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——綜述篇——
第1章：保險業大模型行業綜述及數據來源說明
1.1 大模型產業界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優勢
1.1.4 大模型所處行業
1.2 保險業大模型行業界定
1.2.1 保險業大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 保險業大模型相關專業術語
1.2.3 保險業大模型行業監管
1.3 保險業大模型產業畫像
1.3.1 保險業大模型產業鏈結構梳理
1.3.2 保險業大模型產業鏈生態全景圖譜
1.3.3 保險業大模型產業鏈區域熱力圖
1.4 本報告數據來源及統計標準說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權威數據來源
1.4.3 研究方法及統計標準
——現狀篇——
第2章：全球保險業大模型產業發展現狀及趨勢
2.1 全球大模型產業發展現狀
2.1.1 全球大模型產業發展歷程
2.1.2 全球大模型產業發展概況
2.1.3 全球大模型產業主流產品
2.1.4 全球大模型產業市場規模體量
2.2 全球保險業大模型發展歷程
2.3 全球保險業大模型技術路線
2.4.2 預訓練保險業垂類大模型
2.4.3 基于通用大模型做保險業數據微調
2.4 全球保險業大模型應用現狀
2.4.1 全球保險業大模型應用概況
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 國外保險業大模型產業發展經驗借鑒
2.6 全球保險業大模型產業發展趨勢洞悉
第3章：中國保險業大模型產業發展現狀及痛點
3.1 中國大模型發展現狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發展歷程
3.1.2 中國已發布大模型數量變化
3.1.3 中國大模型參數規模變化
3.1.4 中國大模型商業模式分析
3.1.5 中國大模型發展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地保險業可行性分析
3.3 中國保險業大模型技術選型
3.3.1 開源大模型應用
3.3.2 產學研聯合創新大模型研制
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 中國保險業大模型布局路徑
3.5 中國保險業大模型招投標情況
3.5.1 保險業大模型招投標統計
3.5.2 保險業大模型招投標分析
3.6 中國保險業大模型競爭要素及競爭格局
3.6.1 保險業大模型競爭要素
3.6.2 保險業大模型競爭格局
3.6.3 主要保險業大模型廠商競爭力評價
3.7 中國保險業大模型市場規模體量
3.8 中國保險業大模型發展痛點
第4章：中國保險業大模型技術架構及能力構建
4.1 完整大模型開發步驟
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、大規模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經網絡CNN
4、循環神經網絡RNN
5、前饋神經網絡MLP
4.2.2 大模型工程化
1、數據工程（數據處理和回流）
2、模型調優（模型訓練與微調）
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 行業大模型標準體系
4.5 保險業大模型構建路線圖
4.5.1 行業需求分析與資源評估
1、業務需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數據層評估
5、工程層評估
4.5.2 行業數據與大模型共建
1、明確場景目標
2、模型選擇
3、訓練環境搭建
4、數據處理
5、模型訓練共建
4.5.3 行業大模型精調與優化部署
1、模型精調
2、模型評估
3、模型重訓優化
4、模型聯調部署
5、模型應用運營
4.6 保險業大模型開放平臺架構及訓練方法
4.6.1 保險業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 保險業大模型訓練方法
1、從預訓練開始定制模型
2、參數微調
3、上下文學習
4.7 保險業大模型基礎能力構建概述
4.8 保險業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芯片發展現狀
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服務器發展現狀
3、AI服務器供應商格局
4.8.4 保險業大模型算力部署路徑
1、自建算力
2、算力混合部署
4.9 保險業大模型基礎能力構建之“數據”
4.9.1 數據處理與服務概述
4.9.2 國內外主要大預言模型數據集
4.9.3 數據API
4.9.4 訓練數據開發
4.9.5 推理數據開發
4.9.6 數據維護
4.9.7 保險業大模型對數據的需求分析
4.10 保險業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、數據處理和分析工具
4、優化和自動化工具
4.11 保險業大模型評測體系
第5章：中國保險業大模型應用場景分析
5.1 保險業大模型行業應用場景分布
5.2 保險業大模型應用場景：投研
5.2.1 投研概述
5.2.2 投研領域大模型應用優勢分析
5.2.3 投研領域大模型應用案例分析
5.3 保險業大模型應用場景：產品設計及定價
5.3.1 產品設計及定價概述
5.3.2 產品設計及定價領域大模型應用優勢分析
5.3.3 產品設計及定價領域大模型應用案例分析
5.4 保險業大模型應用場景：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勢分析
5.5.3 承保領域大模型應用案例分析
5.6 保險業大模型應用場景：理賠
5.6.1 理賠概述
5.6.2 理賠領域大模型應用優勢分析
5.6.3 理賠領域大模型應用案例分析
5.7 保險業大模型應用場景：其他
5.7.1 辦公
5.7.2 法務
5.7.3 風控
5.8 保險業大模型應用場景戰略地位分析
第6章：中國保險業大模型應用實踐分析
6.1 中國保險業大模型應用實踐匯總
6.2 保險業大模型應用案例分析
6.2.1 中國太保大模型應用布局
1、大模型研發投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態
6.2.2 陽光保險大模型應用布局
