[沙利文]：中国金融大模型市场追踪报告，2024h1 -尊龙凯时人生就博
ai智能总结中国金融大模型 市场追踪报告，2024h1 人工智能、大模型、金融大模型 2025年2月 头豹研究院 弗若斯特沙利文咨询（中国） 观点摘要 中国金融大模型市场高速增长，源于大型金融机构的数智化升级 01 2023年中国金融大模型市场规模为1593亿，预计到2024年将增长至 382亿，增长率预计将达到显著的140。这一显著增长主要得益于大型金融机构，尤其是银行、保险公司和券商的推动。这些机构逐步将金融大模型视为数智化转型的核心，利用ai技术优化风险管理、客户服务以及智能投顾等业务。与此同时，金融大模型的轻量化部署使得中小型互金机构也能广泛采用，这推动了整个市场的进一步扩展。 2024年h1中国金融大模型市场，maas占52，引领中小型机构规模 02 化应用，私有化部署占48，是大型金融机构首选 2024年h1中国金融大模型部署模式中，maas模式凭借“开箱即用、按需付费”的特点，大幅降低了中小型互联网金融机构的技术门槛和初始投资压力。同时，私有化尊龙凯时人生就博的解决方案因其在数据安全、合规性以及深度定制方面的优势，成为大型金融机构的首选。未来几年，maas将继续占据主导地位，持续满足金融企业在降本增效方面的需求。 在金融大模型的落地应用中，标准化产品占据了约60的市场份额，未来几年，标准化产品的市场份额将持续增长，预计2026年将会达到70以上 03 定制化方案的部署周期通常为3至6个月，投入金额从数百万元到千万元不等；而标准化产品通过融合模块化架构与预训练参数尊龙凯时人生就博的解决方案，能够在4至6周内迅速完成部署。这类产品依托成熟的大模型平台，提供强劲的算力、资源调度、模型训练及推理能力，确保了高效的执行效率。未来几年，标准产品将凭借促进云技术与私有化环境高效融合能力，助力客户实现整体架构升级与迭代能力，及应对未来技术变革及不断变化业务需求提供灵活支持能力，推动其市场份额持续增长。 观点摘要 金融大模型在客服服务与数据分析等前中台场景赋能显著，但复 04 杂金融决策领域仍需进一步深化 目前，金融大模型通常融合厂商现有的数据库与大数据平台，优化营销、信贷、客服等核心业务场景的客户体验。同时，在中后台，大模型通过自动化数据处理能提升流程效率和决策速度。然而，对于高复杂度的金融决策场景，如投资组合优化和衍生品定价等，金融大模型的智能化水平仍需进一步深化和提升。未来，更多的金融大模型将依托原生数据中台和智能应用体，在高复杂度业务决策场景提供更精准的支持，从而进一步推动金融行业智能化升级。 负毛利时代的百模大战后，未来3年，中国将形成“35家闭源巨头12家开源平台”的格局，同时，头部企业将实行开源和闭源的双轨策略 05 未来三年，开源模型市场预计仅有12家头部企业，能依靠“非大模型业务”的现金流来支撑长期投入。这些企业会战略性地选择开源，以释放技术红利、培育开发者生态；同时，利用闭源模型保护核心技术，实现高价值变现。由于开源模型维护成本高昂，需要万卡算力并持续迭代，因此这些头部企业将会推出“有限开源”模式（如部分模块开源核心闭源），或者采用“开源即服务”（开源模型必须部署在自家云平台）的方式，以实现商业与生态的双重控制，从而模糊闭源与开源的边界。 章节一金融大模型产业洞察 大模型正从“技术选项”跃升为中国金融数字化发展的“技术基石” 从2023年到2028年，中国金融大模型市场规模预计将从1593亿元跃升至13179亿元，2024年增长率更有望达到140。这一飞速扩张不仅反映了大模型在金融行业应用的潜力不断被挖掘，也凸显了其从“可选技术”向“核心依赖”的加速演变趋势。技术方面，自然语言处理、多模态数据融合等前沿突破显著提升了金融舆情分析、监管政策解读以及风控建模的实时性与效率；政策方面，数据保护法规与金融科技发展规划的持续发布，为大模型在合规与数据安全层面供了坚实保障，进一步降低了行业采纳的阻力。