大模型在商业银行落地应用的经济效益如何体现？
大模型的落地应用被认为是又一次的人工智能产业革命，然而相比数年前的小模型落地应用，其经济效益似乎难以体现：
在使用小型TTS和NLP模型搭建智能客服替代人工后，模型运维成本和原人力成本相比明显下降，有了直接经济效益支撑，客服效果提升带来的间接经济效益水到渠成。
然而使用大模型重构智能客服后，模型运维成本几乎必然是上涨的。即使引入各种高效推理框架，能说维持现状不变也很乐观了，在此背景下，效果提升带来的间接经济效益足以cover成本这一论点通过简单的POC往往不足以令决策者信服。
是否存在这样一种可能：大模型应该基于现有业态挖掘全新客户需求创造新的智能应用，而非盯着已有系统的蛋糕叫嚣着要把所有小模型应用重构一遍？
ChatGPT 回答
大模型的落地应用确实需要更多的投入和考虑，但是它也带来了更高的性能和更广泛的应用场景。对于大模型的应用，需要从以下几个方面考虑：
- 挖掘全新客户需求
大模型的应用可以帮助企业挖掘全新的客户需求，创造全新的智能应用。例如，可以通过大模型分析用户的语音、图像、文本等数据，挖掘用户的兴趣、需求和行为模式，从而为用户提供更加个性化的服务。
- 提高产品竞争力
大模型的应用可以提高产品的竞争力，为企业带来更高的市场份额和收益。例如，在智能客服领域，大模型可以提供更加准确、自然的语音交互，提高用户的满意度和忠诚度。
- 降低人力成本
虽然大模型的运维成本相对较高，但是它可以降低企业在人力方面的成本。例如，在智能客服领域，大模型可以替代部分人工客服，降低企业的人力成本。
总的来说，大模型的应用需要从全新的客户需求、产品竞争力和人力成本等方面考虑，而不是仅仅盯着已有系统的蛋糕叫嚣着要把所有小模型应用重构一遍。