相較於過去大數據時期各種「結果預測」，而今大型語言模型（Large Language Models, LLM）是使用深度學習技術（尤其是基於 Transformer 架構）訓練而成的自然語言處理（NLP）模型，具備理解、生成和分析文本的能力。
這類模型通常具有數百萬到數十億的參數規模，能夠在不同語言任務中（如語言翻譯、文本摘要、問答系統等）展現卓越的性能。
引入相關技術的企業能藉此大幅降低過去仰賴人工的各項工作，更能透過歷史經驗提出相對應的決策建議。
智慧地產助理
運用網路爬蟲和影像識別技術，自動訪問相關網站並數據化所需內容，以此免去人工逐一查找的大量時間。透過 AI 模型挑選出關鍵資訊，並將其整理成企業所需的文件格式。
業務助理不再需要花費大量時間手動處理繁瑣的案件資料，只需輸入案件的地址，即可自動化上述流程。在 AI 進行抓取和分析的同時，業務助理可以專注於更重要的任務，例如與客戶溝通或制定策略。
這種技術應用能有效協助企業實施資料數據化，並讓員工騰出時間，專注於更有價值的工作。