这些内外部因素的共振，使大模型成为中国金融企业获取竞争优势的关键变量。 金融大模型在高频交易、个性化服务等核心场景带来显著价值，maas模式的灵活 性和低成本则迅速打开中小金融机构的长尾市场 在高频交易场景中，金融大模型能够毫秒级追踪市场波动并生成交易策略，不仅让金融机构的决策速度提升30以上，也大幅降低潜在风险损失；在个性化服务中，基于多模态数据融合技术的客户画像和风险评估让服务质量与客户满意度同步提升，显著增强了机构的黏性和竞争力。与此相应，部署成本的下行与“即开即用、按需付费”的服务模式共同催生了庞大的“长尾”需求。以往只有大型银行才能负担的金融科技技术，现今部分大模型功能通过maas模式落地仅需数十万元，加之maas模式能在确保合规和基础功能的同时提供极高灵活度，迅速成为中小型互联网金融企业的首选，占据了52的金融大模型市场份额。 市场研读202502 中国：行业大模型系列 中国金融大模型产业洞察发展背景（技术） 关键发现 中国金融科技的数字化进程中，大模型正从“技术选项”跃升为“技术基石”，并逐渐成为金融科技企业获取竞争优势的关键变量。大模型驱动的“智能”变革正在颠覆传统金融机构的业务模式 中国金融科技企业核心技术要素发展情况，20232024年 2023年2024年 大数据15 区块链，隐私计算与安全15 分布式，云计算与硬件加速4 云计算、智能计算、多云多芯等5 通用大模型 7 金融大模型 智能物联网1 其他 综合技术赋 能50 人工智能 12 其他2 5g与物联网 1 11 区块链，隐私计算与安全11 大数据16 综合技术赋能49 2024年18的金融科技企业将ai技术作为核心技术要素，比2023年增长了6个百分点 金融大模型的崛起意味着金融技术的应用将从规则驱动向数据驱动重大转型 传统的金融技术依赖于预先设定的业务逻辑和算法规则来处理交易和管理风险，这种方法在标准化和流程化的环境中表现出色。然而，面对当今金融市场日益复杂的场景以及快速变化的风险环境，这种固定模式逐渐暴露出其局限性。预设规则难以灵活适应新的挑战，导致金融机构在应对未知情况时反应迟缓、效率低下。 相比之下，基于大模型的金融科技尊龙凯时人生就博的解决方案标志着一次革命性的进步。这些模型通过深度学习算法对海量的历史数据进行分析，能够自动识别模式并预测未来趋势。更重要的是，大模型展现出卓越的通用性和迁移能力，它们不仅可以应用于特定的已知情境，而且能够在未定义或新出现的情境中动态调整策略，提供实时的个性化服务和支持。 这种转变不仅仅是技术上的更新换代，更是从根本上改变了金融机构处理信息的方式从“被动应对”转变为“主动洞察”。金融机构不再局限于遵循既定规则，而是利用先进的数据分析工具提前预见市场动向，并据此制定更加精准有效的商业决策。因此，随着大模型技术的发展，金融行业正迎来前所未有的创新机遇，这将重塑整个行业的业务逻辑和服务模式。 来源：沙利文、头豹研究院 wwwleadleocom5 4000725588 市场研读202502 中国：行业大模型系列 中国金融大模型产业洞察市场规模 关键发现 随着大模型技术的不断进步和金融行业数字化转型的加速，中国金融大模型市场规模快速增长，预计从2023年的1593亿元将跃升至2028年的13179亿元，其中2024年上半年市场规模已达16亿元，预计2024年全年规模将达到140的增长 中国金融大模型市场规模，2023年2028年 单位：亿元 13179 9347 140 6446 4775 3820 1593 cagr：3628 15000 12000 9000 6000 3000 000 20232024e2025e2026e2027e2028e 多模态融合与知识蒸馏技术的突破，正引领金融大模型跨越“金融可用性”的临 界点，重塑金融服务的未来，推动金融大模型市场规模快速增长 头部金融大模型不断精进文本、图表及音频的联合分析能力，现已能够深度解析上市公司年报中的非结构化数据与结构化财务指标之间的关联，为财务分析等场景提供了更准确的支持。