系统架构
支持私有化部署｜数据0外泄｜适配国产芯片｜行业定制方案
应用场景
智能客服：银行和金融机构利用大语言模型（如Deepseek）构建智能客服系统，处理客户咨询、账户查询、贷款申请等业务。例如，新加坡星展银行（DBS）的虚拟助手可解答复杂问题，减少人工客服压力。
风险分析与报告生成：模型可实时分析市场数据、新闻和财报，生成风险评估报告或投资建议。高盛等投行使用AI辅助分析师快速提取关键信息。
核心价值
提升服务效率（7×24小时响应），降低人力成本，增强风险预测能力。
应用场景
病历自动化处理：模型可解析患者病历、检查报告和影像记录，自动生成结构化病历摘要，帮助医生快速定位关键信息。美国梅奥诊所测试了AI工具以减少文书工作量。
诊疗建议支持：基于海量医学文献和案例库，模型可提供个性化诊疗参考（如罕见病鉴别），例如IBM Watson Oncology曾辅助癌症治疗方案推荐。
核心价值
缓解医疗资源紧张问题，减少人为疏漏，提高诊断效率。
应用场景
政务服务自动化：政府通过大语言模型开发政务助手（如杭州市的“亲清在线”平台），解答市民关于户籍、社保、税务等政策问题，并引导在线办理流程。
舆情监控与政策优化：模型分析社交媒体、公众反馈和提案数据，识别社会热点并生成政策建议。例如，欧盟利用AI工具分析公民对环保政策的意见。
核心价值
提升公共服务响应速度，增强政策制定的科学性与民主参与度。
案例背景
某市某区作为全国工业百强区之首，拥有超50万家企业，但政策申报长期存在痛点：企业难以从海量政策文件中快速匹配自身需求，而政府人工解读政策效率低下。2023年，该区联合华为云团队推出基于盘古大模型的“政策宝”智能平台，通过AI实现政策与企业的精准匹配。
落地成效
效率提升
政策匹配时间从平均3小时/企业缩短至3分钟，2023年累计服务企业4.2万家。
政府政策宣讲会减少60%，人力成本下降约70%。
覆盖范围扩展
平台收录国家、省、市、区四级政策文件超2.3万份，涵盖科创、人才、税收等18个领域。
小微企业覆盖率提升40%，首次申报政策企业数量同比增长210%。
企业反馈
某生物科技企业通过平台发现符合“临床实验补贴”政策，成功申领120万元资助（原未注意到该政策）。
用户调研显示，企业对政策理解准确度从58%提升至89%。
总结
AI大模型在政务领域的落地应用，其价值不仅在于效率提升，更通过数据穿透重构了政企互动模式。此类应用正从沿海向中西部推广（如成都“政策雷达”、杭州“亲清在线”），标志着政务服务从“人找政策”向“政策找人”的范式转变。未来随着多模态和具身智能的发展，AI或进一步介入政策制定、效果评估等核心环节。
案例背景
该医院作为国内顶尖三甲医院，年接诊量超400万人次，面临两大核心挑战：
1. 病历处理效率低：医生平均每天需撰写/分析2-3小时病历，复杂病例诊断耗时更长。
2. 误诊漏诊风险：罕见病、多病症交叉病例的诊断准确率依赖医生经验，基层医院误诊率较高。
2022年，该医院联合清华大学，基于ChatGLM大模型开发了医疗垂直领域智能系统，实现从病历分析到诊断建议的全链条辅助。
落地成效
效率提升
病历整理时间缩短65%，医生日均接诊量增加20%。
复杂病例（如肿瘤分期）诊断决策时间从平均48小时压缩至4小时。
质量改善
试点科室误诊率下降42%，尤其在皮肤科（红斑狼疮vs玫瑰糠疹）、血液科（白血病分型）等专科效果显著。
住院患者30天内再入院率降低18%，主要归因于用药方案优化。
基层赋能
通过云端系统向50家医联体医院开放，基层医院诊断符合率从58%提升至82%。
系统提示的“疑似误诊病例”中，87%经上级医生复核确认存在偏差。
总结
AI大模型在医院的实践表明，医疗大语言模型已突破“简单问答”阶段，进入临床决策核心环节。其价值不仅在于效率提升，更通过标准化诊断路径减少了医疗资源分布不均带来的质量差异。类似系统正在上海瑞金医院（聚焦代谢性疾病）、华西医院（专攻危急重症）等机构推广，未来或与手术机器人、可穿戴设备等结合，推动医疗AI从“辅助”走向“协同”的新阶段。