大模型与业务系统结合的特点主要有以下几点：
1. 提高决策效率：大模型可以快速处理大量数据，为业务系统提供实时的决策支持。例如，在金融领域，大模型可以帮助银行分析市场趋势、预测风险，从而制定更精准的投资策略。
2. 优化业务流程：大模型可以模拟各种业务场景，帮助业务系统优化流程。例如，在电商领域，大模型可以根据用户行为预测其购买需求，从而推荐合适的商品，提高转化率。
3. 增强用户体验：大模型可以通过自然语言处理技术，实现与用户的智能对话，提供个性化的服务。例如，在客服领域，大模型可以根据用户的问题提供准确的答案，提高用户满意度。
4. 降低运营成本：大模型可以帮助业务系统自动化处理一些重复性、低价值的工作，从而降低人力成本。例如，在物流领域，大模型可以自动规划最优路线，减少运输时间，降低运营成本。
5. 提升服务质量：大模型可以通过分析用户反馈，及时调整服务策略，提升服务质量。例如，在教育领域，大模型可以根据学生的学习情况，提供个性化的学习建议，提高学习效果。
6. 增强安全防护：大模型可以通过深度学习技术，对网络攻击进行识别和防御。例如，在网络安全领域，大模型可以实时监测网络流量，发现异常行为，防止黑客攻击。
7. 促进创新：大模型可以为业务系统提供新的思路和方法，激发创新。例如，在医疗领域，大模型可以通过分析大量的医学文献，发现新的疾病治疗方法。
8. 拓展应用场景：大模型可以应用于各行各业，拓展业务系统的应用场景。例如，在农业领域，大模型可以通过分析气象数据，预测农作物生长情况，指导农业生产。
9. 提高数据安全：大模型可以通过加密技术，保护业务系统中的数据安全。例如，在金融领域，大模型可以将敏感数据进行脱敏处理，防止数据泄露。
10. 促进行业标准化：大模型可以为业务系统提供统一的标准，促进行业标准化发展。例如，在电力领域，大模型可以统一电网设备的数据格式，方便设备的互联互通。
总之，大模型与业务系统结合具有很多优势，可以提高决策效率、优化业务流程、增强用户体验、降低运营成本、提升服务质量、增强安全防护、促进创新、拓展应用场景、提高数据安全和促进行业标准化等特点。
