企业数据辅助决策中，如何合理应用LLM比如deepseek

在企业数据辅助决策中合理应用LLM（如DeepSeek），需要结合其优势与业务场景，构建"人类专家+AI"的协同决策系统。

一、LLM在决策链中的合理定位

1. 信息处理层（替代人力）
   • 非结构化数据解析（合同/会议纪要/客服录音→结构化数据）
   • 多源数据智能对齐（自动匹配不同系统的客户ID/产品编码）
2. 分析洞察层（增强人类）
   • 异常模式检测（识别财务报表中的异常波动关联因素）
   • 决策选项模拟（“如果原料涨价10%对哪些产品线影响最大？”）
3. 决策执行层（人机协同）
   • 自动生成决策备忘录（含数据引用和逻辑链）
   • 风险条款审查（采购合同中的隐蔽风险点提示）

二、典型业务场景应用方案

场景1：市场策略优化

• 传统方式：人工整理NPS评论→Excel分类统计

• LLM增强方案：

  # DeepSeek API调用示例
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