2024H1中國金融大模型市場追蹤報(bào)告

頭豹人工智能、大模型、金融大模型012023年中國金融大模型市場規(guī)模為15.93億，預(yù)計(jì)到2024年將增長至38.2億，增長率預(yù)計(jì)將達(dá)到顯著的140%。這一顯著增長主要得益于大型金融機(jī)構(gòu)，尤其是銀行、保險(xiǎn)公司和券商的推動。這些機(jī)構(gòu)逐步將金融大模型視為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心，利用AI技術(shù)優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理、客戶服務(wù)以及智能投顧等業(yè)務(wù)。與此同時(shí)，金融大模型的輕量化部署使得中小型互金機(jī)構(gòu)也能廣泛采用，這推動了整個市場的進(jìn)一步擴(kuò)展。022024年H1,中國金融大模型部署模式中，Maas模式憑借“開箱即用、按需付費(fèi)”的特點(diǎn)，大幅降低了中小型互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)門檻和初始投資壓力。同時(shí)，私有化解決方案因其在數(shù)據(jù)安全、合規(guī)性以及深度定制方面的優(yōu)勢，成為大型金融機(jī)構(gòu)的首選。未來幾年，MaaS將繼續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位，持續(xù)滿足金融企業(yè)在降本增效方面的需求。02未來幾年，標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品的市場份額將持續(xù)增長，預(yù)計(jì)2026年將會03定制化方案的部署周期通常為3至6個月，投入金額從數(shù)百萬元到千萬元不等；而標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品通過融合模塊化架構(gòu)與預(yù)訓(xùn)練參數(shù)解決方案，能夠在4至6周內(nèi)迅速完成部署。這類產(chǎn)品依托成熟的大模型平臺，提供強(qiáng)勁的算力、資源調(diào)度、模型訓(xùn)練及推理能力，確保了高效的執(zhí)行效率。未來幾年，標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品將憑借促進(jìn)云技術(shù)與私有化環(huán)境高效融合能力，助力客戶實(shí)現(xiàn)整體架構(gòu)升級與迭代能力，及應(yīng)對未來技術(shù)變革及不斷變化業(yè)務(wù)需求提供靈活支持能力，推動其市場份額持續(xù)增長。0304n金融大模型在客服服務(wù)與數(shù)據(jù)分析等前中臺場景賦能顯著，但復(fù)目前，金融大模型通常融合廠商現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫與銷、信貸、客服等核心業(yè)務(wù)場景的客戶體驗(yàn)。同時(shí)，在中后臺，大模型通過自動化數(shù)據(jù)處理能提升流程效率和決策速度。然而，對于高復(fù)雜度的金融決策場景，如投資組合優(yōu)化和衍生品定價(jià)等，金融大模型的智能化水平仍需進(jìn)一步深化和提升。未來，更多的金融大模型將依托原生數(shù)據(jù)中臺和智能應(yīng)用體，在高復(fù)雜度業(yè)務(wù)決策場景提供更精準(zhǔn)的支持，從而進(jìn)一步推動金融行業(yè)智能化升級。n負(fù)毛利時(shí)代的百模大戰(zhàn)后，未來3年，中國將形成“3-5家閉源巨頭+1-2家開源平臺”的格局，同時(shí)，頭部企業(yè)將實(shí)行開源和閉源05未來三年，開源模型市場預(yù)計(jì)僅有1-2家頭部企業(yè)，能依靠“非大模型業(yè)務(wù)”的現(xiàn)金流來支撐長期投入。這些企業(yè)會戰(zhàn)略性地選擇開源，以釋放技術(shù)紅利、培育開發(fā)者生態(tài)；同時(shí)，利用閉源模型保護(hù)核心技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值變現(xiàn)。由于開源模型維護(hù)成本高昂，需要萬卡算力并持續(xù)迭代，因此這些頭部企業(yè)將會推出“有限開源”模式（如部分模塊開源+核心閉源），或者采用“開源即服務(wù)”（開源模型必須部署在自家云平臺）的方式，以實(shí)現(xiàn)商業(yè)與生態(tài)的雙重控制，從而模糊閉源與開源的邊界。