面向企业的生成式 AI 用例

您是否还记得第一次手握智能手机时的感觉有多酷吗？紧凑的设计和触摸式交互方式似乎是迈向未来的一次飞跃。不久之后，凭借其为企业生产力和通信所提供的各种便利，智能手机成为全球各大组织的一种运营方式。生成式 AI（人工智能）有望带来类似的生产力飞跃，并催生出新的工作与创造模式。

Midjourney 和 ChatGPT 等工具因其可生成逼真的图像、视频以及类似人类的复杂文本的功能而受到关注，从而扩展了 AI 创造性潜力的极限。生成式 AI 代表了深度学习和 AI 开发领域的重大进步，而有些人则认为这是朝开发“强 AI”而迈出的一步。这一演变表明，计算机已不再只是单纯的数字运算设备。如今，借助生成式 AI 它们能进行自然语言处理 (NLP)、掌握情境并展现创造力。

例如，组织可使用生成式 AI 来：

• 快速将大量非结构化文本转换为具体且可用的文档摘要，从而为实现更明智的决策铺平道路。
• 自动执行繁琐、重复的任务。
• 通过个性化的内容创建、定制的产品描述和适合市场的副本来简化工作流程。
• 设计内容、广告活动和创新产品，打造更好的客户体验。

在生成式 AI 的核心中，有着庞大的数据库和文本、图像、代码等各种数据类型的海量库存。就像勤奋的学生一样，这些大型语言模型 (LLM)吸收信息并识别数据点之间的模式、结构和关系。它们学习诗歌语法、艺术笔触和音乐节奏。

生成式 AI 使用先进的机器学习算法和神经网络来分析这些模式并建立统计模型。您可将每个数据点想象为一个发光的球体，并将其放置在广阔的多维环境中。该模型会仔细绘制这些球体，从而计算出相对高度、山谷、光滑的斜坡和锯齿状的悬崖，以便创建一个概率图；而此概率图便是一本用于预测下一球体（即，生成的内容）最有可能降落的位置的指南。

现在，当用户提供提示（一个单词、一个草图、一个音乐片段或一行代码）时，提示就像一个信标，将模型绘制到该概率图上的特定区域；然后，该模型在这种环境中行动，在生成式 AI 学到的模式和用户提示推动的引导下，概率性地选择下一个元素和其后的元素。

每个输出都是唯一的，但在统计上与模型学习的数据相关。这不仅是复制和粘贴，它创造性地建立在由概率和引导提示带来的知识的基础上。

虽然高级模型可以处理各种数据类型，但有些模型擅长特定任务，例如文本生成、信息摘要或图像创建。此外，输出的质量在很大程度上取决于训练数据、调整模型的参数和提示工程，因此负责任的数据来源和偏见缓解至关重要。

试想一下，在一个只有言情小说的数据集上训练一个生成式 AI 模型。如果用户提示模型撰写一篇实事求是的新闻报道，结果将无法使用。通过整合多样且准确的数据源，可以训练 AI 模型，使其提供更具信息量和更客观的内容。

生成式 AI 是一种强大的工具，但是组织如何才能有效且经济地利用其力量呢？AI 这一工具正在将计算成本推向高峰。平均计算成本正在急剧上升，70% 的高管表示生成式 AI 在推动这一增长方面发挥了关键作用。 ¹

另一方面，生成式 AI 能够拓展计算预算的使用效益73% 的高管认为生成式 AI 可以让他们更有效地使用计算资源，而且他们已经在将这一理论付诸实践。例如，67% 的组织正在使用生成式 AI 来加速开发新的、更高效的模型、算法和应用程序。65% 的组织则通过自动化任务，利用生成式 AI 来减少所需的计算资源。 ¹

