大模型如何运用传统结构化数据？

在大模型的落地过程中，结构化数据可以用于以下几个方面：

1. 数据清洗和预处理：结构化数据可以通过数据清洗和预处理，将数据转化为模型所需要的格式，例如将日期格式转换为标准格式、去除重复数据、填补缺失值等。这样可以提高数据的质量和准确性，为模型提供更好的数据基础。
2. 特征工程：结构化数据可以用于特征工程，即从原始数据中提取有用的特征，用于模型训练和预测。例如，从业务流水表中提取交易金额、交易时间、交易类型等特征，用于构建交易风险评估模型。
3. 模型训练和评估：结构化数据可以用于模型训练和评估。例如，可以使用历史财务报表数据，训练出财务预测模型，用于预测未来的财务状况。
4. 模型应用和推理：结构化数据可以用于模型应用和推理。例如，可以使用业务流水表数据，应用交易风险评估模型，对新的交易进行风险评估。

总之，结构化数据在大模型的落地过程中扮演着重要的角色，可以为模型提供更好的数据基础，提高模型的准确性和效果。