最有价值的 AI 商业用例

ChatGPT、Bard 和 DeepAI 等生成式 AI 工具依靠有限记忆的 AI 功能来预测其生成内容中的下一个单词、短语或视觉元素。生成式 AI 可以通过根据用于训练的数据生成高质量的文本、图像及其他内容，来增强内容创作。

IBM® Research 正在努力帮助其客户使用生成式 AI 模型更快地编写高质量软件代码、发现新分子，并训练基于企业数据的值得信赖的对话式聊天机器人。IBM 团队甚至使用生成式 AI 来创建合成数据，用于构建更为稳健、值得信任的 AI 模型，并替代受隐私和版权法保护的真实数据。

专家系统可以在语料库（用于训练机器学习模型的元数据）上进行训练，以模拟人类的决策过程并运用这种专业知识来解决复杂问题。这些系统可以评估大量数据，发现趋势和规律并做出决策。它们还可以帮助企业预测未来事件，并理解过去事件的发生原因。

AI 驱动的计算机视觉支持图像分割，其用例十分广泛，包括辅助医学成像诊断、机器人和自动驾驶汽车的自动运动、识别卫星图像中需要关注的物体以及标记社交媒体中的照片。依托于神经网络，计算机视觉使系统能够从数字图像、视频及其他视觉输入中提取有意义的信息。

使用面向 IT 运营的人工智能 (AIOps)，可以获得诸多好处。通过将 AI 融入 IT 运营，企业可以使用 NLP、大数据和 ML 模型的强大功能来自动化和简化运营工作流程，并监控事件关联和因果关系判定。

AIOps 是提高数字化转型投资回报率的最快方法之一。流程自动化通常集中在优化支出、提高运营效率和整合创新技术等方面，这通常意味着更好的客户体验。AI 还可以带来更多好处，包括构建更可持续的 IT 系统和改善持续集成或持续交付 (CI/CD) 管道。

如今，各大企业使用生成式 AI 实现应用现代化、助力企业 IT 运营，包括自动编码、部署和扩展。对于编码，开发人员可以通过自然语言界面将编码命令作为简单的英语句子输入并获得自动生成的代码。应用具有代码生成功能的生成式 AI，还可以使不同经验水平的混合云开发人员将旧版应用程序代码大规模迁移到新的目标平台，并实现代码一致性、更低错误率和更快的速度。

AI 运营 (AIOps) 的一个关键用例是，确保应用程序持续一致地运行，且不会过度配置和过度支出。自动化是优化云成本和 IT 团队规模的关键，无论他们的技能多么娴熟。它们总是能够确定以最低成本达到所需性能而需要的确切计算、存储和数据库配置。AI 软件可以帮助确定资源的使用时间和方式，并实时匹配实际需求。

为确保服务不间断地持续运行，各大企业利用 AI 和智能自动化实现的实时根本原因分析功能。借助 AIOps，ITOps 团队可以快速识别事件的根本原因并立即采取行动，从而减少平均故障间隔时间 (MTBF) 和平均修复时间 (MTTR)。

AIOps 平台解决方案还可以整合多个来源的数据，并将事件关联起来，通过动态基础架构可视化、集成式 AI 功能和建议的修复措施，帮助企业清晰了解整个 IT 环境。

借助预测性 IT 管理，IT 团队可利用 AI 实现 IT 和网络运营自动化，快速高效地解决事件。它们还能在问题发生之前进行主动预防，以提升用户体验并降低任务管理成本。为帮助消除工具蔓延，企业级 AIOps 平台可以在中央窗口上提供 IT 运营的整体视图，以便进行监控和管理。

AI 可以使用 ML 以多种方式改善网络安全：

• 面部识别认证
• 欺诈检测
• 检测和阻止恶意软件的反病毒程序
• 强化学习来培训识别和应对网络攻击的模型
• 检测入侵和分类算法，将事件标记为异常或网络钓鱼攻击。

这些 AI 驱动的解决方案可主动识别漏洞、缓解威胁并降低安全漏洞的潜在影响，从而增强风险管理。

AI 的作用不仅仅是生成写猫的俳句。机器人可以处理并移动实物。在工业环境中，狭义 AI 可以执行涉及材料处理、装配和质量检查的常规重复性任务。AI 可用于监测生命体征和检测手术期间的潜在问题，从而为外科医生提供帮助。

