另一方面，行业大模型在医疗行业还可以帮助医生优化治疗方案 。通过大模型对对患者病情、病史、药物过敏等情况进行综合分析，为医生提供更加全面和个性化的治疗方案，提高治疗效果 。
在政务方面，随着数据要素市场化进程的推进，大模型的应用让越来越多的企业迫切的需要更多同行业的优质数据，也间接推动了数据要素市场化的进程 。
浪潮云积极探索政务大模型在公文写作、基层减负等场景的落地，实现基层材料整理效率提升100倍，回复准确率提升至75%；除此之外，在金融方面，大模型也有着很多用武之地，金融行业不同于其他行业，其监管要求极高，从技术上看，像贷款审核等业务其实已具备初步落地的技术能力，但因为安全合规的要求，大模型只能在其中起到解放生产力的辅助作用 。
现阶段，大模型在金融行业的应用主要还是集中在风险评估和管理，以及知识图谱平台搭建方面 。在风险评估方面，大模型可以通过分析大量的历史数据和实时信息，预测市场风险、评估信用风险等，为金融机构提供更加准确和及时的风险管理决策支持 。
另一方面，将大模型与知识图谱平台结合，用大模型代替NLP技术，金融机构可以在提升效率的同时，提升风控水平 。
从现有的应用来看 ， 医疗、政府和金融是众多大模型服务商重点布局的领域，而其他包括制造、交通、农业、应急等在内的多个行业也有望在今年实现大模型应用成熟落地 。
大模型落地方兴未艾 。可以预见，2024年，行业大模型必然是各行各业关注的焦点，未来也会有越来越多的应用落地 。在新技术的热潮中，企业不会缺席大模型落地应用的探索，但成效不是一蹴而就，夯实根基、理性决策才能穿越技术成熟的周期 。
（本文首发于钛媒体App，作者｜张申宇）
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