2025年中国金融大模型行业政策、市场规模及投资前景研究报告（智研咨询发布）

2025年中国金融大模型行业政策、市场规模及投资前景研究报告（智研咨询发布）内容概要：金融大模型通常被定义为AI大模型在金融领域的垂直化研发与应用，即金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的AI大模型，主要以数据、算法和算力（被称为人工智能的“三驾马车”、“稳定三要素”）为技术支撑，归属于行业垂直大模型范畴。自2023年以来，中国金融大模型发展十分迅速。数据显示，2024年中国金融大模型行业市场规模为28.66亿元，同比增长79.9%。一方面，金融机构降本增效需求强烈，对智能投研、智能风控、智能客户服务等场景的需求集中爆发，推动大模型快速规模化落地。另一方面，大模型技术不断突破，在参数量级、推理成本与隐私保护能力上实现同步提升，推理成本持续下降，更好满足高频交易、财务分析等场景的实时性与合规性要求。目前，标准化产品凭借交付效率高、部署门槛低、覆盖场景广等优势，成为金融机构首选方案，占据金融大模型主要市场份额，2024年标准化产品占比71%，非标准化产品占比29%。企业方面，阿里云、百度智能云、商汤科技、华为云等企业凭借深厚的技术积累、对行业的精准把握以及丰富的项目落地经验，主导了金融大模型市场，占据大部分市场份额。2024年，阿里云，百度智能云以及商汤科技位列中国金融大模型市场前三位，市场份额分别为33.2%，19.3%和10.9%。未来，大模型基础技术能力将大幅增强，为深度理解金融业务奠定良好基础。同时，新技术的引入有望使金融大模型部署成本进一步下降。智能体技术加速发展，将促进大模型与金融业务不断融合。上市企业：商汤-W(00020)、百度集团-SW（09888）、农业银行(601288)、东方财富(300059)、工商银行(601398)、恒生电子(600570)、同花顺(300033)相关企业：阿里云计算有限公司、华为云计算技术有限公司、商汤集团有限公司、百度云计算技术（北京）有限公司、马上消费金融股份有限公司、中国农业银行、东方财富信息股份有限公司、中国工商银行、蚂蚁科技集团股份有限公司、度小满科技（北京）有限公司、恒生电子股份有限公司、浙江同花顺云软件有限公司、上海淇毓信息科技有限公司、海通证券股份有限公司、京东科技控股股份有限公司、众安信息技术服务有限公司、上海嘉银科技股份有限公司关键词：金融大模型、大模型、金融科技、AI+金融一、金融大模型行业相关概述金融大模型通常被定义为AI大模型在金融领域的垂直化研发与应用，即金融行业自主研发与应用的、具有金融特性的AI大模型，主要以数据、算法和算力（被称为人工智能的“三驾马车”、“稳定三要素”）为技术支撑，归属于行业垂直大模型范畴。金融大模型产品的核心构建流程主要由三个环节构成，首先是作为技术底座支持的通用大模型为金融大模型产品的构建提供底层技术能力、算法、基础参数等底层模型逻辑方面的支持，在此基础之上，以解决特定领域应用能力短板问题的模型工具链系列产品将作为模型层与应用层的桥梁，为垂类模型的构建提供应用层面的增强，此外，私域信息库的模型训练将全面提升大模型产品的业务适配能力，为机构提供客制化的模型服务。金融大模型核心结构相关报告：智研咨询发布的《中国金融大模型行业市场动态分析及前景战略研判报告》二、金融大模型行业发展背景1、利好政策相继出台在数字化浪潮席卷全球的当下，金融科技正以前所未有的态势重塑金融格局，成为推动金融业高质量发展的关键驱动力。金融科技受到了我国政府部门与金融机构的高度重视，近年来，从中央政府到地方政府，发布了大量政策支持金融科技发展，如2025年3月，国家金融监督管理总局、科技部、国家发展改革委等部门发布了《银行业保险业科技金融高质量发展实施方案》，鼓励金融机构加大数字化转型投入，运用云计算、大数据、人工智能、机器学习、隐私计算等技术，研发数字化经营工具，集成展示科技型企业评价、评估结果，增强企业识别和筛选能力，提升经营管理质效和风险防控水平。利好政策相继出台，为金融大模型行业发展提供了强劲助力。中国金融大模型行业相关政策2、金融业数字化转型稳步推进近年，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，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，以金融机构作为主要服务对象的技术厂商迎来了需求端市场蓬勃发展的上升期，为前沿技术的产业化定制创造了优渥的市场环境；此外，金融作为监管合规要求较高的信息密集型行业，其监管体系的完善与监管要求的提升推动了机构应用前沿技术增强合规能力的需求，大模型作为有能力优化业务流程环节、完善合规应用的技术应用，其产业化及垂类应用的价值不容小觑。数据显示，2024年中国金融科技市场规模为3949.6亿元，其中银行科技、证劵科技、保险科技分别为2888.3亿元、474.6亿元、586.7亿元。2020-2024年中国金融科技市场规模3、金融机构高度重视AI技术研发应用AI大模型已经成为新质生产力的重要组成部分，国内外科技企业正加速布局。近两年，金融行业在AI大模型的研发投入和应用方面亦走在市场前列。2024年，中国金融行业AIandGenerativeAI投资规模达到196.94亿元，预计到2027年投资规模将达415.48亿元。