农业机械可以自主进行修剪、移动、疏果、播种和喷洒。iRobot Roomba 等智能家居设备可以通过使用计算机视觉在房屋内部进行导航和清洁，并使用存储在内存中的数据来了解清洁进度。如果有 AI 的加持，Roomba 还可以引导自动驾驶汽车在高速公路上顺畅行驶，并引导机器人在配送中心运送商品或进行安全巡逻。

AI 可用于预测性维护，通过直接分析来自机器的数据识别问题并标记所需进行的维护。AI 还可用于提高机器运行效率并减少发动机碳排放。维护计划可利用 AI 驱动的预测分析来提高效率。

AI 可帮助进行预测。例如，供应链可以使用算法来预测未来需求，并预测需要何时运送产品才能确保及时送达。这种能力有助于提高效率、减少积压库存，并有助于避免因为疏忽而需要重新订购的麻烦。

AI 适用于几乎所有行业，可通过为任务和工具提供支持来提高效率和生产力。AI 可以带来智能自动化，帮助简化之前需要手动完成或在传统系统上运行的业务流程，这些流程可能耗费大量资源、成本高昂且容易出现人为错误。以下一些正在受益于新增 AI 功能的行业。

借助 AI 应用，汽车制造商能够更有效地做出预测并调整生产，以应对供需变化。他们可以简化工作流程，帮助提高效率、减少耗时任务，并降低生产、支持、采购和其他领域的错误风险。机器人有助于减少对人工劳动的需求并提高缺陷发现能力，助力企业以更低的成本为客户提供更高质量的产品。

在教育培训领域，可使用 AI 根据每位学生的个性化需求定制教育材料。教师和培训师可以使用 AI 分析功能，了解学生在哪些方面可能需要额外的帮助和关注。AI 还可用于检测抄袭，帮助发现学生是否试图在论文或家庭作业中直接复用他人内容。AI 驱动的语言翻译工具和实时转录服务可以帮助非母语人士理解课程内容。

在能源行业，企业可以利用 AI 和数据分析技术预测需求、节约能源、优化可再生能源并实现电网智能管理，从而提高成本竞争力。通过将 AI 融入能源生产、传输和分配流程，AI 还可以帮助改善客户支持，并释放资源以促进创新。借助供应商部署的 AI 技术，客户可以更好地了解自己的能源消耗情况，并采取措施在高峰需求期间减少用电。

AI 驱动的 FinOps（金融 + DevOps）可帮助金融机构实施数据驱动的云支出决策，有效平衡成本与性能，从而最大限度地减少警报疲劳和预算浪费。AI 平台可以利用机器学习和深度学习来发现可疑或异常交易。银行和其他贷款机构可以使用 ML 分类算法和预测模型来做出明智的贷款决策。

许多股票市场交易利用 ML 根据数十年的股票市场数据来预测趋势，并最终就是否买卖以及何时买卖提供建议。此外，ML 还可在没有人为干预的情况下进行算法交易。ML 算法可预测模式、提高准确性、降低成本并减少人为错误所引发的风险。

医疗保健行业结合使用智能自动化与 NLP，采用一致方法进行数据分析、诊断和治疗。利用聊天机器人远程预约医疗服务，不仅可以减少所需的人为干预，通常还可缩短诊断时间。

在诊疗现场，ML 可用于放射学成像，而 AI 赋能的计算机视觉通常可用于分析乳房 X 光片和早期肺癌筛查。经过训练后，ML 还可用于制定治疗计划、对肿瘤进行分类、发现骨折以及检测神经系统疾病。

在基因研究、基因修饰和基因组测序领域，ML 可用于识别基因影响人体健康的具体方式。ML 可识别对特定治疗或药物存在反应、且可能会对某些人群产生明显副作用的遗传标记和基因。

借助 AI，保险提供商几乎不再需要手动计算费率或费用，还能简化理赔和评估工作。智能自动化还可以确保满足要求，从而帮助保险公司更轻松地遵守合规法规。通过这种方式，还能够计算个人或实体的风险，并计算出适当的保险费率。

