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——綜述篇——
第1章：銀行業(yè)大模型行業(yè)綜述及數(shù)據(jù)來源說明
1.1 大模型產(chǎn)業(yè)界定
1.1.1 大模型定義
1.1.2 大模型的特征
1.1.3 大模型核心優(yōu)勢
1.1.4 大模型所處行業(yè)
1.2 銀行業(yè)大模型行業(yè)界定
1.2.1 銀行業(yè)大模型的界定
1、定義
2、特征
1.2.2 銀行業(yè)大模型相關(guān)專業(yè)術(shù)語
1.2.3 銀行業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
1.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)畫像
1.3.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)梳理
1.3.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
1.3.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
1.4 本報告數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)說明
1.4.1 本報告研究范圍界定
1.4.2 本報告權(quán)威數(shù)據(jù)來源
1.4.3 研究方法及統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)
——現(xiàn)狀篇——
第2章：全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢
2.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.1 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
2.1.2 全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
2.1.3 全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
2.1.4 全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
2.2 全球銀行業(yè)大模型發(fā)展歷程
2.3 全球銀行業(yè)大模型技術(shù)路線
2.4.2 預(yù)訓(xùn)練銀行業(yè)垂類大模型
2.4.3 基于通用大模型做銀行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)
2.4 全球銀行業(yè)大模型應(yīng)用現(xiàn)狀
2.4.1 全球銀行業(yè)大模型應(yīng)用概況
2.4.2 全球銀行機(jī)構(gòu)大模型應(yīng)用進(jìn)展
1、摩根大通
2、花旗銀行
2.5 國外銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
2.6 全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
第3章：中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及痛點
3.1 中國大模型發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢分析
3.1.1 中國大模型發(fā)展歷程
3.1.2 中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
3.1.3 中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
3.1.4 中國大模型商業(yè)模式分析
3.1.5 中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
3.2 中國大模型落地銀行業(yè)可行性分析
3.3 中國銀行業(yè)大模型技術(shù)選型
3.3.1 開源大模型應(yīng)用
3.3.2 產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新大模型研制
3.3.3 商用大模型采購
3.3.4 銀行業(yè)機(jī)構(gòu)技術(shù)選型考慮因素
3.4 中國銀行業(yè)大模型布局路徑
3.4.1 自主研發(fā)
3.4.2 基于行業(yè)基礎(chǔ)大模型構(gòu)建專屬大模型
3.4.3 按需接入各類大模型API或私有化部署
3.5 中國銀行業(yè)大模型招投標(biāo)情況
3.5.1 銀行業(yè)大模型招投標(biāo)統(tǒng)計
3.5.2 銀行業(yè)大模型招投標(biāo)分析
3.6 中國銀行業(yè)大模型競爭要素及競爭格局
3.6.1 銀行業(yè)大模型競爭要素
3.6.2 銀行業(yè)大模型競爭格局
3.6.3 主要銀行業(yè)大模型廠商競爭力評價
3.7 中國銀行業(yè)大模型市場規(guī)模體量
3.8 中國銀行業(yè)大模型發(fā)展痛點
第4章：中國銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)及能力構(gòu)建
4.1 完整大模型開發(fā)步驟
4.2 大模型基礎(chǔ)架構(gòu)及工程化
4.2.1 大模型基礎(chǔ)架構(gòu)
1、Transformer架構(gòu)
2、大規(guī)模語言模型：BERT和GPT
3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
4、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN
5、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MLP
4.2.2 大模型工程化
1、數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
2、模型調(diào)優(yōu)（模型訓(xùn)練與微調(diào)）
3、模型交付（模型壓縮與測試）
4、服務(wù)運營（服務(wù)部署與托管）
5、平臺支撐能力
4.3 基礎(chǔ)大模型底座
4.3.1 NLP大模型
4.3.2 CV大模型
4.3.3 多模態(tài)大模型
4.3.4 科學(xué)大模型
4.4 大模型標(biāo)準(zhǔn)化
4.4.1 大模型標(biāo)準(zhǔn)體系發(fā)展
1、大模型標(biāo)準(zhǔn)體系1.0
2、可信AI大模型標(biāo)準(zhǔn)體系2.0
4.4.2 行業(yè)大模型標(biāo)準(zhǔn)體系
4.5 銀行業(yè)大模型構(gòu)建路線圖
4.5.1 行業(yè)需求分析與資源評估
1、業(yè)務(wù)需求評估
2、算力層評估
3、算法層評估
4、數(shù)據(jù)層評估
5、工程層評估
4.5.2 行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型共建
1、明確場景目標(biāo)
2、模型選擇
3、訓(xùn)練環(huán)境搭建
4、數(shù)據(jù)處理
5、模型訓(xùn)練共建
4.5.3 行業(yè)大模型精調(diào)與優(yōu)化部署
1、模型精調(diào)
2、模型評估
3、模型重訓(xùn)優(yōu)化
