2024年银行业大模型产业市场发展分析及未来趋势展望

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。通用大模型技术的成熟推动了新一轮行业生产力变革，为多行业的发展带来了工业革命级生产能力的提升。

银行业大模型是指用于处理和分析大量数据、提供智能决策支持的人工智能模型，基于先进的机器学习技术，如深度学习和自然语言处理(NLP)，能够理解和处理复杂的金融数据。 这些模型在银行业中发挥着重要作用，帮助银行提升服务效率和质量，适应金融市场的快速变化。

2024年银行业大模型产业市场发展分析及未来趋势展望

银行业在金融机构总资产中占据主导地位。初步统计，2023年末，我国金融业机构总资产为461.09万亿元，同比增长9.9%，其中，银行业机构总资产为417.29万亿元，同比增长10%;证券业机构总资产为13.84万亿元，同比增长5.6%;保险业机构总资产为29.96万亿元，同比增长10.4%。

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。这为前沿技术的产业化定制创造了优渥的市场环境。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。根据公开资料显示，2023年，有13家银行的科技投入超过50亿，占营收比例的均值达到4.06%，其中8家银行的科技投入超过100亿，这其中也包括招商银行。

根据中研普华产业研究院发布的《2024-2029年中国银行业大模型产业市场发展现状调研及投资前景预测报告》显示：

目前，银行业大模型的应用现状非常积极。国内42家上市银行中，已有6家公开发布了大模型技术开发与应用的信息。大多数银行都在进行应用摸索，以期在竞争中抢占先机。例如，农业银行发布了ChatABC，提供人工智能对话机器人服务，工商银行也发布了基于昇腾AI的金融行业通用模型。这些应用展示了银行业对大模型的重视和积极尝试。

从应用场景的角度划分，主要可以分为两大方面：一方面是面向银行内部运营管理的场景，另一方面则是面向银行客户提供的问答与咨询服务场景。在落地应用方面，已有银行率先将大模型技术应用于智能客服场景，并正在研发大模型在辅助研发、文本生成环节的应用。

近期，多家银行在金融AI大模型的建设上取得了新的进展。具体表现为，这些银行与科技公司签订了合作协议，并借助创新实验室的平台，在金融AI大模型领域进行深入的研究与实践，旨在推动AI大模型技术在金融行业的广泛应用与普及。

银行通过与科技公司的合作，不仅获得了经过全面训练、具备出色泛化能力的行业大模型作为坚实的技术后盾，还能够基于这些行业通用的基础大模型，结合自身的业务数据进行深入的定制化开发，从而打造出贴合特定业务需求的大模型解决方案。

随着大模型技术的不断进步和应用场景的拓展，银行业将迎来智能化升级的浪潮。金融机构需要培养适应新时代需求的AI人才，掌握大模型核心技术，推动业务创新和效率提升。由于金融行业对稳定性和安全性的严格要求，大规模的商业应用需要经历时间的考验，以确保技术的成熟度和可靠性。从长远来看，规模化应用无疑是该领域发展的必然趋势。

在激烈的市场竞争中，企业及投资者能否做出适时有效的市场决策是制胜的关键。报告准确把握行业未被满足的市场需求和趋势，有效规避行业投资风险，更有效率地巩固或者拓展相应的战略性目标市场，牢牢把握行业竞争的主动权。

本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及银行业大模型行业研究单位等公布和提供的大量资料。

更多行业详情请点击中研普华产业研究院发布的《2024-2029年中国银行业大模型产业市场发展现状调研及投资前景预测报告》。