保险业大模型行业概念

保险业大模型是一种具有庞大参数规模和高度复杂性的机器学习模型，旨在通过扩大模型参数和大量数据训练，能够用一个模型支撑所有人工智能的任务。这种模型在保险业中展现出巨大的应用潜力，可以赋能保险业务的各个环节，包括核保、营销、理赔等，成为保险业生产力变革的底层动力引擎。通过大模型技术，保险业可以实现更高效、更精准的风险评估、客户服务和市场预测，从而提升整个行业的竞争力和创新能力。

保险业大模型行业上中下游

保险业大模型行业是一个复杂而多层次的生态系统，涵盖了多个关键环节和参与者。在这个行业中，上游的数据提供方发挥着关键角色，他们负责搜集、整理和分析多元化的数据资源，包括保险公司内部数据、第三方数据以及公开数据，为保险业大模型的训练提供了丰富的素材。中游的大模型开发和应用方则是行业的核心，他们运用先进的算法和技术，对上游数据进行精细化的训练和优化，打造出功能强大的保险业大模型。这些模型在风险评估、客户画像、智能推荐等领域发挥着重要作用，助力保险公司提升业务效率与服务质量。而下游的保险业务场景应用方则将这些大模型技术应用于具体的业务场景中，如核保、理赔、营销等，通过智能化处理实现精准识别与个性化服务，从而提升了业务处理效率和客户满意度。整个行业通过各环节的紧密合作与不断创新，共同推动着保险业大模型行业的健康发展。

保险业大模型行业分类

保险业大模型行业可根据多个维度进行深入分类，充分展现其复杂性与多样性。从技术维度看，基础模型研发与模型应用服务两大子领域相辅相成。前者专注于大模型的算法设计、训练和优化，是技术创新的核心；后者则致力于将大模型应用于风险评估、客户服务等具体业务场景，提升保险业务质量。业务维度上，寿险大模型、财险大模型和再保险大模型各有侧重，分别针对寿险、财险和再保险领域，提供精准的风险评估和决策支持。数据维度上，结构化数据大模型和非结构化数据大模型各展所长，前者处理结构化数据支持产品设计，后者挖掘非结构化数据提取业务价值。服务模式维度上，B2B大模型服务助力合作伙伴提升技术能力，B2C大模型服务则直接面向消费者提供个性化服务。这些分类并非一成不变，随着技术进步和市场变化，保险业大模型行业的分类将不断发展和调整，各分类间的交叉与融合也将推动行业持续向前发展。

——综述篇——

第1章：保险业大模型行业综述及数据来源说明

1.1 大模型产业界定

1.1.1 大模型定义

1.1.2 大模型的特征

1.1.3 大模型核心优势

1.1.4 大模型所处行业

1.2 保险业大模型行业界定

1.2.1 保险业大模型的界定

1、定义

2、特征

1.2.2 保险业大模型相关专业术语

1.2.3 保险业大模型行业监管

1.3 保险业大模型产业画像

1.3.1 保险业大模型产业链结构梳理

1.3.2 保险业大模型产业链生态全景图谱

1.3.3 保险业大模型产业链区域热力图

1.4 本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1 本报告研究范围界定

1.4.2 本报告权威数据来源

1.4.3 研究方法及统计标准

——现状篇——

第2章：中国保险业大模型产业发展现状及痛点

2.1 中国大模型发展现状及趋势分析

2.1.1 中国大模型发展历程

2.1.2 中国已发布大模型数量变化

2.1.3 中国大模型参数规模变化

2.1.4 中国大模型商业模式分析

2.1.5 中国大模型发展趋势洞悉

2.2 中国大模型落地保险业可行性分析

2.3 中国保险业大模型技术选型

2.3.1 开源大模型应用

2.3.2 产学研联合创新大模型研制

2.3.3 商用大模型采购

2.3.4 保险机构技术选型考虑因素

2.4 中国保险业大模型布局路径

2.5 中国保险业大模型招投标情况

2.5.1 保险业大模型招投标统计

2.5.2 保险业大模型招投标分析

2.6 中国保险业大模型竞争要素及竞争格局

2.6.1 保险业大模型竞争要素

2.6.2 保险业大模型竞争格局

2.6.3 主要保险业大模型厂商竞争力评价

2.7 中国保险业大模型市场规模体量

2.8 中国保险业大模型发展痛点

第3章：中国保险业大模型技术架构及能力构建

3.1 完整大模型开发步骤

3.2 大模型基础架构及工程化

3.2.1 大模型基础架构

1、Transformer架构

2、大规模语言模型：BERT和GPT

3、卷积神经网络CNN

4、循环神经网络RNN

5、前馈神经网络MLP

3.2.2 大模型工程化

1、数据工程（数据处理和回流）

2、模型调优（模型训练与微调）

3、模型交付（模型压缩与测试）

4、服务运营（服务部署与托管）

5、平台支撑能力

3.3 基础大模型底座

3.3.1 NLP大模型

3.3.2 CV大模型

3.3.3 多模态大模型

3.3.4 科学大模型

3.4 大模型标准化

3.4.1 大模型标准体系发展

1、大模型标准体系1.0

2、可信AI大模型标准体系2.0

3.4.2 行业大模型标准体系

3.5 保险业大模型构建路线图

3.5.1 行业需求分析与资源评估

1、业务需求评估

2、算力层评估

3、算法层评估

4、数据层评估

5、工程层评估

3.5.2 行业数据与大模型共建

1、明确场景目标

2、模型选择

3、训练环境搭建

4、数据处理

5、模型训练共建

3.5.3 行业大模型精调与优化部署

1、模型精调

2、模型评估

3、模型重训优化

4、模型联调部署

5、模型应用运营

3.6 保险业大模型开放平台架构及训练方法

3.6.1 保险业大模型开放平台架构

1、底层-模型即服务

2、中间层-应用框架层

3、上层-应用场景层

3.6.2 保险业大模型训练方法

1、从预训练开始定制模型

2、参数微调

3、上下文学习

3.7 保险业大模型基础能力构建概述

3.8 保险业大模型基础能力构建之“算力”

