大语言模型应用场景？

大语言模型在银行应用场景中可以向以下方向扩展：

1. 客户服务：银行可以利用大语言模型来提高客户服务的质量和效率。例如，银行可以使用大语言模型来自动回答客户的常见问题，或者利用大语言模型来分析客户的反馈和投诉，以便更好地了解客户需求和改进服务。
2. 风险管理：银行可以利用大语言模型来分析大量的数据，以便更好地识别潜在的风险和机会。例如，银行可以使用大语言模型来分析客户的信用记录和交易历史，以便更好地评估客户的信用风险。
3. 营销推广：银行可以利用大语言模型来分析客户的行为和偏好，以便更好地制定个性化的营销策略。例如，银行可以使用大语言模型来分析客户的购买历史和搜索记录，以便更好地推荐相关的产品和服务。

结合RPA进行相关应用场景的扩展也是可行的。RPA可以帮助银行自动化一些重复性的任务，例如数据输入和处理，从而提高工作效率和准确性。银行可以将大语言模型和RPA结合起来，以便更好地处理和分析大量的数据，并自动化一些常见的客户服务和风险管理任务。例如，银行可以使用大语言模型来自动回答客户的常见问题，并将RPA用于自动化数据输入和处理。