先说结论
大模型在企业里最值钱的，是"处理非结构化的模糊"——那些规则写不清、但人读得懂的东西；最不靠谱的，是"给出确定无误的答案"——它需要的是事实准确、可追责、零容错的场景。把这两类分清楚，项目就稳了一半。下面分开列。
它擅长的事（可以放心用）
- 归纳摘要：把长文档、工单、邮件、会议纪要归纳成要点。这类任务输入长、输出短、容错高，是模型性价比最高的用法。
- 模板生成：按既定模板生成报告、说明书、周报初稿。注意是"初稿"——人做最终润色和复核。
- 检索增强问答：给口语化问题做基于企业知识库的问答。关键在"检索增强"，让答案有出处，而不是靠模型记忆编。
- 分类与抽取：对文本做分类、字段抽取、两份文档比对。规则识别费劲的半结构化文本，模型处理得很顺手。
- 需求转结构：把一段口语化需求翻译成初版功能结构或清单，当 brainstorming 助手。
它不擅长的事（要设围栏）
- 精确数值计算与勾稽：会编数字、会算错。凡是"差一分钱都不行"的，交给确定性程序，模型只做辅助说明。
- 没有依据地"创新"事实：幻觉是固有特性。让模型"凭空"给结论，等于给项目埋雷。
- 承担法律责任的最终决策：合同审批、放行指令、安全操作，落子必须人拍板。
- 实时性强的硬控制指令：模型有延迟、有不确定，不适合直接驱动设备动作或实时联锁。
- 涉密数据出境场景下的直接调用：核心工艺、个人信息、涉密内容，公有云模型直接传有合规风险。
一张清单给你对照
| 任务类型 | 建议 | 备注 |
|---|---|---|
| 文档摘要 | 直接用 | 配人工抽检 |
| 报表生成 | 可用 | 数字须回填核验 |
| 异常归因 | 辅助 | 给线索不给结论 |
| 放行决策 | 禁用 | 必须人兜底 |
| 知识问答 | 可用 | 接企业知识库防编 |
| 数据核算 | 慎用 | 数字回确定性系统 |
| 涉密分析 | 先谈部署 | 私有化后再用 |
后两行是高频误用区——前者把模型当计算器，后者把涉密数据当公开语料，都是返工或合规事故的源头。
一句话
把模型当"会查会写的助手"，别当"不会犯错的专家"。清单划清了，项目才稳。
金兰信息——让模型在围栏里发挥，而不是在悬崖边试探。