审批流程中，“话术壁垒” 常成为效率瓶颈：某企业的报销审批因申请人写 “业务招待费” 未注明参与人数，被退回 3 次；某项目审批因 “进度滞后” 表述模糊，引发部门间 3 小时沟通争议。传统审批依赖人工话术解读，这类低效问题平均占比流程总耗时的 27%。

大模型的介入从三个维度简化话术：一是智能规范输入，某制造业系统集成 GPT-4 后，当用户输入 “买个打印机”，会自动补全 “采购型号、预算、使用部门” 等必填要素，话术完整度提升至 92%。二是语义压缩，某集团的合同审批中，大模型能将 500 字的 “风险说明” 提炼为 120 字核心条款，审批人阅读时间缩短 60%。三是歧义消解，通过上下文关联分析，某电商的促销活动审批中，系统自动将 “力度很大” 转化为 “折扣率≥30%”，避免二次确认。

真实案例显示其效能：某连锁酒店的采购审批流程，集成大模型后，因话术问题导致的返工率从 18% 降至 3%，单流程平均耗时从 45 分钟缩至 12 分钟。但复杂场景仍需人工介入，某药企的新药研发审批中，大模型对 “临床试验风险” 的话术简化出现专业术语偏差，最终通过 “模型初筛 + 专家校准” 模式解决，准确率维持在 95%。

综上，大模型能显著简化审批话术，但其核心价值在于 “人机协同”：标准化场景可全依赖模型，专业领域需保留人工校验环节。企业选型时，应优先考察大模型对行业术语的理解能力，而非单纯追求话术简化程度。唯有让技术适配业务特性，才能真正实现审批流程的 “降本提效”。