05章節(jié)一金融大模型產(chǎn)業(yè)洞察n大模型正從“技術(shù)選項(xiàng)”躍升為中國金融數(shù)字化發(fā)展的“技術(shù)基石”從2023年到2028年，中國金融大模型市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從15.93億元躍升至131.79億元，2024年增長率更有望達(dá)到140%。這一飛速擴(kuò)張不僅反映了大模型在金融行業(yè)應(yīng)用的潛力不斷被挖掘，也凸顯了其從“可選技術(shù)”向“核心依賴”的加速演變趨勢。技術(shù)方面，自然語言處理、多模態(tài)數(shù)據(jù)融合等前沿突破顯著提升了金融輿情分析、監(jiān)管政策解讀以及風(fēng)控建模的實(shí)時(shí)性與效率；政策方面，數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)與金融科技發(fā)展規(guī)劃的持續(xù)發(fā)布，為大模型在合規(guī)與數(shù)據(jù)安全層面供了堅(jiān)實(shí)保障，進(jìn)一步降低了行業(yè)采納的阻力。這些內(nèi)外部因素的共振，使大模型成為中國金融企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵變量。n金融大模型在高頻交易、個性化服務(wù)等核心場景帶來顯著價(jià)值，MaaS模式的靈活性和低成本則迅速打開中小金融機(jī)構(gòu)的長尾市場在高頻交易場景中，金融大模型能夠毫秒級追蹤市場波動并生成交易策略，不僅讓金融機(jī)構(gòu)的決策速度提升30%以上，也大幅降低潛在風(fēng)險(xiǎn)損失；在個性化服務(wù)中，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的客戶畫像和風(fēng)險(xiǎn)評估讓服務(wù)質(zhì)量與客戶滿意度同步提升，顯著增強(qiáng)了機(jī)構(gòu)的黏性和競爭力。與此相應(yīng)，部署成本的下行與“即開即用、按需付費(fèi)”的服務(wù)模式共同催生了龐大的“長尾”需求。以往只有大型銀行才能負(fù)擔(dān)的金融科技技術(shù)，現(xiàn)今部分大模型功能通過MaaS模式落地僅需數(shù)十萬元，加之MaaS模式能在確保合規(guī)和基礎(chǔ)功能的同時(shí)提供極高靈活度，迅速成為中小型互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的首選，占據(jù)了52%的金融大模型市場份額。頭豹漸成為金融科技企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵變量。大模型驅(qū)動的“智能+”變革正在顛2023年2023年區(qū)塊鏈，隱私計(jì)算與安私計(jì)算與安計(jì)算與硬件 加速,4%大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù),15%人工智能,人工智能,其他,2%其他,2%綜合技術(shù)賦能,50%5G與物聯(lián)網(wǎng),2024年2024年智能物聯(lián)網(wǎng),智能物聯(lián)網(wǎng),1%算、多云多芯等,算、多云多芯等,其他…,綜合技術(shù)賦其他…,綜合技術(shù)賦通用大模型,7%金融大模型,區(qū)塊鏈，隱私計(jì)算與安大數(shù)據(jù),16%大數(shù)據(jù),16%2024年18%的金融科技企業(yè)將AI技術(shù)作為核心技術(shù)要素，比2023年增長了6個百分點(diǎn)n金融大模型的崛起意味著金融技術(shù)的應(yīng)用將從規(guī)則驅(qū)動向數(shù)據(jù)驅(qū)動重大轉(zhuǎn)型傳統(tǒng)的金融技術(shù)依賴于預(yù)先設(shè)定的業(yè)務(wù)邏輯和算法規(guī)則來處理交易和管理風(fēng)險(xiǎn)，這種方法在標(biāo)準(zhǔn)化和流程化的環(huán)境中表現(xiàn)出色。然而，面對當(dāng)今金融市場日益復(fù)雜的場景以及快速變化的風(fēng)險(xiǎn)環(huán)境，這種固定模式逐漸暴露出其局限性。預(yù)設(shè)規(guī)則難以靈活適應(yīng)新的挑戰(zhàn)，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)在應(yīng)對未知情況時(shí)反應(yīng)遲緩、效率低下。相比之下，基于大模型的金融科技解決方案標(biāo)志著一次革命性的進(jìn)步。這些模型通過深度學(xué)習(xí)算法對海量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠自動識別模式并預(yù)測未來趨勢。