展历程

二、 中国已发布大模型数量变化

三、 中国大模型参数规模变化

四、 中国大模型商业模式分析

五、 中国大模型发展趋势洞悉

第二节 中国大模型落地保险业可行性分析

第三节 中国保险业大模型技术选型

一、 开源大模型应用

二、 产学研联合创新大模型研制

三、 商用大模型采购

四、 保险机构技术选型考虑因素

第四节 中国保险业大模型布局路径

第五节 中国保险业大模型招投标情况

一、 保险业大模型招投标统计

二、 保险业大模型招投标分析

第六节 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局

一、 保险业大模型竞争要素

二、 保险业大模型竞争格局

三、 主要保险业大模型厂商竞争力评价

第七节 中国保险业大模型市场规模体量

第八节 中国保险业大模型发展痛点

第三章 中国保险业大模型技术架构及能力构建

第一节 完整大模型开发步骤

第二节 大模型基础架构及工程化

一、 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

二、 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

第三节 基础大模型底座

一、 nlp大模型

二、 cv大模型

三、 多模态大模型

四、 科学大模型

第四节 大模型标准化

一、 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

二、 行业大模型标准体系

第五节 保险业大模型构建路线图

一、 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

二、 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

三、 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

第六节 保险业大模型开放平台架构及训练方法

一、 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

二、 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

第七节 保险业大模型基础能力构建概述

第八节 保险业大模型基础能力构建之“算力”

一、 大模型的算力需求分析

二、 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

(1)cpu

(2)gpu

(3)dpu

(4)tpu

(5)fpga

(6)asic

三、 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

四、 保险业大模型算力部署路径

1、自建算力

2、算力混合部署

第九节 保险业大模型基础能力构建之“数据”

一、 数据处理与服务概述

二、 国内外主要大语言模型数据集

三、 数据api

四、 训练数据开发

五、 推理数据开发

六、 数据维护

七、 保险业大模型对数据的需求分析

第十节 保险业大模型基础能力构建之“ai基础软件

一、 ai基础软件概述

二、 ai基础软件市场概况

三、 ai基础软件竞争格局

四、 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

(1)模型训练平台

(2)模型部署平台

(3)模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工

第十一节 保险业大模型评测体系

第四章 中国保险业大模型应用场景分析

第一节 保险业大模型行业应用场景分布

第二节 保险业大模型应用场景:投研

一、 投研概述

二、 投研领域大模型应用优势分析

三、 投研领域大模型应用案例分析

第三节 保险业大模型应用场景:产品设计及定价

一、 产品设计及定价概述

二、 产品设计及定价领域大模型应用优势分析

三、 产品设计及定价领域大模型应用案例分析

第四节 保险业大模型应用场景:保险营销

一、 保险营销概述

二、 保险营销领域大模型应用优势分析

三、 保险营销领域大模型应用案例分析

第五节 保险业大模型应用场景:承保

一、 承保概述

二、 承保领域大模型应用优势分析

三、 承保领域大模型应用案例分析

第六节 保险业大模型应用场景:理赔

一、 理赔概述

二、 理赔领域大模型应用优势分析

三、 理赔领域大模型应用案例分析

第七节 保险业大模型应用场景:其他

一、 办公

二、 法务

三、 风控

第八节 保险业大模型应用场景战略地位分析

第五章 中国保险业大模型应用实践分析

第一节 中国保险业大模型应用实践汇总

第二节 保险业大模型应用案例分析

一、 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

二、 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

三、 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

四、 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

五、 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

第三节 保险业大模型应用难点及应对

一、 数据收集与处理

二、 大模型幻觉问题

三、 灾难性遗忘问题

第六章 中国保险业大模型企业案例解析

第一节 中国保险业大模型企业梳理与对比

第二节 中国保险业大模型产业企业案例分析

一、 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

二、 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

三、 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

四、 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

五、 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

六、 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

七、 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

八、 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

九、 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

十、 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

第七章 中国保险业大模型产业政策环境洞察&发展潜力

第一节 保险业大模型产业政策环境洞悉

一、 国家层面保险业大模型产业政策汇总

二、 国家层面保险业大模型产业发展规划

三、 国家重点政策/规划对保险业大模型产业的影响

第二节 保险业大模型产业pest分析图

第三节 保险业大模型产业swot分析

第四节 保险业大模型产业发展潜力评估

第五节 保险业大模型产业未来关键增长点

第六节 保险业大模型产业发展前景预测

第七节 保险业大模型产业发展趋势洞悉

一、 整体发展趋势

二、 监管规范趋势

三、 技术创新趋势

四、 细分市场趋势

五、 市场竞争趋势

第八章 中国保险业大模型产业投资战略规划策略及建议

第一节 保险业大模型产业投资风险预警

一、 风险预警

二、 风险应对

第二节 保险业大模型产业投资机会分析

一、 保险业大模型产业链薄弱环节投资机会

二、 保险业大模型产业细分领域投资机会

三、 保险业大模型产业区域市场投资机会

四、 保险业大模型产业空白点投资机会

第三节 保险业大模型产业投资价值评估

第四节 保险业大模型产业投资策略建议

第五节 保险业大模型产业可持续发展建议

图表目录

图表:大模型的特征

图表:本报告研究领域所处行业

图表:保险业大模型的定义

图表:保险业大模型的特征

图表:保险业大模型专业术语

图表:保险业大模型行业监管

图表:保险业大模型产业链结构梳理

图表:保险业大模型产业链生态全景图谱

图表:保险业大模型产业链区域热力图

图表:本报告研究范围界定

图表:本报告权威数据来源

图表:本报告研究方法及统计标准

图表:中国大模型发展历程

图表:中国已发布大模型数量变化

图表:中国大模型参数规模变化

图表:中国大模型商业模式分析

图表:中国大模型发展趋势洞悉

图表:中国大模型落地保险业可行性分析

图表:中国保险业大模型行业招投标分析

图表:中国保险业大模型市场竞争格局

图表:中国主要保险业大模型厂商竞争力评价

图表:中国保险业大模型市场规模体量

图表:中国保险业大模型发展痛点

图表:大模型技术路线及算法架构

图表:大模型工程化

图表:数据工程(数据处理和回流)

图表:模型调优(模型训练与微调)

图表:模型交付(模型压缩与测试)

图表:服务运营(服务部署与托管)

图表:平台支撑能力

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