LLM 可以为聊天机器人和虚拟助手提供支持，这些助手能够处理各种客户查询，从基本的账户查询到一般的财务建议。这些由人工智能驱动的助手将提供全天候客户支持，确保客户无论何时何地都能收到回复。
目前，LLM 无法以足够的质量完成这项任务，错误或不合规的回复数量也不足以与客户直接沟通。这主要是因为模型直接向客户发送不恰当的回复会带来声誉和监管风险，而不是担心 LLM 的平均回复质量或准确性低于人工回复。
此外，客户想要解决的许多最耗时的任务无法通过简单的“呼叫和响应”设计来解决，而是需要代理采取行动（例如，在多个内部系统内进行修改以解决冲突）。
这些“独立 LLM 代理”并未实时部署在包含核心客户数据的系统中。
鉴于这些限制，LLM 聊天机器人和虚拟助手被用作面向客户的人员的内部支持：生成的材料在发送或采取行动之前总会经过人工审查。
人们看着屏幕
运营效率
文档处理
LLM 可以从各种文件（例如贷款申请、KYC 表格和财务报表）中提取关键信息。这样可以将纸质表格或书面通信等非结构化数据源高效地转换为结构化数据以供分析。
目前，LLM 可以有效地完成这项工作。最新一代的 LLM 在提取关键词和概念以及总结和搜索主题和情感方面比以前的模型更有效。
对于低风险主题，无需监督（例如，将客户通信分配给合适的人工代理），对于高风险主题，则需要有监督（例如，从人类可读的贷款文件中提取贷款条款），公司可以显著提高后台团队的效率和可靠地构建非结构化数据源的速度。
内部和外部知识管理
法学硕士可以帮助银行浏览复杂或大规模的文档，包括内部政策和外部监管指导。
目前，法学硕士 (LLM) 可以有效地完成这项工作。与之前的模型相比，其评估主题相关 俄罗斯电话号码数据 性和总结大量工作的能力是该技术最显著的改进之一。
通过利用包含直接引用原始来源的设置（例如Dataiku Answers），团队可以识别相关信息并在采取具体行动之前立即检查其准确性。这可以加快洞察速度并降低在大量文档中提问的成本。
总结
LLM 是当今业务和运营团队提高效率的可行来源，无需复杂的数据科学工作或尖端技术。这些可行的用例都有一个共同点：人参与其中。这一约束意味着，当前一代用例不会让流程发生不可识别的转变，而是在保持基本结构不变的情况下显著提高速度、准确性和可访问性。