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——綜述篇——
第1章：保險業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明
1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優(yōu)勢
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.2 保險業(yè)大模型行業(yè)界定
1.2.1 保險業(yè)大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 保險業(yè)大模型相關專業(yè)術語
1.2.3 保險業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
1.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.3.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
1.3.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.3.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標準說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標準
——現(xiàn)狀篇——
第2章：全球保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
2.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
2.1.3 全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
2.1.4 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
2.2 全球保險業(yè)大模型發(fā)展歷程
2.3 全球保險業(yè)大模型技術路線
2.4.2 預訓練保險業(yè)垂類大模型
2.4.3 基于通用大模型做保險業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)
2.4 全球保險業(yè)大模型應用現(xiàn)狀
2.4.1 全球保險業(yè)大模型應用概況
2.4.2 全球保險機構大模型應用進展
1、蘇黎世保險
2、Chubb
3、Liberty Mutual
2.5 國外保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
2.6 全球保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章：中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點
3.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發(fā)展歷程
3.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
3.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
3.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析
3.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地保險業(yè)可行性分析
3.3 中國保險業(yè)大模型技術選型
3.3.1 開源大模型應用
3.3.2 產(chǎn)學研聯(lián)合創(chuàng)新大模型研制
3.3.3 商用大模型采購
3.3.4 保險機構技術選型考慮因素
3.4 中國保險業(yè)大模型布局路徑
3.5 中國保險業(yè)大模型招投標情況
3.5.1 保險業(yè)大模型招投標統(tǒng)計
3.5.2 保險業(yè)大模型招投標分析
3.6 中國保險業(yè)大模型競爭要素及競爭格局
3.6.1 保險業(yè)大模型競爭要素
3.6.2 保險業(yè)大模型競爭格局
3.6.3 主要保險業(yè)大模型廠商競爭力評價
3.7 中國保險業(yè)大模型市場規(guī)模體量
3.8 中國保險業(yè)大模型發(fā)展痛點
第4章：中國保險業(yè)大模型技術架構及能力構建
4.1 完整大模型開發(fā)步驟
4.2 大模型基礎架構及工程化
4.2.1 大模型基礎架構
1、Transformer架構
2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN
4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN
5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡MLP
4.2.2 大模型工程化
1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
2、模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）
3、模型交付（模型壓縮與測試）
4、服務運營（服務部署與托管）
5、平臺支撐能力
4.3 基礎大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模態(tài)大模型
4.3.4 科學大模型
4.4 大模型標準化
4.4.1 大模型標準體系發(fā)展
1、大模型標準體系1.0
2、可信AI大模型標準體系2.0
4.4.2 行業(yè)大模型標準體系
4.5 保險業(yè)大模型構建路線圖
4.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估
1、業(yè)務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數(shù)據(jù)層評估
5、工程層評估
4.5.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環(huán)境搭建
4、數(shù)據(jù)處理
5、模型訓練共建
4.5.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署
1、模型精調(diào)
2、模型評估
3、模型重訓優(yōu)化
4、模型聯(lián)調(diào)部署
5、模型應用運營
4.6 保險業(yè)大模型開放平臺架構及訓練方法
4.6.1 保險業(yè)大模型開放平臺架構
1、底層-模型即服務
2、中間層-應用框架層
3、上層-應用場景層
4.6.2 保險業(yè)大模型訓練方法
1、從預訓練開始定制模型
2、參數(shù)微調(diào)
3、上下文學習
4.7 保險業(yè)大模型基礎能力構建概述
4.8 保險業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”
4.8.1 大模型的算力需求分析
4.8.2 AI芯片
1、AI芯片概述
2、AI芯片發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI芯片供應商格局
4、主要AI芯片類型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
4.8.3 AI服務器
1、AI服務器概述
2、AI服務器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務器供應商格局
4.8.4 保險業(yè)大模型算力部署路徑
1、自建算力
2、算力混合部署
4.9 保險業(yè)大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
4.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務概述
4.9.2 國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集
4.9.3 數(shù)據(jù)API
4.9.4 訓練數(shù)據(jù)開發(fā)
4.9.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
4.9.6 數(shù)據(jù)維護
4.9.7 保險業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求分析
