2024年中国金融大模型产业发展洞察报告.pdf

2024年中国金融大模型

产业发展洞察报告

部门：TMT金融组署名：孙石琦

©2024iResearchInc.

CONTENTS

01中国金融大模型产业发展背景介绍

目录Background

02金融大模型结构特征与优势能力分析

ProductMixandAdvantages

03中国金融大模型产业卓越者评选

OutstandingEnterprises

04中国金融大模型产业未来趋势预判

IndustryDevelopmentTrends

05中国金融大模型产业专家之声

IndustrialExperts‘Insights

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01中国金融大模型产业

发展背景介绍

Background

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技术崛起：大模型迭代历程回顾

多技术聚积融合推动大模型能力逐步完善，实现从“专用智能→通用智

能→专业化智能”的模式转变

随着生成算法、预训练模型、多模态数据分析等AI技术的聚集融合，AIGC技术的实践效用迎来了行业级大爆发。在内部模型迭代与

多技术协同的作用下，以“大规模”+“预训练”为核心的大模型产品，逐步由Transformer基础架构走向集图像识别、语义理解、

视觉感知于一体的多模态、全应用模型体系，以产品化、业务化模式实现AIGC能力的进一步释放。与此同时，通用大模型技术的成

熟推动了新一轮行业生产力变革，凭借其在场景泛化、技术涌现、强计算能力等方面的优势，大模型为多行业的发展带来了工业革

命级生产能力的提升。随着专业化应用进程的推进，通用大模型在解决特定场景的专业化问题时暴露出部分局限性问题，行业深度

信息的缺失导致其很难在专业领域提供高价值的服务，此外，通用大模型对于数据、算力的较高要求也提升了其在细分领域落地应

用的门槛，相比之下，在专业度及成本方面更具优势的垂类大模型或将成为未来大模型技术落地应用的核心方式，预计未来5年，服

务于特定行业的垂类大模型将实现超80%的专业领域覆盖，大模型能力将以专业化定制产品的方式为更多垂类专业领域赋能。

大模型技术迭代与产品模式应用分析

2010年—2017年2018年—2022年2023年—2028年（预计）

基础架构确立通用大模型建设

通用大模型

特定领域专用模型应用产业大模型应用

以其涌现性与泛在化能力，