更重要的是，大模型展現(xiàn)出卓越的通用性和遷移能力，它們不僅可以應(yīng)用于特定的已知情境，而且能夠在未定義或新出現(xiàn)的情境中動態(tài)調(diào)整策略，提供實(shí)時(shí)的個性化服務(wù)和支這種轉(zhuǎn)變不僅僅是技術(shù)上的更新?lián)Q代，更是從根本上改變了金融機(jī)構(gòu)處理信息的方式——從“被動應(yīng)對”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃佣床臁?。金融機(jī)構(gòu)不再局限于遵循既定規(guī)則，而是利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具提前預(yù)見市場動向，并據(jù)此制定更加精準(zhǔn)有效的商業(yè)決策。因此，隨著大模型技術(shù)的發(fā)展，金融行業(yè)正迎來前所未有的創(chuàng)新機(jī)遇，這將重塑整個行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和服務(wù)模式。頭豹5LeadLeo400-072-5588頭豹5LeadLeo快速增長，預(yù)計(jì)從2023年的15.93億元將躍升至2028年的131.79億元，其中2024年上單位：億元CAGR：36.28%CAGR：36.28%150.00131.79120.0093.4790.0064.4664.4647.7560.0047.7538.2030.000.0020232024E2025E2026E2027E2028En多模態(tài)融合與知識蒸餾技術(shù)的突破，正引領(lǐng)金融大模型跨越“金融可用性”的臨界點(diǎn)，重塑金融服務(wù)的未來，推動金融大模型市場規(guī)模快速增長頭部金融大模型不斷精進(jìn)文本、圖表及音頻的聯(lián)合分析能力，現(xiàn)已能夠深度解析上市公司年報(bào)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，為財(cái)務(wù)分析等場景提供了更準(zhǔn)確的支持。同時(shí)，借助知識蒸餾技術(shù)，模型參數(shù)量級從千億精簡至百億，使得推理成本降低了80%以上，充分滿足了高頻交易場景對實(shí)時(shí)性的需求。此外，聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了反欺詐模型的發(fā)展，在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下顯著提升了模型效果，有效解決了金融機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)孤島問題。這些技術(shù)革新共同推動了金融大模型市場的高速增長。n伴隨智能客服、風(fēng)控合規(guī)、投研決策等核心場景規(guī)模化落地，中國金融大模型市場即將進(jìn)入價(jià)值兌現(xiàn)的爆發(fā)期金融大模型在智能客服、投資顧問等對話式場景中快速滲透，通過語義識別與知識庫匹配，大幅提升客戶服務(wù)效率并優(yōu)化客戶體驗(yàn)，帶來顯著的獲客與留存價(jià)值。另一方面，風(fēng)控與合規(guī)管理是金融機(jī)構(gòu)的“生命線”，金融大模型憑借更精準(zhǔn)的風(fēng)控策略與實(shí)時(shí)監(jiān)控能力，有效降低不良貸款與欺詐風(fēng)險(xiǎn)，直接轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值。此外，在投研與資管環(huán)節(jié)，金融大模型可借助多模態(tài)數(shù)據(jù)分析與時(shí)序預(yù)測，深度挖掘市場機(jī)會并實(shí)現(xiàn)差異化的投資策略，從而提高盈利水平。頭豹6LeadLeo400-072-5588頭豹6LeadLeo-章節(jié)二金融大模型部署核心要素n穩(wěn)定性、低延時(shí)與高并發(fā)構(gòu)成金融大模型部署的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)金融大模型在部署與實(shí)施中需深度融合云原生理念，并非僅僅局限于“上云”或“堆容器”，而應(yīng)充分利用微服務(wù)、容器化和服務(wù)網(wǎng)格等技術(shù)，并在部署流程中高效整合GPU、NPU等異構(gòu)算力，以在系統(tǒng)負(fù)載動態(tài)變化時(shí)，實(shí)現(xiàn)自動化構(gòu)建與持續(xù)交付，從而確保核心金融業(yè)務(wù)的穩(wěn)健運(yùn)行。