4.10 保險業(yè)大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
4.10.1 AI基礎軟件概述
4.10.2 AI基礎軟件市場概況
4.10.3 AI基礎軟件競爭格局
4.10.4 AI基礎軟件主要類型
1、機器學習框架和庫
2、模型訓練和部署平臺
（1）模型訓練平臺
（2）模型部署平臺
（3）模型推理平臺
3、數(shù)據(jù)處理和分析工具
4、優(yōu)化和自動化工具
4.11 保險業(yè)大模型評測體系
第5章：中國保險業(yè)大模型應用場景分析
5.1 保險業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布
5.2 保險業(yè)大模型應用場景：投研
5.2.1 投研概述
5.2.2 投研領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.2.3 投研領域大模型應用案例分析
5.3 保險業(yè)大模型應用場景：產(chǎn)品設計及定價
5.3.1 產(chǎn)品設計及定價概述
5.3.2 產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.3.3 產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用案例分析
5.4 保險業(yè)大模型應用場景：保險營銷
5.4.1 保險營銷概述
5.4.2 保險營銷領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.4.3 保險營銷領域大模型應用案例分析
5.5 保險業(yè)大模型應用場景：承保
5.5.1 承保概述
5.5.2 承保領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.5.3 承保領域大模型應用案例分析
5.6 保險業(yè)大模型應用場景：理賠
5.6.1 理賠概述
5.6.2 理賠領域大模型應用優(yōu)勢分析
5.6.3 理賠領域大模型應用案例分析
5.7 保險業(yè)大模型應用場景：其他
5.7.1 辦公
5.7.2 法務
5.7.3 風控
5.8 保險業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
第6章：中國保險業(yè)大模型應用實踐分析
6.1 中國保險業(yè)大模型應用實踐匯總
6.2 保險業(yè)大模型應用案例分析
6.2.1 中國太保大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.2.2 陽光保險大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.2.3 泰康保險大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.2.4 眾安保險大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.2.5 平安保險大模型應用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3 保險業(yè)大模型應用難點及應對
6.3.1 數(shù)據(jù)收集與處理
6.3.2 大模型幻覺問題
6.3.3 災難性遺忘問題
第7章：全球及中國保險業(yè)大模型企業(yè)案例解析
7.1 全球及中國保險業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
7.2 全球保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.2.1 Paladin Group-UnderwriteGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.2.2 Simplifai-Insurance GPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3 中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.3.1 螞蟻集團-AntFinGLM
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.2 云知聲-山海大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.3 必有科技-保險大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.4 度小滿-軒轅大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.5 華為-盤古金融大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.6 騰訊云-金融行業(yè)大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.7 科大訊飛-星火金融大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.8 拓爾思-拓天大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.9 星環(huán)科技-星環(huán)無涯
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
7.3.10 青松保-InsureGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術架構
4、模型功能
5、應用場景
6、下游客戶
7、最新進展
——展望篇——
第8章：中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?BR>8.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
8.1.1 國家層面保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總
8.1.2 國家層面保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
8.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響
8.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖
8.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
8.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
8.5 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關鍵增長點
8.6 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預測（未來5年預測）
8.7 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
8.7.1 整體發(fā)展趨勢
8.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢
8.7.3 技術創(chuàng)新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章：中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
9.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機會分析
9.2.1 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機會
9.2.2 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細分領域投資機會
9.2.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機會
9.2.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機會
9.3 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
9.4 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