同时，借助知识蒸馏技术，模型参数量级从千亿精简至百亿，使得推理成本降低了80以上，充分满足了高频交易场景对实时性的需求。此外，联邦学习技术的进步促进了反欺诈模型的发展，在保障数据隐私的前提下显著提升了模型效果，有效解决了金融机构间的数据孤岛问题。这些技术革新共同推动了金融大模型市场的高速增长。 伴随智能客服、风控合规、投研决策等核心场景规模化落地，中国金融大模型市 场即将进入价值兑现的爆发期 金融大模型在智能客服、投资顾问等对话式场景中快速渗透，通过语义识别与知识库匹配，大幅提升客户服务效率并优化客户体验，带来显著的获客与留存价值。另一方面，风控与合规管理是金融机构的“生命线”，金融大模型凭借更精准的风控策略与实时监控能力，有效降低不良贷款与欺诈风险，直接转化为商业价值。此外，在投研与资管环节，金融大模型可借助多模态数据分析与时序预测，深度挖掘市场机会并实现差异化的投资策略，从而提高盈利水平。 来源：沙利文、头豹研究院 wwwleadleocom6 4000725588 章节二金融大模型部署核心要素 稳定性、低延时与高并发构成金融大模型部署的关键技术基础 金融大模型在部署与实施中需深度融合云原生理念，并非仅仅局限于“上云”或“堆容器”，而应充分利用微服务、容器化和服务网格等技术，并在部署流程中高效整合gpu、npu等异构算力，以在系统负载动态变化时，实现自动化构建与持续交付，从而确保核心金融业务的稳健运行。同时，针对大模型参数量大、推理计算开销高的特点，需通过剪枝、稀疏激活、混合专家模型及知识蒸馏等技术手段优化模型结构，在保持大模型核心能力的基础上显著缩减模型体积，实现毫秒级响应，保障高并发场景下的服务稳定与快速。此外，面对金融业务中常见的突发流量，还需构建完善的负载均衡策略与资源弹性扩展机制，确保计算资源能够依据实际需求灵活扩容或收缩，有效避免因资源分配不当导致的系统不稳定或延时增加问题。 准确性与兼容性是金融大模型的核心价值所在 金融大模型需先通过单任务指令微调（如情感分析、命名实体识别）确保高精度，再借助多任务与zeroshot指令微调增强跨任务泛化能力，以兼顾传统任务精细需求与应对突发场景。同时，模型需支持跨平台部署，提供丰富api与sdk，消除数据孤岛，实现系统间协同。此外，高质量数据清洗、标注、对齐及结合金融知识的定制化微调是提升模型准确度和稳健性的关键，过程中需严格遵循合规要求，整合多元数据源。 安全性与合规是金融大模型全面落地的前提 金融大模型在业务应用中必须严格遵守数据安全、隐私保护和内容合规的法规要求，确保客户信息在模型训练和推理过程中不被滥用或泄露，并避免误导性或违规输出。为实现逻辑透明度，采用标签学习对模型推理的关键节点进行标注，使重要决策可被解释和验证，降低模型“幻觉”风险。 从基础硬件、云平台、机器学习框架、开发工具链到上层业务应用的全链路整合 能力是金融机构考察大模型厂商的核心要义 金融大模型的高效部署依赖于供应商是否具备从基础硬件、云计算架构、机器学习框架到应用开发工具链的全链路整合能力。只有在这一体系下，才能确保模型在高并发场景中实现低延时、精准决策，并通过智能算力调度优化资源利用率。同时，完整的安全合规体系必须贯穿全链路，从数据隔离、访问控制到日志审计，构建金融风控的技术底座，确保在严格监管环境下稳定运行。供应商唯有在全链条布局中形成自主可控、软硬件一体化的竞争力，才能真正支撑金融大模型在行业中的落地与长远发展。 市场研读202502 中国：行业大模型系列 中国金融大模型部署核心要素部署选择 关键发现 在金融大模型的部署过程中，供应商必须确保在稳定性、准确性和安全性等方面的坚实保障。实现这些目标的关键在于其具备从基础硬件、云平台、机器学习框架、开发工具链到上层业务应用的全链路整合能力 中国金融机构在评估供应商时核心考量分析 金融机构评估供应商的全链路整合能力 标准化上层应用与行业尊龙凯时人生就博的解决方案 金融应用场景