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中国中央银行行业市场现状及竞争格局，可以分为三个层面：市场竞争环境、行业结构及发展动向；垄断市场的竞争格局；新兴市场的竞争格局。市场竞争环境和行业结构的发展动向。中国中央银行行业市场的竞争环境总体上已发生了很大变化，其行业结构也在不断变化。在行业结构方面，由于市场改革的推进，银行业的结构也发生了变化，从以商业银行为主的传统行业结构，发展到以多元化的银行机构为主的现代行业结构，行业发展方向也从以支持实体经济型发展过渡到以支持社会经济发展的重点。垄断市场的竞争格局。中国的银行业仍处于垄断市场，以中国银行、建设银行、农业银行、招商银行、交通银行等四大国有银行为主，其他外资银行、城商行、农村信用合作社、基金公司等也在这个行业中发挥着重要作用。由于中国银行业的垄断性，市场竞争格局也以四大国有银行为主，在某些行业更是几乎垄断的状态，垄断市场的竞争格局已经形成，竞争较为封闭，竞争力较弱。新兴市场的竞争格局。随着网络金融的发展，新兴市场也开始出现，受到政府和市场的大力支持，新兴市场的竞争格局也逐渐形成，包括互联网金融、财富管理、支付服务等，新兴市场的竞争格局更加激烈，竞争也更加开放，竞争力也较强。中国中央银行行业市场现状及竞争格局，已经从垄断市场转向多元化市场，从传统行业结构发展到现代行业结构，从以支持实体经济型发展过渡到以支持社会经济发展的重点，竞争格局也从四大国有银行垄断形式发展到多元化市场，新兴市场也不断出现，竞争也越来越激烈。
博研咨询发布的《2024-2030年中国银行业大模型行业市场动态分析及发展前景研判报告》共九章。首先介绍了银行业大模型行业市场发展环境、银行业大模型整体运行态势等，接着分析了银行业大模型行业市场运行的现状，然后介绍了银行业大模型市场竞争格局。随后，报告对银行业大模型做了重点企业经营状况分析，最后分析了银行业大模型行业发展趋势与投资预测。您若想对银行业大模型产业有个系统的了解或者想投资银行业大模型行业，本报告是您不可或缺的重要工具。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。
第1章银行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 银行业大模型行业界定
1.2.1 银行业大模型的界定
1、定义
2、特征
1.2.2 银行业大模型相关专业术语
1.2.3 银行业大模型行业监管
1.3 银行业大模型产业画像
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
第2章全球银行业大模型产业发展现状及趋势
2.1 全球大模型产业发展现状
2.1.1 全球大模型产业发展历程
2.1.2 全球大模型产业发展概况
2.1.3 全球大模型产业主流产品
2.1.4 全球大模型产业市场规模体量
2.2 全球银行业大模型发展历程
2.3 全球银行业大模型技术路线
2.4.2 预训练银行业垂类大模型
2.4.3 基于通用大模型做银行业数据微调
2.4 全球银行业大模型应用现状
2.4.1 全球银行业大模型应用概况
2.4.2 全球银行机构大模型应用进展
1、摩根大通
2、花旗银行
2.5 国外银行业大模型产业发展经验借鉴
2.6 全球银行业大模型产业发展趋势洞悉
第3章中国银行业大模型产业发展现状及痛点
3.1 中国大模型发展现状及趋势分析
3.1.1 中国大模型发展历程
3.1.2 中国已发布大模型数量变化
3.1.3 中国大模型参数规模变化
3.1.4 中国大模型商业模式分析
3.1.5 中国大模型发展趋势洞悉
3.2 中国大模型落地银行业可行性分析
3.3 中国银行业大模型技术选型
3.3.1 开源大模型应用
3.3.2 产学研联合创新大模型研制
3.3.3 商用大模型采购
3.3.4 银行业机构技术选型考虑因素
3.4 中国银行业大模型布局路径
3.4.1 自主研发
3.4.2 基于行业基础大模型构建专属大模型
3.4.3 按需接入各类大模型API或私有化部署
3.5 中国银行业大模型招投标情况
3.5.1 银行业大模型招投标统计
3.5.2 银行业大模型招投标分析
3.6 中国银行业大模型竞争要素及竞争格局
3.6.1 银行业大模型竞争要素
3.6.2 银行业大模型竞争格局
3.6.3 主要银行业大模型厂商竞争力评价
3.7 中国银行业大模型市场规模体量
3.8 中国银行业大模型发展痛点
第4章中国银行业大模型技术架构及能力构建
4.1 完整大模型开发步骤
4.2 大模型基础架构及工程化
4.2.1 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
4.2.2 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
4.3 基础大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模态大模型
4.3.4 科学大模型
4.4 大模型标准化
4.4.1 大模型标准体系发展
1、大模型标准体系1.
