德勤-生成式人工智能用例汇编-2023-51页_2mb

德勤生成式AI用例汇编 | 消费与金融行业

核心内容

一、生成式AI的核心输出模式

1. 文本：自然语言生成（总结、客户材料撰写）
2. 音频：对话式故障排除支持（例如呼叫中心）
3. 代码：跨平台自动化开发与维护
4. 视频/图像：营销内容生成（例如模拟试穿、安全培训视频）
5. 3D/定制模型：虚拟设计原型（适用于仿真或营销）
6. 主要价值类型：
   • 降低成本（30%+）
   • 加快创新（快速原型开发）
   • 增加收入（个性化营销）
   • 提升效率（自动化数据查询）
   • 挖掘洞察（合成数据分析）
   • 优化社会服务（公共服务智能化）

二、行业应用案例

消费行业

• 个性化交互：虚拟试穿/购物助手、超个性化推荐
• 客户服务：AI客服助手、即时响应支持
• 市场调研：虚拟用户画像、需求预测
• 挑战：隐私风险、内容偏差、道德伦理

金融服务业

• 客户服务：数字代理与VR银行体验
• 风险管理：实时欺诈检测与合成数据训练
• 市场分析：算法交易预测与合规营销策略
• 挑战：数据安全、模型偏差、法律风险

三、挑战与风险管理

1. 数据偏见：训练数据不完整导致输出不公
2. 隐私保护：需确保客户数据安全与透明使用
3. 可靠性：输出准确性不足可能引发决策风险
4. 责任问题：如何平衡人机协作与问责机制

四、德勤观点

1. 生成式AI是催化剂：与其他AI技术结合，强化“以客户为中心”战略。
2. 风险关键：需建立伦理框架与治理机制，“人机协作”驱动企业可持续发展。
3. 动态演进：从独立应用转向技术整合，最大化商业价值。

©2023 德勤数智研究院
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