2024年中国金融大模型产业发展洞察报告.pptx

2024年中国金融大模型

产业发展洞察报告;

03;

01中国金融大模型产业

发展背景介绍

Background;

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);

?大模型技术为金融行业提供全新生产力

?大模型在复杂信息处理与智慧涌现方面的特征与金融业务的数智化转型需求高度匹配，业务场景中面临的海量数据分析、交易决策制定、个性化投资建议等环节对于金融从业者的专业知识储备与经验判断提出了较高要求，而大模型的应用能够优化数据处理模式，降低人力错误，并在关键决策的判断上给予金融从业者系统性支持，以技术能力重塑金融业务流程。

?通用大模型在金融领域的应用存在??端

?大模型的学习能力与泛化能力决定了其可以服务于多个领域，但在专业要求高的领域通用大模型技术很难提供高价值服务；此外大模型产品的高运维成本也将成为业务场景实际应用的阻碍。

来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制 ;

产业定制：大模型技术的产业化应用

在投入提升与政策扶植的双重作用下，以大模型技术为底座、结合专业化金融能力的金融大模型产品应运而生

近年，在金融科技发展规划与金融机构数字化转型一系列政策的指导之下，国内金融行业的数智化转型颇具成效，越来越多的金融机构意识到数字化转型为自身业务发展带来的助力，行业内对于金融科技的资金投入逐年攀升，以金融机构作为主要服务对象的技术厂商迎来了需求端市场蓬勃发展的上升期，为前沿技术的产业化定制创造了优渥的市场环境；此外，金融作为监管合规要求较高的信息密集型行业，其监管体系的完善与监管要求的提升推动了机构应用前沿技术增强合规能力的需求，大模型作为有能力优化业务流程环节、完善合规应用的技术应用，其产业化及垂类应用的价值不容小觑。

大模型技术的产业化应用——金融大模型;

金融大模型结构特征

与优势能力分???

ProductMixandAdvantages;

金融大模型结构特征分析

?金融大模型核心结构总览

?基座支持：通用大模型

?功能增强：大模型工具链

?业务适配：大模型垂类场景训练

金融大模型优势能力分析;

金融大模型核心结构总览

由通用大模型基座、专用模型工具链、私域业务场景训练三部分组成的完整金融大模型产品构建体系

金融大模型核心结构总览

——以通用大模型为底座的金融大模型产业链分析;

1.基座支持：通用大模型

国内通用大模型市场迎来“百模大战”时代，泛化能力的应用与专业能力的增强将成为通用大模型服务金融行业的两大主流方式

随着深度学习与生成式大模型的融合应用，以卷积神经网络、对抗生成网络、ResNet为代表的深度学习模型能够在自然语言处理、计算机视觉处理等方面实现较大突破，后续随着Transformer结构的应用，以Transformer和注意力机制作为组件、参数在十亿级别以上的自监督学习模型营运而生。伴随着近年大模型技术在实践应用场景的发展，目前通用大模型市场已进入“百模大战”的全新时代。从整体来