4、模型聯(lián)調(diào)部署
5、模型應(yīng)用運營
4.6 銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)圖
4.7 銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建概述
4.8 銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)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芯片發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI芯片供應(yīng)商格局
4、主要AI芯片類型
（1）CPU
（2）GPU
（3）DPU
（4）TPU
（5）FPGA
（6）ASIC
4.8.3 AI服務(wù)器
1、AI服務(wù)器概述
2、AI服務(wù)器發(fā)展現(xiàn)狀
3、AI服務(wù)器供應(yīng)商格局
4.8.4 銀行業(yè)大模型算力部署路徑
1、自建算力
2、算力混合部署
4.9 銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
4.9.1 數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述
4.9.2 國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
4.9.3 數(shù)據(jù)API
4.9.4 訓(xùn)練數(shù)據(jù)開發(fā)
4.9.5 推理數(shù)據(jù)開發(fā)
4.9.6 數(shù)據(jù)維護(hù)
4.9.7 銀行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的需求分析
4.10 銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”
4.10.1 AI基礎(chǔ)軟件概述
4.10.2 AI基礎(chǔ)軟件市場概況
4.10.3 AI基礎(chǔ)軟件競爭格局
4.10.4 AI基礎(chǔ)軟件主要類型
1、機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫
2、模型訓(xùn)練和部署平臺
（1）模型訓(xùn)練平臺
（2）模型部署平臺
（3）模型推理平臺
3、數(shù)據(jù)處理和分析工具
4、優(yōu)化和自動化工具
第5章：中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景分析
5.1 銀行業(yè)大模型行業(yè)應(yīng)用場景分布
5.1.1 銀行業(yè)大模型應(yīng)用類型
5.1.2 大模型在銀行價值鏈的應(yīng)用
5.1.3 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景考慮因素
5.2 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景：風(fēng)險合規(guī)
5.2.1 風(fēng)險合規(guī)概述
5.2.2 風(fēng)險合規(guī)領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
5.2.3 風(fēng)險合規(guī)領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
5.3 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景：智能投顧
5.3.1 智能投顧概述
5.3.2 智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
5.3.3 智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
5.4 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景：智能客服
5.4.1 智能客服概述
5.4.2 智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
5.4.3 智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
5.5 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景：智能運維
5.5.1 智能運維概述
5.5.2 智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
5.5.3 智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
5.6 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景：其他
5.6.1 智能辦公
5.6.2 智能研發(fā)
5.6.3 智能營銷
5.7 銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析
第6章：中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用實踐分析
6.1 中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用實踐匯總
6.2 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用及大模型賦能
6.2.1 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人發(fā)展歷程
6.2.2 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用概況
6.2.3 遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用領(lǐng)域
6.2.4 大模型賦能遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人“智能進(jìn)化”
6.3 銀行業(yè)大模型應(yīng)用案例分析
6.3.1 農(nóng)業(yè)銀行大模型應(yīng)用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.2 工商銀行大模型應(yīng)用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.3 招商銀行大模型應(yīng)用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.4 浦發(fā)銀行大模型應(yīng)用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.3.5 平安銀行大模型應(yīng)用布局
1、大模型研發(fā)投入
2、大模型落地實踐
3、大模型最新布局動態(tài)
6.4 銀行業(yè)大模型應(yīng)用難點及解決方案分析
第7章：全球及中國銀行業(yè)大模型企業(yè)案例解析
7.1 全球及中國銀行業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