借助具有分析功能的高级 AI，制造商能够对市场趋势形成预测性洞察。生成式 AI 可以帮助企业创建多种设计方案，从而加速和优化产品设计。AI 还可以帮助提供提高生产效率的建议。利用历史生产数据，生成式 AI 可以实时预测或定位设备故障，然后建议应进行的设备调整、维修选项或所需备件。此外，AI 还通过优化库存水平、预测材料短缺和改善物流来增强供应链管理，从而实现无缝的生产流程。

在生命科学行业，药物研发和生产需要收集、整理、处理和分析大量数据。手动开发和测试方法可能会导致计算错误并且需要耗费大量资源。相比之下，智能自动化可以提高生产速度和质量，新冠疫苗的创纪录生产速度就是一个有力例证。

AI 正在成为零售商的秘密武器，以便他们能更好地了解并迎合不断增多的消费者需求。随着高度个性化的网上购物、直接面向消费者的模式以及快递服务与传统零售业竞争，生成式 AI 可以进一步帮助零售商和电商企业改善客户服务、规划营销活动、助力人才转型以及提升应用程序性能。AI 甚至可以帮助优化库存管理。

生成式 AI 擅长处理各种数据源，例如电子邮件、图像、视频、音频文件和社交媒体内容。这些非结构化数据构成了创建模型和生成式 AI 持续训练的支柱，因此随着时间的推移可以保持有效性。使用这些非结构化数据可以从方方面面支持零售业务，包括通过聊天机器人增强客户服务，并促进更有效的电子邮件路由。在实践中，这些优势可能包括引导用户找到适当资源，无论是让他们与正确的智能体联系，还是引导他们找到相应的用户指南和常见问题解答。

AI 正在为许多交通系统提供信息依据。例如，Google Maps 使用机器学习算法来检查当前的交通状况、确定最快的路线、建议“探索附近”的地点并估计到达时间。

Uber 和 Lyft 等拼车应用程序使用 ML 来匹配乘客和司机、设置价格、检查路况，并且像 Google Maps 一样分析实时交通状况，以优化驾驶路线并预计到达时间。

计算机视觉可帮助引导自动驾驶汽车。借助无监督的 ML 算法，自动驾驶汽车可以从摄像头和传感器收集数据，以了解周围情况并实现实时决策。

AI 适用于几乎所有行业，可通过为任务和工具提供支持来提高效率和生产力。AI 可以带来智能自动化，帮助简化之前需要手动完成或在传统系统上运行的业务流程，这些流程可能耗费大量资源、成本高昂且容易出现人为错误。以下一些行业正在受益于新增的 AI 功能。

汽车行业 AI 应用

借助 AI 应用，汽车制造商能够更有效地做出预测并调整生产，以应对供需变化。他们可以简化工作流程，帮助提高效率、减少耗时任务，并降低生产、支持、采购和其他领域的错误风险。机器人有助于减少对人工劳动的需求并提高缺陷发现能力，助力企业以更低的成本为客户提供更高质量的产品。

教育行业 AI 应用

在教育培训领域，可使用 AI 根据每位学生的个性化需求定制教育材料。教师和培训师可以使用 AI 分析功能，了解学生在哪些方面可能需要额外的帮助和关注。AI 还可用于检测抄袭，帮助发现学生是否试图在论文或家庭作业中直接复用他人内容。AI 驱动的语言翻译工具和实时转录服务可以帮助非母语人士理解课程内容。

能源行业 AI 应用

在能源行业，企业可以利用 AI 和数据分析技术预测需求、节约能源、优化可再生能源并实现电网智能管理，从而提高成本竞争力。通过将 AI 融入能源生产、传输和分配流程，AI 还可以帮助改善客户支持，并释放资源以促进创新。借助供应商部署的 AI 技术，客户可以更好地了解自己的能源消耗情况，并采取措施在高峰需求期间减少用电。

金融服务行业 AI 应用

AI 驱动的 FinOps（金融 + DevOps）可帮助金融机构实施数据驱动的云支出决策，有效平衡成本与性能，从而最大限度地减少警报疲劳和预算浪费。AI 平台可以利用机器学习和深度学习来发现可疑或异常交易。银行和其他贷款机构可以使用 ML 分类算法和预测模型来做出明智的贷款决策。