9.5 保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：本報告研究領域所處行業(yè)
圖表3：保險業(yè)大模型的定義
圖表4：保險業(yè)大模型的特征
圖表5：保險業(yè)大模型專業(yè)術語
圖表6：保險業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
圖表7：保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結構梳理
圖表8：保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表9：保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
圖表10：本報告研究范圍界定
圖表11：本報告權威數(shù)據(jù)來源
圖表12：本報告研究方法及統(tǒng)計標準
圖表13：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表14：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
圖表15：全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
圖表16：全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
圖表17：全球保險業(yè)大模型發(fā)展歷程
圖表18：預訓練保險業(yè)垂類大模型
圖表19：基于通用大模型做保險業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)
圖表20：全球保險業(yè)大模型應用概況
圖表21：全球保險業(yè)機構大模型應用進展
圖表22：國外保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
圖表23：全球保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
圖表24：中國大模型發(fā)展歷程
圖表25：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
圖表26：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
圖表27：中國大模型商業(yè)模式分析
圖表28：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
圖表29：中國大模型落地保險業(yè)可行性分析
圖表30：中國保險業(yè)大模型行業(yè)招投標分析
圖表31：中國保險業(yè)大模型市場競爭格局
圖表32：中國主要保險業(yè)大模型廠商競爭力評價
圖表33：中國保險業(yè)大模型市場規(guī)模體量
圖表34：中國保險業(yè)大模型發(fā)展痛點
圖表35：大模型技術路線及算法架構
圖表36：大模型工程化
圖表37：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
圖表38：模型調(diào)優(yōu)（模型訓練與微調(diào)）
圖表39：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表40：服務運營（服務部署與托管）
圖表41：平臺支撐能力
圖表42：NLP大模型
圖表43：CV大模型
圖表44：多模態(tài)大模型
圖表45：科學大模型
圖表46：保險業(yè)大模型構建路線圖
圖表47：保險業(yè)大模型開放平臺架構及訓練方法
圖表48：保險業(yè)大模型基礎能力構建
圖表49：保險業(yè)大模型基礎能力構建之“算力”
圖表50：大模型的算力需求分析
圖表51：AI芯片市場分析
圖表52：AI服務器市場分析
圖表53：大模型基礎能力構建之“數(shù)據(jù)”
圖表54：數(shù)據(jù)處理與服務概述
圖表55：國內(nèi)外主要大預言模型數(shù)據(jù)集
圖表56：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表57：AI基礎軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表58：AI基礎軟件市場概況
圖表59：AI基礎軟件競爭格局
圖表60：大模型開發(fā)平臺
圖表61：保險業(yè)大模型行業(yè)應用場景分布
圖表62：保險行業(yè)投研業(yè)務概述
圖表63：投研領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表64：投研領域大模型應用案例分析
圖表65：保險行業(yè)產(chǎn)品設計及定價業(yè)務概述
圖表66：產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表67：產(chǎn)品設計及定價領域大模型應用案例分析
圖表68：保險行業(yè)保險營銷業(yè)務概述
圖表69：保險營銷領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表70：保險營銷領域大模型應用案例分析
圖表71：保險行業(yè)承保業(yè)務概述
圖表72：承保領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表73：承保領域大模型應用案例分析
圖表74：保險行業(yè)理賠業(yè)務概述
圖表75：理賠領域大模型應用優(yōu)勢分析
圖表76：理賠領域大模型應用案例分析
圖表77：保險業(yè)大模型應用場景戰(zhàn)略地位分析
圖表78：中國保險業(yè)大模型應用實踐匯總
圖表79：中國太保大模型應用布局
圖表80：陽光保險大模型應用布局
圖表81：泰康保險大模型應用布局
圖表82：眾安保險大模型應用布局
圖表83：平安保險大模型應用布局
圖表84：全球及中國保險業(yè)大模型企業(yè)案例解析
圖表85：全球及中國保險業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
圖表86：全球保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表87：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型基本信息
圖表88：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型特點
圖表89：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型技術架構
圖表90：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型應用場景
圖表91：Paladin Group-UnderwriteGPT下游客戶
圖表92：Paladin Group-UnderwriteGPT大模型最新進展
圖表93：Simplifai-Insurance GPT基本信息
圖表94：Simplifai-Insurance GPT模型特點
圖表95：Simplifai-Insurance GPT技術架構
圖表96：Simplifai-Insurance GPT應用場景
圖表97：Simplifai-Insurance GPT特點
圖表98：Simplifai-Insurance GPT最新進展
圖表99：中國保險業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表100：螞蟻集團-AntFinGLM基本信息
圖表101：螞蟻集團-AntFinGLM模型特點
圖表102：螞蟻集團-AntFinGLM技術架構
圖表103：螞蟻集團-AntFinGLM應用場景
圖表104：螞蟻集團-AntFinGLM特點
圖表105：螞蟻集團-AntFinGLM最新進展
圖表106：云知聲-山海大模型基本信息
圖表107：云知聲-山海大模型特點
圖表108：云知聲-山海大模型技術架構
圖表109：云知聲-山海大模型應用場景
圖表110：云知聲-山海下游客戶
圖表111：云知聲-山海大模型最新進展
圖表112：必有科技-保險大模型基本信息
圖表113：必有科技-保險大模型特點
圖表114：必有科技-保險大模型技術架構
圖表115：必有科技-保險大模型應用場景
圖表116：必有科技-保險下游客戶
圖表117：必有科技-保險大模型最新進展
圖表118：度小滿-軒轅大模型基本信息
圖表119：度小滿-軒轅大模型特點
圖表120：度小滿-軒轅大模型技術架構

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