并非所有的生成式 AI 应用都是平等的。每个用例都有自己的计算、数据和隐私要求。尽管如此，大多数企业都在通过以下两条路径来挖掘生成式 AI 的宝藏：

即用型工具：“面向所有人的 AI”选项：像 ChatGPT 这样的平台已在大量数据集上进行了预训练，使用户能够直接利用其生成能力，而无需重复“造轮子”。组织可以使用特定数据对这些模型进行微调，使其朝着特定业务需求的输出方向发展。用户友好的界面和集成工具使非技术人员也可以使用。

这些公共选项可提供有限的控制、较少的定制模型行为和输出，以及从预训练模型中继承的偏差可能性。

定制训练模型：如果没有强有力的合作伙伴关系，大多数组织都无法生产或支持人工智能。想要自定义 AI 的创新者可以选择 OpenAI 的 GPT-4.5 或 BERT 等 AI 基础模型，然后向其提供数据。这种个性化的训练可将模型塑造成与业务目标完美契合的定制生成式 AI。该过程需要高水平的技能和资源，但结果更有可能符合要求、量身定制且具有业务针对性。

企业组织的最佳选择取决于其具体需求、资源和技术能力。如果速度、可负担性和易用性是优先考虑因素，那么即用型工具可能是最佳选择。如果定制、控制和减少偏见至关重要，那么定制训练模型可能会得到更好结果。

生成式 AI 应用的成功在于采用用例驱动的方法，重点关注公司的问题以及生成式 AI 如何解决这些问题。主要注意事项包括：

• 技术堆栈：确保现有的技术基础设施能够处理 AI 模型和数据处理的需求。
  
  
• 模型匹配：根据具体需求选择合适的生成式 AI 模型。
  
  
• 团队合作：选择具有 AI、数据科学和行业专业知识的团队和提供商。这个跨学科团队将确保您的生成式 AI 取得成功。
  
  
• 数据：垃圾进，垃圾出。高质量的相关数据是推动生成式 AI 成功的动力。为数据卫生和收集策略投资，以保持引擎平稳运行。

对这项新技术的热情已迅速传染到各个行业和部门。许多营销和销售领导者快速采取行动，已经将生成式 AI 融入他们的工作流程中。生成式 AI 创建新内容和有用资产的速度和规模对于任何依赖生成大量书面或设计内容的学科来说都是不容错过的。医疗保健、保险和教育领域更加犹豫，因为他们必须遵守法律和合规要求，而且缺乏生成式 AI 方面的洞察力、透明度和监管。

• 代码生成：软件开发人员和程序员可使用生成式 AI 来编写代码。经验丰富的开发人员正在依靠生成式 AI 来更有效地推进复杂的编码任务。生成式 AI 正被用于在不同平台上自动更新和维护代码。此外，生成式 AI 还在识别和修复代码中的错误以及自动执行代码测试方面发挥着重要作用；如此一来，便可帮助确保代码按预期工作，同时达到相关质量标准而无需执行大量手动测试。生成式 AI 在快速创建程序员所需的各种文档方面被证明非常有用。此类文档包括技术文档、用户手册以及软件开发所附带的其他相关材料。

• 产品开发：产品设计师越来越多地利用生成式 AI 来大规模优化设计概念。该技术可实现快速评估和自动调整，从而显著简化设计流程。利用生成式 AI 有助于结构优化，确保产品坚固耐用，并且使用最少的材料，从而大大降低成本。为了产生最大的影响，生成式设计必须整合到整个产品开发周期，从最初的概念到制造和采购。此外，产品经理正在采用生成式 AI 来综合用户反馈，从而使用户需求和偏好能直接影响产品改进。

