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场景的优先级排序是大模型试点成功的关键，因此在短暂的试点期间，企业应该从众多用例中选择几个开展试点。企业可以通过对用例的业务价值和可行性进行评分，对用例的优先级进行排序。
以平安银行为例，平安银行通过价值评估体系和大模型应用成熟度评估体系判断应用场景的优先级。同时，对于任何场景的落地，必须通过业务指标衡量对业务的价值，判断应用深度和技术深度是否需要继续提升。从实际投产的场景来看，平安银行将值得重点探索的方向总结为：信息抽取、个性化文案、辅助编程、文生图、报告生成和阅读理解问答。
具体可查看：平安银行大模型应用实践与落地经验
第三步，为试点工作组建一个跨IT和业务部门的融合团队，包括业务专家、IT专家以及人工智能专家。
以中国一汽为例，大模型项目由业务（包括高级经理、AI专员）、战队（包括AI产品经理、IT开发人员、初级算法工程师）和AI能力中心（包括算法工程师、AI架构师、prompt工程师、数据工程师）共同参与，在不同阶段发挥各自的职责。
具体可查看：中国一汽GPT-BI与大模型应用实践
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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