7.2 全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.2.1 彭博-BloombergGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.2.2 Broadridge-BondGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.2.3 Open AI-GPT大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3 中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析（不分先后，可指定）
7.3.1 奇富科技-奇富GPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.2 拓爾思-拓天大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.3 馬上消費金融-零售金融大模型“天鏡”
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.4 螞蟻集團(tuán)-AntFinGLM
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.5 華為-盤古金融大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.6 星環(huán)科技-星環(huán)無涯
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.7 度小滿-軒轅大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.8 騰訊云-金融行業(yè)大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.9 科大訊飛-星火金融大模型
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
7.3.10 恒生電子-LightGPT
1、基本信息
2、模型特點
3、技術(shù)架構(gòu)
4、模型功能
5、應(yīng)用場景
6、下游客戶
7、最新進(jìn)展
——展望篇——
第8章：中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞察&發(fā)展?jié)摿?BR>8.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策環(huán)境洞悉
8.1.1 國家層面銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)政策匯總
8.1.2 國家層面銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃
8.1.3 國家重點政策/規(guī)劃對銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)的影響
8.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)PEST分析圖
8.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)SWOT分析
8.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿υu估
8.5 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)未來關(guān)鍵增長點
8.6 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測（未來5年預(yù)測）
8.7 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
8.7.1 整體發(fā)展趨勢
8.7.2 監(jiān)管規(guī)范趨勢
8.7.3 技術(shù)創(chuàng)新趨勢
8.7.4 細(xì)分市場趨勢
8.7.5 市場競爭趨勢
第9章：中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議
9.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資風(fēng)險預(yù)警
9.1.1 風(fēng)險預(yù)警
9.1.2 風(fēng)險應(yīng)對
9.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資機(jī)會分析
9.2.1 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈薄弱環(huán)節(jié)投資機(jī)會
9.2.2 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域投資機(jī)會
9.2.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)區(qū)域市場投資機(jī)會
9.2.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)空白點投資機(jī)會
9.3 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資價值評估
9.4 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)投資策略建議
9.5 銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展建議
圖表目錄
圖表1：大模型的特征
圖表2：本報告研究領(lǐng)域所處行業(yè)
圖表3：銀行業(yè)大模型的定義
圖表4：銀行業(yè)大模型的特征
圖表5：銀行業(yè)大模型專業(yè)術(shù)語
圖表6：銀行業(yè)大模型行業(yè)監(jiān)管
圖表7：銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)梳理
圖表8：銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)全景圖譜
圖表9：銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)鏈區(qū)域熱力圖
圖表10：本報告研究范圍界定
圖表11：本報告權(quán)威數(shù)據(jù)來源
圖表12：本報告研究方法及統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)
圖表13：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程
圖表14：全球大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展概況
圖表15：全球大模型產(chǎn)業(yè)主流產(chǎn)品
圖表16：全球大模型產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模體量
圖表17：全球銀行業(yè)大模型發(fā)展歷程
圖表18：預(yù)訓(xùn)練銀行業(yè)垂類大模型
圖表19：基于通用大模型做銀行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào)
圖表20：全球銀行業(yè)大模型應(yīng)用概況
圖表21：全球銀行業(yè)機(jī)構(gòu)銀行業(yè)大模型應(yīng)用進(jìn)展
