【AI大模型系列课程 04】——行业应用案例分析

这节课，我们借10月德勤数智研究院发布的生成式人工智能用例汇编，来为大家介绍一下生成式人工智能（生成式AI）在行业领域的应用案例。希望可以在帮助大家在大模型学习、客户经营和拓展、技术决策等方面带来灵感和帮助。

本报告链接及其它参考资料，可点击下方链接⬇️阅读：

• 生成式人工智能用例汇编-序篇 —— 德勤数智研究院

• 生成式人工智能对企业的影响和意义 —— 德勤人工智能研究院

• AI+行业应用深度研究 —— 浙商证券

• 北京市首批10个人工智能行业大模型应用案例发布 —— 新华网

自去年（2022年）以来，生成式人工智能（或称生成式AI）持续受到全球机构与个人的广泛关注。其独特的创新能力可为企业和个人用户提供通用且有价值的建议，开拓新的应用视角，起到提升企业的决策能力和个人工作效率的作用，并被产业和投资界人士普遍认为将会重塑各行各业的未来蓝图。

德勤数智研究院于近期发布生成式人工智能用例汇编，收集整理了来自6大行业60个令人瞩目的生成式AI应用案例。本文及所附报告为该系列用例汇编的综述篇。

应用生成式AI的最佳平衡点

德勤推出了一种“数字化工件”1生成以及验证方法，旨在帮助创新领导者判断某个想法是否能通过利用生成式AI变成有益的实际应用。该方法主要围绕两大核心要素：

• 在没有生成式AI的情况下完成任务所需的人力 – “任务工作量（无AI）”

• 验证或核实生成式AI输出所需的努力 – “验证难易程度”

由此形成了一个二维分类体系，对采用生成式AI技术的应用案例进行分类。

确定理想用例：生成式AI最适用于人力投入高但易于验证的用例。

生成式AI发展展望

目前

生成式人工智能加速日常业务效率

假设

企业找到办法降低目前尚不成熟的技术带来的风险

加速内容生成

自然语言处理和多模态模型的重大进展加速了文案撰写、用户界面/用户体验设计、内容编辑等活动。但是，这项技术需要大量的人工监督和干预，针对风险和信息真实性问题，更加依赖投入大量的人力去验证和检查输出结果。

短期

生成式人工智能可让少量业务活动实现自动化

假设

可解决关于责任、所有权和安全性的问题

创新与集成实现完全自化

技术持续创新可减少对人工监督的需求。人工智能将能够预测人类反应，生成高保值、可验证且可信赖的内容，并嵌入其他工具（如邮件、日历）对日常业务的开展产生有利影响，详见《 生成式人工智能对企业的影响和意义》报告。只有制定明确的法律法规，才能实现人工智能对企业的价值最大化。

长期

生成式人工智能可增强人类劳动力

假设

公众和监管机构能够理解人类在劳动力市场中不断演变的角色

增强智能是终极目标

伴随着“脑机接口”和“量子计算”等新技术的发展，生成式人工智能可以介入新药研发、高级模拟和创意自动化等复杂问题。随着越来越多的企业全力押注人工智能技术，促使人工智能作为虚拟劳动力参与到人们的日常工作中，而非一种无形的工具，当然前提是公众改变其心态和想法。

部分案例精选

本用例汇编覆盖的行业包括：

• 消费行业
  

• 能源、资源及工业行业
  

• 金融服务行业
  

• 政府及公共服务
  

• 生命科学与医疗行业
  

• 科技、传媒和电信行业

这些案例为企业解决方案打开了新的大门，使得在各个业务领域中都能实现更高的效率、更大的规模和更优的能力。

以下为精选的本报告中部分案例简述：

生成式AI在各行业典型应用案例（部分）

任何AI技术都伴随着一定的风险，为了帮助行业领导者更好地理解和运用这一技术，我们引入了德勤的“高可信人工智能”2框架。这一框架强调，真正可靠的AI应当是公正的、稳定的、透明的并且可以解释其行为的，同时还需要确保安全，对其行为负责并充分尊重用户隐私。

前文列举的案例只是冰山一角，更多的应用仍待发掘。但，随着生成式AI技术的不断发展和完善，相信企业未来将会发现更多令人惊叹的应用场景。值此技术应用爆发的关键节点，希望这些案例能激发应用创意，揭示生成式AI在业务中的价值，帮助各个组织更好地掌握并应用这一强大的新技术。

对于生成式AI的应用，探讨与对话才刚刚开启。德勤数智研究院试图穿过新技术爆发早期的热议与迷思，深入探讨如何在赋能时代TM更加安全、规范、负责任地使用生成式人工智能，为个人、产业以及社会创造正向价值。

作为德勤中国“勤启数智”的重要组成力量，以及德勤全球人工智能网络的重要一员，德勤数智研究院将保持和德勤全球人工智能网络的交流与合作，以推动德勤中国在人工智能及大数据领域的洞见分享及市场参与。

注：

1“数字化工件”的概念涵盖了从技术、工程到教育等多个领域的应用，具有较广泛的含义和应用。在本文中，是指通过数字化方法和技术生成或验证的具有特定用途或价值的数字产物。

2https://www2.deloitte.com/us/en/pages/deloitte-analytics/solutions/ethics-of-ai-framework.html

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