许多股票市场交易利用 ML 根据数十年的股票市场数据来预测趋势，并最终就是否买卖以及何时买卖提供建议。此外，ML 还可在没有人为干预的情况下进行算法交易。ML 算法可预测模式、提高准确性、降低成本并减少人为错误风险。

医疗保健行业 AI 应用  

医疗保健行业结合使用智能自动化与 NLP，采用一致方法进行数据分析、诊断和治疗。利用聊天机器人远程预约医疗服务，不仅可以减少所需的人为干预，通常还可缩短诊断时间。

在诊疗现场，ML 可用于放射学成像，而 AI 赋能的计算机视觉通常可用于分析乳房 X 光片和早期肺癌筛查。经过训练后，ML 还可用于制定治疗计划、对肿瘤进行分类、发现骨折以及检测神经系统疾病。

在基因研究、基因修饰和基因组测序领域，ML 可用于识别基因影响人体健康的具体方式。ML 可识别对特定治疗或药物存在反应或无反应、且可能会对某些人群产生明显副作用的遗传标记和基因。

保险业行业 AI 应用  

借助 AI，保险提供商几乎不再需要手动计算费率或费用，还能简化理赔和评估工作。智能自动化还可以帮助保险公司满足要求，更轻松地实现法规合规。通过这种方式，还能够计算个人或实体的风险，并计算出适当的保险费率。

制造业行业物联网 AI 应用

借助具有分析功能的高级 AI，制造商能够对市场趋势形成预测性洞察。生成式 AI 可以帮助企业创建多种设计方案，从而加速和优化产品设计。AI 还可以帮助提供提高生产效率的建议。利用历史生产数据，生成式 AI 可以实时预测或定位设备故障，然后建议应进行的设备调整、维修选项或所需备件。

制药行业 AI 应用

在生命科学行业，药物研发和生产需要收集、整理、处理和分析大量数据。手动开发和测试方法可能会导致计算错误并且需要耗费大量资源。相比之下，智能自动化可以提高生产速度和质量，新冠疫苗的创纪录生产速度就是一个有力例证。

零售业行业物联网 AI 应用

AI 正在成为零售商的秘密武器，以便他们能更好地了解并迎合不断增多的消费者需求。随着高度个性化的网上购物、直接面向消费者的模式以及快递服务与传统零售业竞争，生成式 AI 可以进一步帮助零售商和电商企业改善客户服务、规划营销活动、助力人才转型以及提升应用程序性能。AI 甚至可以帮助优化库存管理。

生成式 AI 擅长处理各种数据源，例如电子邮件、图像、视频、音频文件和社交媒体内容。这些非结构化数据构成了创建模型和生成式 AI 持续训练的支柱，因此随着时间的推移可以保持有效性。利用这些非结构化数据可以从方方面面支持零售业务，包括通过聊天机器人增强客户服务，并促进更有效的电子邮件路由。在实践中，这可能意味着引导用户找到适当资源，无论是让他们与正确的客服联系，还是引导他们找到相应的用户指南和常见问题解答。

运输行业物联网 AI 应用

如今，AI 为许多交通系统提供助力。例如，Google Maps 使用 ML 算法来检查当前的交通状况、确定最快路线、建议“探索附近”的地点并估计到达时间。

Uber 和 Lyft 等拼车应用程序使用 ML 来匹配乘客和司机、设置价格、检查路况，并且像 Google Maps 一样分析实时交通状况，以优化驾驶路线并预计到达时间。

计算机视觉可帮助引导自动驾驶汽车。借助无监督的 ML 算法，自动驾驶汽车可以从摄像头和传感器收集数据，以了解周围情况并实现实时决策。

AI 的很多能力让人惊叹，但媒体上报道的 AI 用途又是如此的琐碎甚至有些可怕。如今，AI 是一种非常强大的工具，可为多个行业和企业职能部门提供强大助力。如果不深入了解并采用最有益的 AI 用例，企业很快就会面临严重的竞争劣势。现在，关注并掌握最有用的 AI 工具，如 IBM^® watsonx Orchestrate，将带来巨大的收益。