大语言模型应用场景？

1. 知识搜索；提供制度相关的问答，并给出涉及知识出处。
2. 智能写作工具：主题内容创作/扩写、不同文体创作
3. 营销助手：提供营销文案写作、聊天摘要、问题回答建议
4. 坐席助手：话术梳理、通话摘要、话术建议
5. 代码助手：代码质检、测试案例生成

大语言模型在银行应用场景中可以向以下方向扩展：

1. 自动客服与在线支持：大语言模型可以用于构建智能客服系统，通过自然语言处理和生成能力，回答客户常见问题，提供个性化的支持和建议。这样可以提高客户服务的效率和质量，并减轻人工客服的负担。
2. 投资和财务建议：大语言模型可以用于分析市场数据、股票趋势和经济指标，并根据客户的投资目标和风险偏好提供个性化的投资和财务建议。这样可以帮助客户做出更明智的投资决策。
3. 欺诈检测与风险评估：大语言模型可以用于分析大量的交易数据和客户行为模式，以检测潜在的欺诈活动和风险。它可以识别异常交易模式、预测潜在的风险事件，并提供实时的风险评估和监控。
4. 信贷评估与风险管理：大语言模型可以分析客户的信用记录、财务状况和其他相关信息，以评估其信贷风险和还款能力。这对于自动化信贷决策流程和提高风险管理效率非常有用。
5. 财务文档处理：大语言模型可以用于自动解析和分析财务文档，如合同、报告和申请。它可以提取关键信息、验证准确性，并辅助处理财务事务和决策。

关于与RPA（Robotic Process Automation）的结合，可以将大语言模型作为RPA系统的一部分，用于处理复杂的自然语言任务和决策。例如，结合RPA和大语言模型可以实现自动化的客户查询处理、合规检查、文档分类和信息提取等任务，提高操作效率和准确性。

需要注意的是，在银行和金融领域使用大语言模型时，数据隐私和安全是非常重要的考虑因素。确保采取适当的数据保护和安全措施，遵守相关的法规和合规要求。