3.8.1 大模型的算力需求分析

3.8.2 AI芯片

1、AI芯片概述

2、AI芯片发展现状

3、AI芯片供应商格局

4、主要AI芯片类型

（1）CPU

（2）GPU

（3）DPU

（4）TPU

（5）FPGA

（6）ASIC

3.8.3 AI服务器

1、AI服务器概述

2、AI服务器发展现状

3、AI服务器供应商格局

3.8.4 保险业大模型算力部署路径

1、自建算力

2、算力混合部署

3.9 保险业大模型基础能力构建之“数据”

3.9.1 数据处理与服务概述

3.9.2 国内外主要大语言模型数据集

3.9.3 数据API

3.9.4 训练数据开发

3.9.5 推理数据开发

3.9.6 数据维护

3.9.7 保险业大模型对数据的需求分析

3.10 保险业大模型基础能力构建之“AI基础软件”

3.10.1 AI基础软件概述

3.10.2 AI基础软件市场概况

3.10.3 AI基础软件竞争格局

3.10.4 AI基础软件主要类型

1、机器学习框架和库

2、模型训练和部署平台

（1）模型训练平台

（2）模型部署平台

（3）模型推理平台

3、数据处理和分析工具

4、优化和自动化工具

3.11 保险业大模型评测体系

第4章：中国保险业大模型应用场景分析

4.1 保险业大模型行业应用场景分布

4.2 保险业大模型应用场景：投研

4.2.1 投研概述

4.2.2 投研领域大模型应用优势分析

4.2.3 投研领域大模型应用案例分析

4.3 保险业大模型应用场景：产品设计及定价

4.3.1 产品设计及定价概述

4.3.2 产品设计及定价领域大模型应用优势分析

4.3.3 产品设计及定价领域大模型应用案例分析

4.4 保险业大模型应用场景：保险营销

4.4.1 保险营销概述

4.4.2 保险营销领域大模型应用优势分析

4.4.3 保险营销领域大模型应用案例分析

4.5 保险业大模型应用场景：承保

4.5.1 承保概述

4.5.2 承保领域大模型应用优势分析

4.5.3 承保领域大模型应用案例分析

4.6 保险业大模型应用场景：理赔

4.6.1 理赔概述

4.6.2 理赔领域大模型应用优势分析

4.6.3 理赔领域大模型应用案例分析

4.7 保险业大模型应用场景：其他

4.7.1 办公

4.7.2 法务

4.7.3 风控

4.8 保险业大模型应用场景战略地位分析

第5章：中国保险业大模型应用实践分析

5.1 中国保险业大模型应用实践汇总

5.2 保险业大模型应用案例分析

5.2.1 中国太保大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

5.2.2 阳光保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

5.2.3 泰康保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

5.2.4 众安保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

5.2.5 平安保险大模型应用布局

1、大模型研发投入

2、大模型落地实践

3、大模型最新布局动态

5.3 保险业大模型应用难点及应对

5.3.1 数据收集与处理

5.3.2 大模型幻觉问题

5.3.3 灾难性遗忘问题

第6章：中国保险业大模型企业案例解析

6.1中国保险业大模型企业梳理与对比

6.2 中国保险业大模型产业企业案例分析（不分先后，可指定）

6.2.1 蚂蚁集团-AntFinGLM

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.2 云知声-山海大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.3 必有科技-保险大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.4 度小满-轩辕大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.5 华为-盘古金融大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.6 腾讯云-金融行业大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.7 科大讯飞-星火金融大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.8 拓尔思-拓天大模型

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.9 星环科技-星环无涯

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

6.2.10 青松保-InsureGPT

1、基本信息

2、模型特点

3、技术架构

4、模型功能

5、应用场景

6、下游客户

7、最新进展

——展望篇——

第7章：中国保险业大模型产业政策环境洞察&发展潜力

7.1 保险业大模型产业政策环境洞悉

7.1.1 国家层面保险业大模型产业政策汇总

7.1.2 国家层面保险业大模型产业发展规划

7.1.3 国家重点政策/规划对保险业大模型产业的影响

7.2 保险业大模型产业PEST分析图

7.3 保险业大模型产业SWOT分析

7.4 保险业大模型产业发展潜力评估

7.5 保险业大模型产业未来关键增长点

7.6 保险业大模型产业发展前景预测（未来5年预测）

7.7 保险业大模型产业发展趋势洞悉

7.7.1 整体发展趋势

7.7.2 监管规范趋势

7.7.3 技术创新趋势

7.7.4 细分市场趋势

7.7.5 市场竞争趋势

第8章：中国保险业大模型产业投资战略规划策略及建议

8.1 保险业大模型产业投资风险预警

8.1.1 风险预警

8.1.2 风险应对

8.2 保险业大模型产业投资机会分析

8.2.1 保险业大模型产业链薄弱环节投资机会

8.2.2 保险业大模型产业细分领域投资机会

8.2.3 保险业大模型产业区域市场投资机会

8.2.4 保险业大模型产业空白点投资机会

8.3 保险业大模型产业投资价值评估

8.4 保险业大模型产业投资策略建议

8.5 保险业大模型产业可持续发展建议