2、可信AI大模型标准体系2.
4.4.2 行业大模型标准体系
4.5 银行业大模型构建路线图
4.5.1 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
4.5.2 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
4.5.3 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
4.6 银行业大模型技术架构图
4.7 银行业大模型基础能力构建概述
4.8 银行业大模型基础能力构建之“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
4.8.3 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
4.8.4 银行业大模型算力部署路径
1、自建算力
2、算力混合部署
4.9 银行业大模型基础能力构建之“数据”
4.9.1 数据处理与服务概述
4.9.2 国内外主要大语言模型数据集
4.9.3 数据API
4.9.4 训练数据开发
4.9.5 推理数据开发
4.9.6 数据维护
4.9.7 银行业大模型对数据的需求分析
4.10 银行业大模型基础能力构建之“AI基础软件”
4.10.1 AI基础软件概述
4.10.2 AI基础软件市场概况
4.10.3 AI基础软件竞争格局
4.10.4 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
第5章中国银行业大模型应用场景分析
5.1 银行业大模型行业应用场景分布
5.1.1 银行业大模型应用类型
5.1.2 大模型在银行价值链的应用
5.1.3 银行业大模型应用场景考虑因素
5.2 银行业大模型应用场景：风险合规
5.2.1 风险合规概述
5.2.2 风险合规领域大模型应用优势分析
5.2.3 风险合规领域大模型应用案例分析
5.3 银行业大模型应用场景：智能投顾
5.3.1 智能投顾概述
5.3.2 智能投顾领域大模型应用优势分析
5.3.3 智能投顾领域大模型应用案例分析
5.4 银行业大模型应用场景：智能客服
5.4.1 智能客服概述
5.4.2 智能客服领域大模型应用优势分析
5.4.3 智能客服领域大模型应用案例分析
5.5 银行业大模型应用场景：智能运维
5.5.1 智能运维概述
5.5.2 智能运维领域大模型应用优势分析
5.5.3 智能运维领域大模型应用案例分析
5.6 银行业大模型应用场景：其他
5.6.1 智能办公
5.6.2 智能研发
5.6.3 智能营销
5.7 银行业大模型应用场景战略地位分析
第6章中国银行业大模型应用实践分析
6.1 中国银行业大模型应用实践汇总
6.2 远程银行虚拟数字人应用及大模型赋能
6.2.1 远程银行虚拟数字人发展历程
6.2.2 远程银行虚拟数字人应用概况
6.2.3 远程银行虚拟数字人应用领域
6.2.4 大模型赋能远程银行虚拟数字人“智能进化”
6.3 银行业大模型应用案例分析
6.3.1 农业银行大模型应用布局
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
6.3.2 工商银行大模型应用布局
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
6.3.3 招商银行大模型应用布局
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
6.3.4 浦发银行大模型应用布局
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
6.3.5 平安银行大模型应用布局
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
6.4 银行业大模型应用难点及解决方案分析
第7章全球及中国银行业大模型企业案例解析
7.1 全球及中国银行业大模型企业梳理与对比
7.2 全球银行业大模型产业企业案例分析
7.2.1 彭博-BloombergGPT
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
7.2.2 Broadridge-BondGPT
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
7.2.3 Open AI-GPT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
7.3 中国银行业大模型产业企业案例分析
7.3.1 奇富科技-奇富GPT
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
7.3.2 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
7.3.3 马上消费金融-零售金融大模型“天镜”
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
7.3.4 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
7.3.5 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
7.3.6 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
7.3.7 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
7.3.8 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
7.3.9 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
7.3.10 恒生电子-LightGPT
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
第8章中国银行业大模型产业政策环境洞察