1、大模型研發投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態
6.2.3 泰康保險大模型應用布局
1、大模型研發投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態
6.2.4 眾安保險大模型應用布局
1、大模型研發投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態
6.2.5 平安保險大模型應用布局
1、大模型研發投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態
6.3 保險業大模型應用難點及應對
6.3.1 數據收集與處理
6.3.2 大模型幻覺問題
6.3.3 災難性遺忘問題
第7章：全球及中國保險業大模型企業案例解析
7.1 全球及中國保險業大模型企業梳理與對比
7.2 全球保險業大模型產業企業案例分析（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 中國保險業大模型產業企業案例分析（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 星環科技-星環無涯
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：中國保險業大模型產業政策環境洞察&發展潛力
8.1 保險業大模型產業政策環境洞悉
8.1.1 國家層面保險業大模型產業政策匯總
8.1.2 國家層面保險業大模型產業發展規劃
8.1.3 國家重點政策/規劃對保險業大模型產業的影響
8.2 保險業大模型產業PEST分析圖
8.3 保險業大模型產業SWOT分析
8.4 保險業大模型產業發展潛力評估
8.5 保險業大模型產業未來關鍵增長點
8.6 保險業大模型產業發展前景預測（未來5年預測）
8.7 保險業大模型產業發展趨勢洞悉
8.7.1 整體發展趨勢
8.7.2 監管規范趨勢
8.7.3 技術創新趨勢
8.7.4 細分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章：中國保險業大模型產業投資戰略規劃策略及建議
9.1 保險業大模型產業投資風險預警
9.1.1 風險預警
9.1.2 風險應對
9.2 保險業大模型產業投資機會分析
9.2.1 保險業大模型產業鏈薄弱環節投資機會
9.2.2 保險業大模型產業細分領域投資機會
9.2.3 保險業大模型產業區域市場投資機會
9.2.4 保險業大模型產業空白點投資機會
9.3 保險業大模型產業投資價值評估
9.4 保險業大模型產業投資策略建議
9.5 保險業大模型產業可持續發展建議
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
圖表3：保險業大模型的定義
圖表4：保險業大模型的特征
圖表5：保險業大模型專業術語
圖表6：保險業大模型行業監管
圖表7：保險業大模型產業鏈結構梳理
圖表8：保險業大模型產業鏈生態全景圖譜
圖表9：保險業大模型產業鏈區域熱力圖
圖表10：本報告研究范圍界定
圖表11：本報告權威數據來源
圖表12：本報告研究方法及統計標準
圖表13：全球大模型產業發展歷程
圖表14：全球大模型產業發展概況
圖表15：全球大模型產業主流產品
圖表16：全球大模型產業市場規模體量
圖表17：全球保險業大模型發展歷程
圖表18：預訓練保險業垂類大模型
圖表19：基于通用大模型做保險業數據微調
圖表20：全球保險業大模型應用概況
圖表21：全球保險業機構大模型應用進展
圖表22：國外保險業大模型產業發展經驗借鑒
圖表23：全球保險業大模型產業發展趨勢洞悉
圖表24：中國大模型發展歷程
圖表25：中國已發布大模型數量變化
圖表26：中國大模型參數規模變化
圖表27：中國大模型商業模式分析
圖表28：中國大模型發展趨勢洞悉
圖表29：中國大模型落地保險業可行性分析
圖表30：中國保險業大模型行業招投標分析
圖表31：中國保險業大模型市場競爭格局
圖表32：中國主要保險業大模型廠商競爭力評價
圖表33：中國保險業大模型市場規模體量
圖表34：中國保險業大模型發展痛點
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：數據工程（數據處理和回流）
圖表38：模型調優（模型訓練與微調）
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：多模態大模型
圖表45：科學大模型
圖表46：保險業大模型構建路線圖
圖表47：保險業大模型開放平臺架構及訓練方法
圖表48：保險業大模型基礎能力構建
圖表49：保險業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“數據”
圖表54：數據處理與服務概述
圖表55：國內外主要大預言模型數據集
圖表56：大模型基礎能力構建之“AI基礎軟件”
圖表57：AI基礎軟件產業鏈
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：大模型開發平臺
圖表61：保險業大模型行業應用場景分布
圖表62：保險行業投研業務概述
圖表63：投研領域大模型應用優勢分析
圖表64：投研領域大模型應用案例分析
圖表65：保險行業產品設計及定價業務概述
圖表66：產品設計及定價領域大模型應用優勢分析
圖表67：產品設計及定價領域大模型應用案例分析
圖表68：保險行業保險營銷業務概述
圖表69：保險營銷領域大模型應用優勢分析
圖表70：保險營銷領域大模型應用案例分析
圖表71：保險行業承保業務概述
圖表72：承保領域大模型應用優勢分析
圖表73：承保領域大模型應用案例分析
圖表74：保險行業理賠業務概述
圖表75：理賠領域大模型應用優勢分析
圖表76：理賠領域大模型應用案例分析
圖表77：保險業大模型應用場景戰略地位分析
圖表78：中國保險業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：全球及中國保險業大模型企業案例解析
圖表85：全球及中國保險業大模型企業梳理與對比
圖表86：全球保險業大模型產業企業案例分析說明
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：中國保險業大模型產業企業案例分析說明
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

單位官方網站：http://www.szjac.net
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