我公司拥有所有研究报告产品的著作权，我们从未通过任何第三方平台代理销售或授权其开展业务咨询。当您购买报告或咨询业务时，请认准“博研咨询”，及官方网站市场调研在线（www.cninfo360.com）。若要进行引用、刊发，需要获得博研咨询的正式授权。
- 报告目录
- 研究方法
一、中国UBI保险行业市场现状中国UBI保险行业作为一种新型保险产品，近年来受到了市场的普遍关注，其市场发展迅速。根据中国保监会的数据，截至2020年2月，中国UBI保险行业规模累计突破1000亿元，年增长率达到了近90%，超过了保险业全体的年增长率。中国UBI保险行业的销售渠道也发生了剧烈的变化，从传统的线下渠道逐渐转向线上渠道，以满足消费者日益增长的便捷性和实惠性需求。根据中国保监会的数据，截至2020年2月，中国UBI保险行业的线上销售渠道占总销售额的比重已经超过了70%，比上年的50%大幅增长。中国UBI保险行业的投保人数也在不断增长，截至2020年2月，中国UBI保险行业的投保人数已超过了2200万，比上年增长了超过50%，为中国UBI保险行业的发展提供了有力的支撑。二、中国UBI保险行业竞争格局中国UBI保险行业竞争格局相对比较激烈，其主要表现在以下几个方面：（1）价格竞争。在中国UBI保险行业，由于保险产品价格比较低，各家保险公司为了抢占市场份额，都会不断降低保险费率，以获取更多的客户，这就形成了保险公司之间的价格竞争。（2）技术竞争。在中国UBI保险行业，各家保险公司为了提高服务质量，都将投入大量资金，不断开发新技术，研发新产品，以满足客户对UBI保险的不断提高的需求，这也使得保险公司之间形成了技术竞争。（3）渠道竞争。在中国UBI保险行业，各家保险公司都不断开发新的渠道，以满足客户对便捷性和实惠性的需求，这也使得保险公司之间形成了渠道竞争。中国UBI保险行业竞争格局相对激烈，价格竞争、技术竞争和渠道竞争是保险公司之间最为激烈的竞争现象，也是当前保险行业发展的主要方向。
博研咨询发布的《2024-2030年中国保险业大模型行业市场运营态势及发展趋向研判报告》共八章。首先介绍了保险业大模型行业市场发展环境、保险业大模型整体运行态势等，接着分析了保险业大模型行业市场运行的现状，然后介绍了保险业大模型市场竞争格局。随后，报告对保险业大模型做了重点企业经营状况分析，最后分析了保险业大模型行业发展趋势与投资预测。您若想对保险业大模型产业有个系统的了解或者想投资保险业大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
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
1.4 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
第2章中国保险业大模型产业发展现状及痛点
2.1 中国大模型发展现状及趋势分析
2.1.1 中国大模型发展历程
2.1.2 中国已发布大模型数量变化
2.1.3 中国大模型参数规模变化
2.1.4 中国大模型商业模式分析
2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
2.2 中国大模型落地保险业可行性分析
2.3 中国保险业大模型技术选型
2.3.1 开源大模型应用
2.3.2 产学研联合创新大模型研制
2.3.3 商用大模型采购
2.3.4 保险机构技术选型考虑因素
2.4 中国保险业大模型布局路径
2.5 中国保险业大模型招投标情况
2.5.1 保险业大模型招投标统计
2.5.2 保险业大模型招投标分析
2.6 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局
2.6.1 保险业大模型竞争要素
2.6.2 保险业大模型竞争格局
2.6.3 主要保险业大模型厂商竞争力评价
2.7 中国保险业大模型市场规模体量
2.8 中国保险业大模型发展痛点
第3章中国保险业大模型技术架构及能力构建
3.1 完整大模型开发步骤
3.2 大模型基础架构及工程化
3.2.1 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
3.2.2 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
3.3 基础大模型底座
3.3.1 NLP大模型
3.3.2 CV大模型
3.3.3 多模态大模型
3.3.4 科学大模型
3.4 大模型标准化
3.4.1 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
3.4.2 行业大模型标准体系
3.5 保险业大模型构建路线图
3.5.1 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
3.5.2 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
3.5.3 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
3.6 保险业大模型开放平台架构及训练方法
3.6.1 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
3.6.2 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
3.7 保险业大模型基础能力构建概述
3.8 保险业大模型基础能力构建之“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
3.8.3 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
3.8.4 保险业大模型算力部署路径
1、自建算力
2、算力混合部署
3.9 保险业大模型基础能力构建之“数据”
3.9.1 数据处理与服务概述
3.9.2 国内外主要大语言模型数据集
3.9.3 数据API
3.9.4 训练数据开发
3.9.5 推理数据开发
3.9.6 数据维护
3.9.7 保险业大模型对数据的需求分析
3.10 保险业大模型基础能力构建之“AI基础软件”
3.10.1 AI基础软件概述
3.10.2 AI基础软件市场概况
3.10.3 AI基础软件竞争格局
3.10.4 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
（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、优化和自动化工具
3.11 保险业大模型评测体系
第4章中国保险业大模型应用场景分析
4.1 保险业大模型行业应用场景分布
4.2 保险业大模型应用场景：投研
4.2.1 投研概述
4.2.2 投研领域大模型应用优势分析
4.2.3 投研领域大模型应用案例分析
4.3 保险业大模型应用场景：产品设计及定价
4.3.1 产品设计及定价概述
4.3.2 产品设计及定价领域大模型应用优势分析
4.3.3 产品设计及定价领域大模型应用案例分析
4.4 保险业大模型应用场景：保险营销
4.4.1 保险营销概述
4.4.2 保险营销领域大模型应用优势分析
4.4.3 保险营销领域大模型应用案例分析
4.5 保险业大模型应用场景：承保
4.5.1 承保概述
4.5.2 承保领域大模型应用优势分析
4.5.3 承保领域大模型应用案例分析
4.6 保险业大模型应用场景：理赔
4.6.1 理赔概述
4.6.2 理赔领域大模型应用优势分析
4.6.3 理赔领域大模型应用案例分析
4.7 保险业大模型应用场景：其他
4.7.1 办公
4.7.2 法务
4.7.3 风控
4.8 保险业大模型应用场景战略地位分析
第5章中国保险业大模型应用实践分析
5.1 中国保险业大模型应用实践汇总
5.2 保险业大模型应用案例分析
5.2.1 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
5.2.2 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
5.2.3 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
5.2.4 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
5.2.5 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
5.3 保险业大模型应用难点及应对
5.3.1 数据收集与处理
5.3.2 大模型幻觉问题
5.3.3 灾难性遗忘问题
第6章中国保险业大模型企业案例解析
6.1中国保险业大模型企业梳理与对比
6.2 中国保险业大模型产业企业案例分析
6.2.1 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
6.2.2 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
6.2.3 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
6.2.4 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
6.2.5 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
6.2.6 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
6.2.7 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
6.2.8 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
6.2.9 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
6.2.10 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
第7章中国保险业大模型产业政策环境洞察