同時(shí)，針對大模型參數(shù)量大、推理計(jì)算開銷高的特點(diǎn)，需通過剪枝、稀疏激活、混合專家模型及知識蒸餾等技術(shù)手段優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，在保持大模型核心能力的基礎(chǔ)上顯著縮減模型體積，實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng)，保障高并發(fā)場景下的服務(wù)穩(wěn)定與快速。此外，面對金融業(yè)務(wù)中常見的突發(fā)流量，還需構(gòu)建完善的負(fù)載均衡策略與資源彈性擴(kuò)展機(jī)制，確保計(jì)算資源能夠依據(jù)實(shí)際需求靈活擴(kuò)容或收縮，有效避免因資源分配不當(dāng)導(dǎo)致的系統(tǒng)不穩(wěn)定或延時(shí)增加問題。n準(zhǔn)確性與兼容性是金融大模型的核心價(jià)值所在金融大模型需先通過單任務(wù)指令微調(diào)（如情感分析、命名實(shí)體識別）確保高精度，再借助多任務(wù)與Zero-shot指令微調(diào)增強(qiáng)跨任務(wù)泛化能力，以兼顧傳統(tǒng)任務(wù)精細(xì)需求與應(yīng)對突發(fā)場景。同時(shí)，模型需支持跨平臺部署，提供豐富API與SDK，消除數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間協(xié)同。此外，高質(zhì)量數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注、對齊及結(jié)合金融知識的定制化微調(diào)是提升模型準(zhǔn)確度和穩(wěn)健性的關(guān)鍵，過程中需嚴(yán)格遵循合規(guī)要求，整合多元數(shù)據(jù)源。n安全性與合規(guī)是金融大模型全面落地的前提金融大模型在業(yè)務(wù)應(yīng)用中必須嚴(yán)格遵守?cái)?shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)和內(nèi)容合規(guī)的法規(guī)要求，確?？蛻粜畔⒃谀Ｐ陀?xùn)練和推理過程中不被濫用或泄露，并避免誤導(dǎo)性或違規(guī)輸出。為實(shí)現(xiàn)邏輯透明度，采用標(biāo)簽學(xué)習(xí)對模型推理的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)注，使重要決策可被解釋和驗(yàn)證，降低模型“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)。n從基礎(chǔ)硬件、云平臺、機(jī)器學(xué)習(xí)框架、開發(fā)工具鏈到上層業(yè)務(wù)應(yīng)用的全鏈路整合能力是金融機(jī)構(gòu)考察大模型廠商的核心要義金融大模型的高效部署依賴于供應(yīng)商是否具備從基礎(chǔ)硬件、云計(jì)算架構(gòu)、機(jī)器學(xué)習(xí)框架到應(yīng)用開發(fā)工具鏈的全鏈路整合能力。只有在這一體系下，才能確保模型在高并發(fā)場景中實(shí)現(xiàn)低延時(shí)、精準(zhǔn)決策，并通過智能算力調(diào)度優(yōu)化資源利用率。同時(shí)，完整的安全合規(guī)體系必須貫穿全鏈路，從數(shù)據(jù)隔離、訪問控制到日志審計(jì)，構(gòu)建金融風(fēng)控的技術(shù)底座，確保在嚴(yán)格監(jiān)管環(huán)境下穩(wěn)定運(yùn)行。供應(yīng)商唯有在全鏈條布局中形成自主可控、軟硬件一體化的競爭力，才能真正支撐金融大模型在行業(yè)中的落地與長遠(yuǎn)發(fā)展。頭豹金融應(yīng)用場景標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品及案例大模型應(yīng)用深度定制化服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化上層應(yīng)用與行業(yè)解決方案考察廠商是否能夠根據(jù)金融機(jī)構(gòu)的特定需求進(jìn)行定制化開發(fā)，提供專業(yè)的咨詢、技術(shù)支持和后續(xù)服務(wù)，確保模型解決方案的快速落地和迭代更新平臺層的學(xué)算法與模型庫金融應(yīng)用場景標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品及案例大模型應(yīng)用深度定制化服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化上層應(yīng)用與行業(yè)解決方案考察廠商是否能夠根據(jù)金融機(jī)構(gòu)的特定需求進(jìn)行定制化開發(fā)，提供專業(yè)的咨詢、技術(shù)支持和后續(xù)服務(wù)，確保模型解決方案的快速落地和迭代更新平臺層的學(xué)算法與模型庫考察廠商是否擁有金融領(lǐng)域定制的模型庫及算法，能夠快速響應(yīng)市場變化，并支持在線學(xué)習(xí)或增量訓(xùn)練應(yīng)用開發(fā)平開發(fā)工具與SDK平臺生態(tài)構(gòu)建考察廠商是否能與主流的開發(fā)、監(jiān)控、日志等工具鏈無縫對接，為金融機(jī)構(gòu)構(gòu)建一個全棧開放的平臺基礎(chǔ)硬件與云服務(wù)硬件制造與云服務(wù)能力分布式與冗余設(shè)計(jì)考察廠商是否能夠支持多區(qū)域部署、自動故障切換、容災(zāi)備份等機(jī)制，確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行金融機(jī)構(gòu)評估供應(yīng)商的全鏈路整合能力考察廠商是否具有成熟的行業(yè)應(yīng)用案例及針對場景的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，如風(fēng)險(xiǎn)控制、智能投顧、反欺詐、智能客服等，證明其全鏈路方案在金融行業(yè)的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)考察廠商是否提供一站式的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和上線，形成完整的ML生命周期管理考察廠商是否提供完善的開發(fā)工具包、SDK和API文檔，支持模型二次開發(fā)、定制化功能擴(kuò)展與集成商考察廠商是否擁有自研或自主采購的高性能計(jì)算集群，且這些集群是否支持異構(gòu)芯片。評估廠商是否能提供公有云、私有云或混合云部署方案n考慮到金融大模型部署的穩(wěn)定性，金融機(jī)構(gòu)在選擇金融大模型廠商時(shí)，通常關(guān)注廠商是否具備全棧AI解決方案能力隨著金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的不斷增長，金融機(jī)構(gòu)在部署金融大模型時(shí)，越來越傾向于選擇能夠提供全棧AI解決方案的平臺。這類平臺不僅具備獨(dú)特的異構(gòu)資源調(diào)度能力，能夠靈活支持國內(nèi)外主流芯片架構(gòu)的混合部署，還能實(shí)現(xiàn)算力資源池的智能動態(tài)編排與負(fù)載均衡，確保高效利用不同計(jì)算資源，從而提升計(jì)算能力和系統(tǒng)響應(yīng)速度。此外，在自主可控性方面，這些平臺構(gòu)建了一個完整的技術(shù)體系，涵蓋了芯片指令集適配層、分布式訓(xùn)練框架以及模型微調(diào)工具鏈，確保了全棧技術(shù)的無縫協(xié)同和高度兼容。這一體系不僅使平臺能夠滿足金融行業(yè)對高效、安全、可定制化解決方案的需求，還能為金融機(jī)構(gòu)提供從底層算力調(diào)度到上層AI應(yīng)用的全生命周期支持。通過這種自主可控且具備靈活調(diào)度能力的技術(shù)架構(gòu)，金融機(jī)構(gòu)可以更好地應(yīng)對快速變化的市場需求，同時(shí)保障數(shù)據(jù)安全性與系統(tǒng)穩(wěn)定性，最大化發(fā)揮AI技術(shù)在金融領(lǐng)域的潛力。頭豹8LeadLeo400-072-5588頭豹8LeadLeoeeadeeadn金融機(jī)構(gòu)在選擇大模型部署時(shí)，通常關(guān)注廠商是否能提供全鏈路保障體系能幫助其構(gòu)建穩(wěn)定性與安全性全鏈路保障體系是通過貫穿從基礎(chǔ)硬件、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、云平臺到應(yīng)用層的全程監(jiān)控和管理，實(shí)現(xiàn)端到端的穩(wěn)定性保障。在這一體系下，供應(yīng)商不僅提供高可靠性的服務(wù)器、存儲設(shè)備和冗余網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，還采用統(tǒng)一的監(jiān)控與自動故障恢復(fù)機(jī)制，確保系統(tǒng)在出現(xiàn)異常時(shí)能夠迅速切換并恢復(fù)正常運(yùn)行。此外，全鏈路安全措施涵蓋物理隔離、數(shù)據(jù)加密、訪問控制、日志審計(jì)等多個層面，形成多重防護(hù)屏障，有效應(yīng)對金融領(lǐng)域嚴(yán)苛的安全與合規(guī)要求。