【德勤咨询】生成式人工智能用例汇编-消费与金融行业高影响力应用案例_16页_4mb

生成式人工智能应用案例总结

核心内容

生成式人工智能（AI）作为一种新兴技术，正迅速改变各行各业的运作方式。其核心能力在于通过学习和模拟人类的语言、知识和创造力，自动生成新颖、有意义且高质量的内容或解决方案。随着技术的不断进步，生成式AI的潜力正被越来越多企业所认识，并在多个行业中展现出高影响力的应用案例。

主要观点

• 生成式AI的潜力：生成式AI能够在文本、图像、音频、视频、代码、3D模型等多种形式上生成内容，为人类提供新的解决方案和创新机会。
• 最佳应用场景：生成式AI最适合用于“人力投入高但易于验证”的任务，例如笑话创作、图像绘制、合同起草（在具备专业知识的前提下）等。
• 行业应用广泛：生成式AI已被成功应用于消费、能源、金融服务、政府及公共服务、生命科学与医疗、科技、传媒和电信（TMT）等多个行业。
• 技术发展的阶段：生成式AI目前主要用于加速日常业务效率，未来有望实现更深层次的自动化，甚至与人类协作增强智能。
• 技术治理的重要性：企业在部署生成式AI时需重视模型治理，以确保其在安全、公平、透明和合规的前提下使用。

关键信息

生成式AI的分类方法

德勤提出了一种“数字化工件”生成与验证方法，基于两个核心维度进行分类：

• 任务工作量（无AI）：完成任务所需的人力资源。
• 验证难易程度：验证生成式AI输出结果的难易程度。

通过这两个维度，企业可以更好地判断生成式AI是否适用于某一具体任务。

生成式AI的行业应用案例

生成式AI的未来展望

• 短期：生成式AI可帮助企业实现部分业务活动的自动化，但需要大量人工监督以确保信息的真实性和可靠性。
• 中期：随着技术的成熟，生成式AI将与现有AI工具协同工作，提升客户体验和运营效率。
• 长期：生成式AI有望成为虚拟劳动力的一部分，与人类协作提升整体生产力和创新能力。

生成式AI的挑战与机遇

生成式AI在提升效率、优化流程、增强创新能力的同时，也面临一些挑战，如技术成熟度、风险控制、法律与伦理问题等。企业需在部署生成式AI时，关注以下几点：

• 降低风险：通过技术优化和模型治理，减少生成式AI带来的不确定性。
• 提升信任：确保生成内容的真实性和可靠性，增强公众和监管机构对AI的信任。
• 推动变革：将生成式AI作为核心工具，推动企业从以产品为中心向以客户为中心转型。

德勤数智研究院的角色

德勤数智研究院致力于生成式AI的探索与应用，重点关注以下领域：

• 尖端科技追踪：持续关注AI技术的最新进展。
• 技术选型与评估：为企业提供生成式AI技术的选择与评估建议。
• 技术测试与验证：确保生成式AI输出的质量和可靠性。
• 多场景概念验证：在不同行业中验证生成式AI的应用潜力。

联系信息

如需了解德勤中国生成式人工智能方案与服务，可联系以下人员：

• 范为
  邮箱：rfan@deloitte.com.cn

• 尤忠彬
  邮箱：zhyou@deloitte.com.cn

结语

生成式AI的崛起标志着人类社会正迈向一个全新的智能时代。它不仅能够提升效率、优化体验，还能够推动各行各业的创新与变革。德勤数智研究院正积极引领这一趋势，帮助企业把握生成式AI带来的机遇，实现商业价值与社会价值的双重提升。