金融大模型行业定义与范畴 - 金融大模型是AI大模型在金融领域的垂直化研发与应用 以数据、算法和算力为技术支撑 归属于行业垂直大模型范畴[1][2] 行业发展背景 - 利好政策相继出台 国家金融监督管理总局等部门2025年3月发布《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》鼓励金融机构运用人工智能等技术提升风控水平[5][7] - 金融业数字化转型稳步推进 2024年中国金融科技市场规模达3949.6亿元 其中银行科技2888.3亿元 证券科技474.6亿元 保险科技586.7亿元[8][9] - 金融机构高度重视AI技术研发 2024年金融行业AI及生成式AI投资规模达196.94亿元 预计2027年将达415.48亿元[11] 行业发展现状 - 市场规模快速增长 2024年金融大模型行业市场规模28.66亿元 同比增长79.9% 受降本增效需求和技术突破双重驱动[1][13] - 产品结构以标准化为主 2024年标准化产品占比71% 非标准化产品占比29% 因交付效率高和部署门槛低优势[1][15] - 应用场景广泛覆盖 包括内部运营的文案生成 信息处理的政策研报解读 业务决策的信贷审批和理财投顾等领域[17] - 金融机构差异化布局 银行以私有化项目为主 保险聚焦标准流程规模化 券商侧重研究辅助 互联网金融推动云原生部署[17] 市场竞争格局 - 市场集中度较高 2024年阿里云以33.2%份额居首 百度智能云占19.3% 商汤科技占10.9%[1][20] - 主要企业优势各异 阿里云具金融行业积累和合规能力 百度智能云推行一站式智能体平台 商汤科技有多模态能力和软硬一体化交付 华为云实现全栈国产化[20] - 产品创新活跃 农业银行推出ChatABC 阿里云推出DianJin-R1 百度智能云推出千帆慧金等金融大模型[19][20] 技术发展趋势 - 基础技术能力增强 通过模型架构创新和训练范式提升 实现更精准的金融业务理解[23] - 部署成本持续下降 通过算法优化 专用芯片和云计算等技术突破 推动大模型向工业级基础设施转变[24] - 智能体技术加速融合 形成业务流程嵌入型 人机协作型 知识增强型和自主行动型四种关键应用形式[25]