n金融機(jī)構(gòu)在選擇大模型部署時(shí)，通常關(guān)注廠商是否能提供端到端流程協(xié)同，以提升準(zhǔn)確性及低延時(shí)高并發(fā)性能金融大模型的價(jià)值在于其決策的精準(zhǔn)性以及對實(shí)時(shí)交易和風(fēng)險(xiǎn)管理場景的快速響應(yīng)能力。全鏈路整合能力能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、模型訓(xùn)練到在線推理各環(huán)節(jié)的無縫對接與深度優(yōu)化。通過統(tǒng)一平臺的調(diào)度與管理，不僅確保了數(shù)據(jù)在各階段的一致性和高質(zhì)量，也通過硬件加速（如GPU、TPU、FPGA）和邊緣計(jì)算等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了極低的延時(shí)和高并發(fā)處理能力。這樣的端到端協(xié)同，使得金融機(jī)構(gòu)能夠在瞬息萬變的市場中迅速響應(yīng)并作出精準(zhǔn)判斷，進(jìn)而獲得競爭優(yōu)勢。n金融機(jī)構(gòu)在大模型部署中，開始關(guān)注新型數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品，這些平臺專為AI應(yīng)用的優(yōu)化而設(shè)計(jì)，相比傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)平臺能夠顯著提升AI應(yīng)用的效果傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)平臺主要針對數(shù)據(jù)存儲和處理，盡管在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理上有其優(yōu)勢，但對于AI應(yīng)用的支持卻存在局限。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，特別是在金融大模型的應(yīng)用中，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺難以滿足高效的數(shù)據(jù)處理、實(shí)時(shí)反饋和智能決策等需求。為此，市場上逐漸出現(xiàn)了新型的數(shù)據(jù)平臺，這些平臺專門為AI應(yīng)用進(jìn)行優(yōu)化，具備更強(qiáng)的計(jì)算能力、更低的延遲以及更高的可擴(kuò)展性。與傳統(tǒng)平臺相比，這些新型平臺能夠更好地支持AI模型的訓(xùn)練、推理以及數(shù)據(jù)處理，尤其在數(shù)據(jù)適配、算法優(yōu)化和應(yīng)用場景支持上表現(xiàn)出更強(qiáng)的優(yōu)勢。金融機(jī)構(gòu)在選擇金融大模型廠商時(shí)，應(yīng)重視這一新興趨勢，選擇能夠提供AI優(yōu)化數(shù)據(jù)平臺的解決方案，以確保AI應(yīng)用的高效性和精準(zhǔn)度。來源：沙利文、頭豹研究院頭豹頭豹400-072-5588頭豹LeadLeo400-072-5588頭豹LeadLeou頭豹研究院布局中國市場，深入研究19大行業(yè)，532個垂直行業(yè)的市場變化，已經(jīng)積累了近100萬行業(yè)研究樣本，完成近10,000多個獨(dú)立的研究咨詢項(xiàng)目。u研究院依托中國活躍的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，從縱深防御、快速響應(yīng)、輕量化部署等領(lǐng)域著手，研究內(nèi)容覆蓋整個行業(yè)的發(fā)展周期，伴隨著行業(yè)中企業(yè)的創(chuàng)立，發(fā)展，擴(kuò)張，到企業(yè)走向上市及上市后的成熟期，研究院的各行業(yè)研究員探索和評估行業(yè)中多變的產(chǎn)業(yè)模式，企業(yè)的商業(yè)模式和運(yùn)營模式，以專業(yè)的視野解讀行業(yè)的沿革。u研究院融合傳統(tǒng)與新型的研究方法，采用自主研發(fā)的算法，結(jié)合行業(yè)交叉的大數(shù)據(jù)，以多元化的調(diào)研方法，挖掘定量數(shù)據(jù)背后的邏輯，分析定性內(nèi)容背后的觀點(diǎn)，客觀和真實(shí)地闡述行業(yè)的現(xiàn)狀，前瞻性地預(yù)測行業(yè)未來的發(fā)展趨勢，在研究院的每一份研究報(bào)告中，完整地呈現(xiàn)行業(yè)的過去，現(xiàn)在和未來。u研究院密切關(guān)注行業(yè)發(fā)展最新動向，報(bào)告內(nèi)容及數(shù)據(jù)會隨著行業(yè)發(fā)展、技術(shù)革新、競爭格局變化、政