• 销售和营销：生成式 AI 可通过电子邮件、社交媒体和短信等各种渠道与潜在客户和现有客户进行超个性化的沟通，从而协助营销活动。这项技术不仅简化了营销活动的执行，还增强了在不牺牲质量的情况下扩大内容创建规模的能力。在销售领域，生成式 AI 通过提供对客户行为的深入分析和洞察来提高团队绩效。营销部门正在利用这项技术来筛选数据，了解消费者的行为模式并制作真正与受众产生共鸣的内容，这通常涉及推荐符合受众兴趣的新闻故事或最佳实践。生成式 AI 在动态定位和细分受众以及识别高质量潜在客户方面发挥着至关重要的作用，可显著提高营销策略和外展工作的有效性。此外，完善的提示和输入能指示生成模型为电子邮件、博客、社交媒体帖子和网站输出创意内容。可以使用 AI 工具重新构想和编辑现有内容。组织还可以创建自定义生成式 AI 语言生成器，根据其品牌的语气和声音进行训练，以更准确地匹配以前的品牌内容。

• 项目管理和运营：生成式 AI 工具可帮助项目经理在其平台内实现自动化。具体优点包括：自动生成任务和子任务、利用历史项目数据来预测时间线和要求、记录笔记以及风险预测。生成式 AI 允许项目经理全文搜索并创建基本业务文档的即时摘要。此用例可节省时间并帮助用户专注于更高级别的战略，而不是日常的业务管理。

• 平面设计和视频：生成式人工智能能够创建逼真的图像并简化动画制作，因此将成为无需演员、视频设备或剪辑专业知识就能制作视频的首选工具。AI 视频生成器可以使用每个服务地区所需的任何语言立即创建视频。生成式 AI 创建的视频需要一段时间才能有效地取代人类演员和导演，但组织已经在尝试这项技术。用户还可以使用图像生成器编辑个人照片，以创建具有专业外观的商务头像以供在 Slack 或 LinkedIn 上使用。

• 业务和员工管理：在客户服务方面，可在整个客户服务中心使用生成式 AI。利用生成式 AI 可简化针对必要文档的访问和搜索，以便支持代理能轻松获取案例解决信息。生成式 AI 驱动式工具可显著改善员工与经理的互动。此类工具可构建绩效评估，从而为经理和员工提供更为透明的反馈与发展框架。此外，生成式会话式 AI 门户可在管理层不参与的情况下为员工提供反馈，并确定需要改进的领域。

• 客户支持和客户服务：虽然聊天机器人仍在广泛使用，但各大组织已开始融合各种技术，以改变聊天机器人的工作方式。生成式 AI 的进步有助于打造更具创新性的聊天机器人，而这些机器人可参与自然流畅的对话，从而能像人类代表一样理解相关情境和细微差别。生成式 AI 驱动式聊天机器人可访问并处理大量信息，以准确解答客户与代理查询；与人工代理不同，AI 聊天机器人可全天候处理客户查询，从而始终提供无缝的用户体验，而不分白天黑夜。从传统聊天机器人到生成式 AI 驱动式伙伴的转变仍处于早期阶段，但其潜力已是众人皆知。随着技术的发展，我们可以期待实现更为复杂且更具吸引力的 AI 交互，从而模糊虚拟辅助与人工辅助之间的界限。

• 欺诈检测和风险管理：生成式 AI 可快速扫描并汇总大量数据，以识别模式或异常。承保人和理赔员可使用生成式 AI 工具来仔细审查保单和索赔，从而实现客户结果最优。生成式 AI 可根据特定需求来生成自定义报告和摘要，并直接向承保员、理赔师和风险经理提供相关信息，从而节省时间并简化决策。但是，为做出最终决策并确保结果公平，仍需引入人为判断和监督。

• 生成用于培训和测试的合成数据：企业可利用 AI 来生成合成数据，以将其用于训练 AI 模型、测试新产品和模拟现实场景。此举可减少对实际数据的依赖，而这些数据可能较为敏感，且须保持私有或是来自昂贵的外部数据源。不再受到收集和准备真实数据的限制，从而可加快开发周期。借助现成的合成数据集，公司可快速迭代 AI 模型、测试新功能并更快地将解决方案推向市场。