2022-2024年中国金融行业AIandGenerativeAI投资规模三、金融大模型行业发展现状1、市场规模自2023年以来，中国金融大模型发展十分迅速。数据显示，2024年中国金融大模型行业市场规模为28.66亿元，同比增长79.9%。一方面，金融机构降本增效需求强烈，对智能投研、智能风控、智能客户服务等场景的需求集中爆发，推动大模型快速规模化落地。另一方面，大模型技术不断突破，在参数量级、推理成本与隐私保护能力上实现同步提升，推理成本持续下降，更好满足高频交易、财务分析等场景的实时性与合规性要求。2023-2024年中国金融大模型行业市场规模目前，标准化产品凭借交付效率高、部署门槛低、覆盖场景广等优势，成为金融机构首选方案，占据金融大模型主要市场份额，2024年标准化产品占比71%，非标准化产品占比29%。2024年中国金融大模型市场结构从应用场景来看，金融大模型的参数规模不断扩大，性能日益提升，多模态技术、AI智能体等前沿技术在金融领域的应用逐渐增多，使得金融大模型能够处理更加复杂多样的金融数据和业务场景。其应用已广泛覆盖金融机构的多个业务领域，包括内部运营、信息处理和业务决策等。在内部运营方面，实现了文案生成、代码生成、翻译等通用类场景的智能化处理，提高了工作效率和质量。在信息和业务处理方面，能够进行智能化知识抽取、金融知识的理解和生成、政策研报解读等，为金融机构提供了更准确、更深入的市场和业务信息。在管理和业务决策方面，信贷审批、理财投顾等决策类场景的应用不断深化，帮助金融机构做出更科学、更精准的决策。从金融机构布局路径来看，不同类型金融机构正走出差异化的大模型路径，银行在合规与监管要求下以私有化项目为主，头部银行正自研或与大模型厂商共建行业标杆；保险行业具备高度结构化的业务流程，天然适配大模型能力，倾向于聚焦标准流程规模化落地；券商则在业务侧对技术创新的包容度更高，尤其在研究辅助、内容摘要、舆情摘要生成等领域有实际需求；互联网金融则凭借云原生架构积极推动标准化金融大模型原生产品的部署。不同金融机构部署路径存在差异2、企业格局自2023年以来，金融机构与金融科技IT服务商纷纷加大金融大模型研发创新力度，推出金融大模型。目前，市场上涌现了许多金融大模型，如农业银发推出的ChatABC、阿里云推出的DianJin-R1金融领域推理大模型，百度智能云推出的千帆慧金金融大模型。中国部分金融大模型阿里云、百度智能云、商汤科技、华为云等企业凭借深厚的技术积累、对行业的精准把握以及丰富的项目落地经验，主导了金融大模型市场，占据大部分市场份额。2024年，阿里云，百度智能云以及商汤科技位列中国金融大模型市场前三位，市场份额分别为33.2%，19.3%和10.9%。阿里云在金融大模型领域凭借深厚的金融行业积累、丰富的标准化产品体系以及领先的合规保障能力，稳居市场第一。百度智能云围绕千帆平台与文心系列大模型，确立了金融行业一站式智能体平台战略，展现出强劲的市场增长势能。商汤科技凭借领先的多模态大模型能力、自研智算中心基础设施以及软硬一体化交付模式，持续扩大在金融行业大模型市场的差异化竞争优势。华为云的盘古金融大模型实现从芯片（昇腾）到框架（MindSpore）全栈国产化，满足金融信创硬性要求。2024年中国金融大模型行业企业格局四、金融大模型行业发展趋势1、大模型基础技术能力将大幅增强，为深度理解金融业务奠定良好基础大模型基础技术能力将大幅增强，为深度理解金融业务奠定良好基础。一是模型架构不断创新，基于Transformer基础架构，参数规模持续扩大倒逼专家混合模型（MoE）、稀疏注意力机制（NSA）等算法结构创新，使金融复杂业务知识理解更加精准高效。二是训练范式与学习效率稳步提升，预训练、后训练、微调、提示词工程等模型训练技术助力大模型从通用能力向更为精深的专业能力进阶，训练方式也从人类反馈强化学习（RLHF）向强化学习（RL）方式转变，优化金融业务人机协同效率。三是生成与推理能力实现双突破，百万级上下文处理使模型能分析长期金融时序数据，多模态生成技术整合图表、文本等金融信息，拓宽模型处理业务范围，而多步骤复杂推理能力则为金融产品定价、风险评估等决策提供可靠支持。2、新技术的引入有望使大模型部署成本进一步下降新技术的引入有望使大模型部署成本进一步下降。2024年末，DeepSeekR1通过算法优化、蒸馏小模型等方式降低计算需求，结合专用芯片和边缘计算突破算力瓶颈，针对软件工具链实现工程优化，并利用云计算和开源生态通过规模效应摊薄成本。多方技术的突破共同推动了大模型从“实验室奢侈品”向“工业级基础设施”的转变，使其能更广泛服务于普惠金融落地。3、智能体技术加速发展，将促进大模型与金融业务不断融合智能体技术加速发展，促进大模型与金融业务不断融合。智能体应用方面，已形成四种关键应用形式。如业务流程嵌入型智能体优化银行贷款审批流程与保险理赔自动化，人机协作型智能体辅助金融分析师生成研报并提供投资建议，知识增强型智能体协助客户经理快速检索产品信息及合规要求，自主行动型智能体进行交易异常监测与风险预警。智能体外围应用工具方面，已呈现组件化趋势，显著降低智能体开发成本，促进多智能体协作形式优化。此外，智能体集成及管控平台的出现，帮助金融机构降低了智能体建设、编排及调度全流程管理难度。金融大模