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- 报告目录
- 研究方法
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
3.2.2 大模型工程化
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
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
3.5.2 行业数据与大模型共建
3.5.3 行业大模型精调与优化部署
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
3.6.2 保险业大模型训练方法
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
3.8.3 AI服务器
3.8.4 保险业大模型算力部署路径
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
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