以下是合乎道德地实施组织的生成式 AI 用例的关键要点：

• 保护敏感数据：仅使用非个性化和非敏感数据，以避免暴露易受攻击的信息并遵守法规。
• 随时了解情况：关注行业新闻，确定可靠的工具，避免不道德的 AI 行为。
• 制定 AI 策略：为内部 AI 使用和第三方工具投资制定指导方针，以便从可用模板中汲取灵感。
• 投资于技能提升：对再培训和技能提升计划的投资至关重要，生成式 AI 使工人能够发展适应自动化的技能。

最佳实践正在迅速发展。虽然生成式 AI 的潜力对许多组织来说令人兴奋，但驾驭这一局面需要在进步和谨慎之间取得平衡。

软件开发人员使用生成式 AI 来编写、更新和维护代码自动调试，并在应用程序开发过程中协助应用程序测试。AI 编码工具还可以处理错误修复和测试，并提供编码员可能需要的各种文档类型。此类文档包括技术文档、用户手册以及软件开发所附带的其他相关材料。

客户服务超越了所有其他业务职能，成为 CEO 的生成式 AI 第一要务。²人工智能驱动的聊天机器人和虚拟智能体访问和处理大量信息，以准确回答客户和人工客服的查询。它们可以进行自然的对话，提供全天候支持并提供上下文感知响应。这些高级助手增强了用户体验，同时减少了对人工干预的需求。AI 也被用于分析客户情绪和改善服务互动。生成式 AI 还会起草跟进电子邮件、总结支持凭单并创建知识库文章，以改进自助服务选项。

人工智能辅导、内容生成和自动评分正在获得关注。AI 可协助教育工作者开发个性化学习体验、总结研究材料以及自动执行管理任务。然而，对数据隐私、错误信息和学术诚信的担忧仍然存在。

AI 分析市场趋势，生成报告并为投资者和分析师自动进行预测。人工智能驱动的交易算法和个性化金融建议正变得越来越普遍。

为了支持 欺诈检测和风险管理 ，生成式 AI 可以快速扫描和汇总大量数据，以识别模式或异常情况，帮助承保员和理赔师优化结果。它生成定制报告和洞察分析，简化决策流程。生成式 AI 有助于防止网络威胁和欺诈交易，从而提高金融服务的安全性和合规性。

AI 生成的图像和视频可以简化内容创作，且无需演员或设备。组织使用 AI 进行本地化视频制作和动画。AI 工具现在可以生成高质量的视频内容，降低制作成本并增强创意可能性。用户还可以使用像 DALL 这样的图像生成器编辑个人照片，来创建具有专业外观的商务头像以供 Slack 或 LinkedIn 等平台使用。

生成式 AI 协助完成医疗文档记录、诊断、患者互动和药物发现，从而改变生命科学。人工智能驱动的工具会总结患者病史、实验室结果和医疗记录，让医生能够做出更快、更明智的决策。生成式 AI 越来越多地用于医学成像、分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描以检测裂缝和疾病。为了创造新药，生成式 AI 正在建立分子结构模型、预测新化合物的有效性并加速新疗法的开发。人工智能驱动的虚拟助理通过回答健康相关问题、安排预约和提供药物提醒等来为患者提供帮助。生成式 AI 还可以自动执行管理任务，例如转录笔记、处理保险索赔和计费。HIPAA 等严格法规以及对数据隐私、偏见和道德规范的担忧，仍然是重大挑战。

生成式 AI 可简化招聘、入职和员工发展。它可以汇总简历，协助招聘人员筛选应聘者，并自动安排面试时间。在入职培训时，它会根据不同岗位提供个性化培训材料。对于绩效管理，它生成结构化的评价和职业发展洞察分析。会话式 AI 门户可在管理层不参与的情况下为员工提供反馈，并确定需要改进的领域。生成式 AI 还可以分析劳动力趋势并预测人员流失风险。