圖表22：國外銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗借鑒
圖表23：全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢洞悉
圖表24：中國大模型發(fā)展歷程
圖表25：中國已發(fā)布大模型數(shù)量變化
圖表26：中國大模型參數(shù)規(guī)模變化
圖表27：中國大模型商業(yè)模式分析
圖表28：中國大模型發(fā)展趨勢洞悉
圖表29：中國大模型落地銀行業(yè)可行性分析
圖表30：中國銀行業(yè)大模型行業(yè)招投標(biāo)分析
圖表31：中國銀行業(yè)大模型市場競爭格局
圖表32：中國主要銀行業(yè)大模型廠商競爭力評價
圖表33：中國銀行業(yè)大模型市場規(guī)模體量
圖表34：中國銀行業(yè)大模型發(fā)展痛點
圖表35：大模型技術(shù)路線及算法架構(gòu)
圖表36：大模型工程化
圖表37：數(shù)據(jù)工程（數(shù)據(jù)處理和回流）
圖表38：模型調(diào)優(yōu)（模型訓(xùn)練與微調(diào)）
圖表39：模型交付（模型壓縮與測試）
圖表40：服務(wù)運營（服務(wù)部署與托管）
圖表41：平臺支撐能力
圖表42：NLP大模型
圖表43：CV大模型
圖表44：多模態(tài)大模型
圖表45：科學(xué)大模型
圖表46：銀行業(yè)大模型構(gòu)建路線圖
圖表47：銀行業(yè)大模型技術(shù)架構(gòu)圖
圖表48：銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建
圖表49：銀行業(yè)大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“算力”
圖表50：大模型的算力需求分析
圖表51：AI芯片市場分析
圖表52：AI服務(wù)器市場分析
圖表53：大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“數(shù)據(jù)”
圖表54：數(shù)據(jù)處理與服務(wù)概述
圖表55：國內(nèi)外主要大語言模型數(shù)據(jù)集
圖表56：大模型基礎(chǔ)能力構(gòu)建之“AI基礎(chǔ)軟件”
圖表57：AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表58：AI基礎(chǔ)軟件市場概況
圖表59：AI基礎(chǔ)軟件競爭格局
圖表60：大模型開發(fā)平臺
圖表61：AI基礎(chǔ)軟件產(chǎn)業(yè)鏈
圖表62：銀行業(yè)大模型應(yīng)用類型
圖表63：大模型在銀行價值鏈的應(yīng)用
圖表64：銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景考慮因素
圖表65：銀行業(yè)風(fēng)險合規(guī)業(yè)務(wù)概述
圖表66：風(fēng)險合規(guī)領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表67：風(fēng)險合規(guī)領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表68：銀行業(yè)智能投顧業(yè)務(wù)概述
圖表69：智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表70：智能投顧領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表71：銀行業(yè)智能客服業(yè)務(wù)概述
圖表72：智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表73：智能客服領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表74：銀行業(yè)智能運維業(yè)務(wù)概述
圖表75：智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用優(yōu)勢分析
圖表76：智能運維領(lǐng)域大模型應(yīng)用案例分析
圖表77：銀行業(yè)大模型應(yīng)用場景戰(zhàn)略地位分析
圖表78：中國銀行業(yè)大模型應(yīng)用實踐匯總
圖表79：遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人發(fā)展歷程
圖表80：遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用概況
圖表81：遠(yuǎn)程銀行虛擬數(shù)字人應(yīng)用領(lǐng)域
圖表82：農(nóng)業(yè)銀行大模型應(yīng)用布局
圖表83：工商銀行大模型應(yīng)用布局
圖表84：招商銀行大模型應(yīng)用布局
圖表85：浦發(fā)銀行大模型應(yīng)用布局
圖表86：平安銀行大模型應(yīng)用布局
圖表87：全球及中國銀行業(yè)大模型企業(yè)案例解析
圖表88：全球及中國銀行業(yè)大模型企業(yè)梳理與對比
圖表89：全球銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表90：彭博-BloombergGPT大模型基本信息
圖表91：彭博-BloombergGPT大模型特點
圖表92：彭博-BloombergGPT大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表93：彭博-BloombergGPT大模型應(yīng)用場景
圖表94：彭博-BloombergGPT下游客戶
圖表95：彭博-BloombergGPT大模型最新進(jìn)展
圖表96：Broadridge-BondGPT基本信息
圖表97：Broadridge-BondGPT模型特點
圖表98：Broadridge-BondGPT技術(shù)架構(gòu)
圖表99：Broadridge-BondGPT應(yīng)用場景
圖表100：Broadridge-BondGPT特點
圖表101：Broadridge-BondGPT最新進(jìn)展
圖表102：Open AI-GPT大模型基本信息
圖表103：Open AI-GPT大模型特點
圖表104：Open AI-GPT大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表105：Open AI-GPT大模型應(yīng)用場景
圖表106：Open AI-GPT下游客戶
圖表107：Open AI-GPT大模型最新進(jìn)展
圖表108：中國銀行業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)企業(yè)案例分析說明
圖表109：奇富科技-奇富GPT基本信息
圖表110：奇富科技-奇富GPT模型特點
圖表111：奇富科技-奇富GPT技術(shù)架構(gòu)
圖表112：奇富科技-奇富GPT應(yīng)用場景
圖表113：奇富科技-奇富GPT特點
圖表114：奇富科技-奇富GPT最新進(jìn)展
圖表115：拓爾思-拓天大模型基本信息
圖表116：拓爾思-拓天大模型特點
圖表117：拓爾思-拓天大模型技術(shù)架構(gòu)
圖表118：拓爾思-拓天大模型應(yīng)用場景
圖表119：拓爾思-拓天下游客戶
圖表120：拓爾思-拓天大模型最新進(jìn)展

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