2024年銀行業大模型產業市場發展分析及未來趨勢展望

隨著生成算法、預訓練模型、多模態數據分析等AI技術的聚集融合，AIGC技術的實踐效用迎來了行業級大爆發。通用大模型技術的成熟推動了新一輪行業生產力變革，為多行業的發展帶來了工業革命級生產能力的提升。

銀行業大模型是指用于處理和分析大量數據、提供智能決策支持的人工智能模型，基于先進的機器學習技術，如深度學習和自然語言處理(NLP)，能夠理解和處理復雜的金融數據。 這些模型在銀行業中發揮著重要作用，幫助銀行提升服務效率和質量，適應金融市場的快速變化。

2024年銀行業大模型產業市場發展分析及未來趨勢展望

銀行業在金融機構總資產中占據主導地位。初步統計，2023年末，我國金融業機構總資產為461.09萬億元，同比增長9.9%，其中，銀行業機構總資產為417.29萬億元，同比增長10%;證券業機構總資產為13.84萬億元，同比增長5.6%;保險業機構總資產為29.96萬億元，同比增長10.4%。

在金融科技發展規劃與金融機構數字化轉型一系列政策的指導之下，國內金融行業的數智化轉型頗具成效。這為前沿技術的產業化定制創造了優渥的市場環境。越來越多的金融機構意識到數字化轉型為自身業務發展帶來的助力，行業內對于金融科技的資金投入逐年攀升。根據公開資料顯示，2023年，有13家銀行的科技投入超過50億，占營收比例的均值達到4.06%，其中8家銀行的科技投入超過100億，這其中也包括招商銀行。

根據中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國銀行業大模型產業市場發展現狀調研及投資前景預測報告》顯示：

目前，銀行業大模型的應用現狀非常積極。國內42家上市銀行中，已有6家公開發布了大模型技術開發與應用的信息。大多數銀行都在進行應用摸索，以期在競爭中搶占先機。例如，農業銀行發布了ChatABC，提供人工智能對話機器人服務，工商銀行也發布了基于昇騰AI的金融行業通用模型。這些應用展示了銀行業對大模型的重視和積極嘗試。

從應用場景的角度劃分，主要可以分為兩大方面：一方面是面向銀行內部運營管理的場景，另一方面則是面向銀行客戶提供的問答與咨詢服務場景。在落地應用方面，已有銀行率先將大模型技術應用于智能客服場景，并正在研發大模型在輔助研發、文本生成環節的應用。

近期，多家銀行在金融AI大模型的建設上取得了新的進展。具體表現為，這些銀行與科技公司簽訂了合作協議，并借助創新實驗室的平臺，在金融AI大模型領域進行深入的研究與實踐，旨在推動AI大模型技術在金融行業的廣泛應用與普及。

銀行通過與科技公司的合作，不僅獲得了經過全面訓練、具備出色泛化能力的行業大模型作為堅實的技術后盾，還能夠基于這些行業通用的基礎大模型，結合自身的業務數據進行深入的定制化開發，從而打造出貼合特定業務需求的大模型解決方案。

隨著大模型技術的不斷進步和應用場景的拓展，銀行業將迎來智能化升級的浪潮。金融機構需要培養適應新時代需求的AI人才，掌握大模型核心技術，推動業務創新和效率提升。由于金融行業對穩定性和安全性的嚴格要求，大規模的商業應用需要經歷時間的考驗，以確保技術的成熟度和可靠性。從長遠來看，規模化應用無疑是該領域發展的必然趨勢。

在激烈的市場競爭中，企業及投資者能否做出適時有效的市場決策是制勝的關鍵。報告準確把握行業未被滿足的市場需求和趨勢，有效規避行業投資風險，更有效率地鞏固或者拓展相應的戰略性目標市場，牢牢把握行業競爭的主動權。

本研究咨詢報告由中研普華咨詢公司領銜撰寫，在大量周密的市場調研基礎上，主要依據了國家統計局、國家商務部、國家發改委、國家經濟信息中心、國務院發展研究中心、國家海關總署、全國商業信息中心、中國經濟景氣監測中心、中國行業研究網、全國及海外相關報刊雜志的基礎信息以及銀行業大模型行業研究單位等公布和提供的大量資料。

更多行業詳情請點擊中研普華產業研究院發布的《2024-2029年中國銀行業大模型產業市場發展現狀調研及投資前景預測報告》。