盡管大模型具備多種優勢，但在落地應用過程中，對于軟硬件設備、安全性、技術開發能力等方面仍有著較高的要求。比如，對于計算資源的需求、數據安全性保障等問題都需要企業投入大量的資源和時間進行解決。此外，大模型的應用還需要企業具備較強的技術開發能力，能夠根據業務需求進行模型開發和優化，以提高模型的準確性和泛化能力。

因此，企業如果想運用大模型為自身的業務發展賦能，也需要克服一些障礙，如技術實現難度、數據采集和標注成本高等，同時還要創造符合大模型應用落地的環境和條件，如配備合適的軟硬件設備、建立嚴格的數據管理和安全制度等。 大模型知識庫為企業提供了豐富的知識資源，助力智能決策。深圳營銷大模型商家

作為人工智能技術發展進步的成果，大模型通過深度學習和數據訓練充分理解人類語言，明確需求，與不同的業務場景相融合，可以打造多種智能化工具，實現客戶服務、辦公協作、營銷獲客等能力的升級。其中，金融行業是大模型人工智能重要的應用領域。金融行業的大模型應用是以大數據和高等算法為基礎，通過大量的金融數據分析和預測，實現更具效率、更準確的決策支持、風險管理、金融評估、市場預測、量化交易、客戶服務等功能的綜合性應用，可以在多個維度上為金融業務的發展進步提供有力支撐。福州物業大模型智能客服高計算資源需求和長時間訓練等因素的共同作用，使得訓練大模型成為一項昂貴和復雜的任務。

智能客服機器人在應對復雜問題、語義理解和情感回應方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結合在一起，解決了這些問題。

大模型具有更強大的語言模型和學習能力，能夠更好地理解復雜語境下的問題。通過上下文感知進行對話回復，保持對話的連貫性。并且可以記住之前的問題和回答，以更好地響應后續的提問。

大模型可以記憶和學習用戶的偏好和選擇，通過分析用戶的歷史對話數據，在回答問題時提供更個性化和針對性的建議。這有助于提升服務的質量和用戶滿意度。

大模型可以結合多模態信息，例如圖像、音頻和視頻，通過分析多種感知信息，從多個角度進行情感的推斷和判斷。

大模型在品牌方的落地，大家寄予希望的就是虛擬導購和數字人導購兩個場景。虛擬導購，從傳統的貨架式電商到直播電商，再到如今出海的場景下的對話式電商，在這個對話的過程當中實現了通過基于選擇等商品進行商品，再到具體下單的一個全流程，是區別于傳統電商之外新的一種電商形式。數字人導購。大模型加持的新一代數字人交互能力會更強，也可以促成新的IP的成形。這兩項是我們看到品牌商預期比較高，也是希望重點去落地的兩個方向。企業如果基于行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用性的智能服務。

繼ChatGPT問世以來，AI大模型的賽道逐漸呈現出百花齊放的態勢，各大科技企業先后推出不同類型的大模型應用，輪番展示人工智能的強大。

12月6日，谷歌公司推出了全新的大語言模型Gemini，引發了科技圈的“地震”。與ChatGPT不同，Gemini是原生多模態大模型，也是可以直接在手機上運行的大模型，應用于谷歌Pixel8Pro智能手機和聊天機器人Bard。

根據谷歌給出的基準測試結果，Gemini大模型在大部分測試當中都打敗了OpenAI的ChatGPT4，顯示出強大的性能。Gemini的問世預示著多模態內容處理將成為人工智能下一步的重點發展方向，只有運用好多模態AI的能力，才能真正打破物理世界和數字世界的屏障，用基礎的感知世界能力直接生成操作，實現科技與人自然的交互。 在企業日常辦公的應用場景中，GPT大模型可以通過內容生成大力提升辦公效率。廈門物業大模型商家

大模型技術助力自動駕駛領域取得重大突破，實現安全駕駛。深圳營銷大模型商家

從行業角度來看，大模型智能應答在電商領域、金融領域中的應用主要表現在：

1、電商在電商領域，大模型智能應答可以搭建智能客服系統，自動回答消費者問題。用戶通過語音或文字與系統進行交互，詢問商品的特點、功能、使用方法等，系統根據商品知識庫給出準確回答，提高客服效率。

2、金融在金融領域，大模型智能應答可以為從業者提供投資市場和產品信息。用戶可以向系統提問關于基金等金融產品問題，系統根據大量的金融市場數據給出相應的建議，幫助用戶做出明智的決策。 深圳營銷大模型商家