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全球金融大模型技术专利布局与竞争格局研究1

全球金融大模型技术专利布局与竞争格局研究

摘要

本研究报告系统分析了全球金融大模型技术专利布局现状与竞争格局，通过多维

度数据采集与深度挖掘，揭示了该领域的技术发展趋势、主要竞争者战略布局以及潜在

技术壁垒。报告基于专利计量学、技术生命周期理论和创新生态系统理论，构建了金融

大模型技术专利竞争力评价体系，并提出了针对性的发展建议。研究表明，美国和中国

在该领域专利布局中占据主导地位，但技术焦点存在显著差异；传统金融机构与科技巨

头形成双轨竞争格局；专利质量而非数量成为未来竞争的关键因素。本报告为政策制定

者、金融机构和科技企业提供了战略参考，有助于优化我国金融大模型技术专利布局，

提升国际竞争力。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为全球科技竞争的焦点领

域。在金融行业，大模型技术正深刻改变着传统业务模式和服务形态，从智能客服、风

险控制到投资决策，其应用场景不断拓展。根据国际数据公司（IDC）的统计，2023年

全球金融科技领域AI投资规模达到450亿美元，其中大模型相关技术占比超过30%。

这种技术变革不仅带来了效率提升，更重塑了金融行业的竞争格局。

专利作为技术创新的法律保护形式和市场竞争的战略工具，其布局情况直接反映

了技术发展态势和企业竞争策略。世界知识产权组织（WIPO）数据显示年

间，全球金融大模型相关专利申请量年均增长率达到65%，远高于其他技术领域。因

此，系统研究全球金融大模型技术专利布局与竞争格局，对于把握技术发展方向、识别

潜在合作伙伴、规避专利风险具有重要意义。

1.2研究范围与边界

本报告聚焦于金融大模型技术专利分析，研究范围包括：1）专利技术领域界定，涵

盖自然语言处理、知识图谱、多模态融合等核心技术及其在金融场景的应用；2）地域

范围覆盖全球主要经济体，重点分析美国、中国、欧盟、日本等专利活跃区域；3）时间

跨度为年，兼顾历史演进与必威体育精装版动态；4）竞争主体包括传统金融机构、科技

巨头、专业AI公司和科研院所等多元主体。

需要明确的是，本报告不涉及具体专利的法律状态分析（如有效性、侵权判定等），

也不评估特定企业的专利组合价值，而是从宏观层面揭示整体布局特征和竞争态势。同

时，考虑到商业敏感性，所有案例均采用公开信息或脱敏处理。

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1.3研究方法与创新点

本研究采用定性与定量相结合的方法论框架。定量方面，运用专利计量学方法，通

过DerwentInnovation、PatBase等专利数据库获取原始数据，利用文本挖掘和可视化

技术呈现专利布局特征；定性方面，结合专家访谈、案例分析和政策解读，深入理解数

据背后的战略逻辑。

创新点主要体现在：1）首次构建金融大模型技术专利分类体系，解决了传统IPC

分类与新兴技术不匹配的问题；2）提出”专利质量技术影响力”二维评价模型，超越简

单的数量统计；3）引入竞争生态位理论，分析多元主体的互动关系；4）结合我国《新

一代人工智能发展规划》等政策，提出差异化发展路径。这些创新使得研究结论更具实

践指导价值。

研究概述

2.1研究目标与问题

本研究的核心目标是系统揭示全球金融大模型技术专利布局现状、竞争格局特征

及未来趋势，为我国相关主体提供战略参考。具体目标包括：1）绘制全球金融大模型

技术专利地图，识别热点领域和空白区域；2）分析主要竞争者的专利策略和技术路线；

3）评估我国在该领域的相对位置和优劣势；4）预测未来35年的技术发展方向和专利

布局趋势。

围绕这些目标，本研究将重点回答以下问题：1）全球金融大模型专利申请的时间、

地域和技术分布特征是什么？2）不同类型主体（金融机构vs科技公司）的专利布局有

何差异？3）哪些技术领域成为竞争焦点，哪些存在机会窗口？4）专利质量与数量之间

是否存在平衡关系？5）我国应如何优化专利布局以提升国际竞争力？

2.2研究框架与内容

本报告采用”现状理论方法应用”的逻辑框架，共分为14个章节。前两章为引言和

研究概述，奠定研究基础；第35章分析政策环境、行业现状和存在问题；第68章