生成式 AI 解决方案越来越多地用于索赔处理、欺诈检测和风险评估。AI 工具可以分析保单、自动化承保并改善与客户的互动，但监管合规性仍然是一个关键考虑因素。

AI 总结合同、法律文件和法规，帮助专业人士进行研究和合规性监控。AI 工具有助于在法律和监管环境中识别风险、生成报告并简化尽职调查流程。

产品设计师越来越多地使用生成式 AI 来大范围优化设计理念。它有助于结构优化，从而确保产品既坚固耐用又使用最少的材料，进而降低成本和定价。生成式设计在整个产品开发生命周期中，从初始概念到制造和采购，都能发挥最大的影响力。此外，产品经理会使用生成式 AI 来整合用户反馈，从而改进产品。

AI 可自动生成任务和子任务、预测时间表和资源需求、汇总基本文档并协助进行风险预测。它允许项目经理专注于更高层次的战略，而不是日常业务管理。

76% 的 CMO 表示生成式 AI 将改变营销的运作方式，76% 的受访者还表示，未能快速采用生成式 AI 将严重损害他们保持竞争力的能力。 ³生成式 AI 支持跨渠道的超个性化营销。完善的提示和输入指导大型语言模型为电子邮件、博客、社交媒体帖子、产品页面和网站输出创意内容。可以根据组织的品牌基调和声音对定制的语言生成器进行训练，以准确匹配以前的内容，并且可以重新构想和编辑现有内容。生成式 AI 对客户行为提供深入的分析和指标，可以动态地定位和细分受众并识别高质量的潜在客户。

89% 的高管表示，自动化领域的关键投资将包括生成式 AI 功能，19% 的高管表示生成式 AI 对他们的供应链自动化未来至关重要。⁴生成式 AI 通过改善物流、库存管理和需求预测，正在改变汽车和其他行业的供应链管理、工作流程和运营效率。可见性和透明度的提高有助于组织立即应对风险，而不是等待合作伙伴报告问题。通过整合整个供应链中干净、可信的数据，可为 LLM 提供支持，以便整个行业的人员都可以利用它来获取准确、实时的信息。

AI 为训练模型、测试产品和模拟现实场景创建合成数据集。这减少了对敏感或昂贵的现实世界数据的依赖，从而加快了开发周期并提高了AI 模型的性能。

虽然生成式 AI 的潜力对许多组织来说令人惊叹，但在这一环境上行走需要在进步和谨慎之间取得平衡。

• 保护敏感数据：仅使用非个性化和非敏感数据，以避免暴露易受攻击的信息并遵守法规。
  
  
• 随时了解情况：关注行业新闻，以确定可靠的工具以及避免不合伦理的 AI 行为。
  
  
• 制定 AI 政策：为内部 AI 使用和第三方工具投资制定指导方针，以便从可用模板中汲取灵感。
  
  
• 投资于技能提升： 对再培训和技能提升计划的投资至关重要，它使员工能够培养出适应自动化的技能。

生成式 AI 的兴起似乎激发了人们对更广泛的 AI 功能的兴趣。根据麦肯锡的一项调查⁵ ，受访者组织的 AI 采用率在六年内徘徊在 50% 左右，到 2024 年则跃升至 72%。 至于生成式 AI 的价值，同一项调查发现，组织最常看到在人力资源（HR）领域使用生成式 AI 可以显著降低成本。受访者最常报告供应链和库存管理方面的显着收入增长（超过 5%）。

生成式 AI 将继续改变各行业的企业运营，就像智能手机改变业务沟通和生产力一样。从自动化日常任务到培养内容创作方面的创造力等，生成式 AI 的潜力巨大且多样。

随着这些工具在工作场所中越来越普遍它们将不可避免地带来工作角色的变化并需要新的技能。伴随着这些发展，对生成能力的滥用总是增加。专家预计，偏见仍将是大多数生成式 AI 模型中持续存在的一个方面。随着用户获得创建包括图像、音频、文本和视频等多种形式内容的能力，恶意滥用的可能性预计将会增加。这种情况突显了开发强大的机制来减轻这种风险并确保负责任地使用生成式 AI 技术的重要性。

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