今天分享的是AIGC系列深度研究報告：《AIGC專題報告：生成式人工智能用例匯編》。

（報告出品方：德勤）

報告共計：16頁

生成式人工智能（AI）的興起

生成式AI給人類文明創造了無限的可能，同時也引發了一系列發人深省的問題。

人工智能 (AI) 時代的發展可謂是路漫漫而修遠兮。近十年來，生成式AI技術通過不斷的進化演變，在“超級算力”+“海量數據”+“大模型”的范式下，能夠憑借自身強大的“理解/推斷”能力生成新的文本、代碼、聲音、圖形、視頻和流程。尤其當以GPT-4為代表的預處理大語言模型突然闖入人們的視野時，生成式AI終于迎來高光時刻，突破了人們對其應用的傳統認知。

生成式AI的核心魅力在于其能夠通過學習和模擬人類的語言能力、知識和創造力，自動生成新穎、有意義且高質量的內容或解決方案。當人們發現生成式AI具備在漸進式數字化和基本生產力場景下發揮效用的巨大潛力時，如何更好地將它部署在多元化場景中且炸裂式地釋放能量，最終達到刺激商業價值和造福人類的目標便成為了當今炙手可熱的話題。

生成式AI發展的展望

目前——加速內容生成

自然語言處理和多模態模型的重大進展加速了文案撰寫、 用戶界面/用戶體驗設計、內容編輯等活動。但是，這 項技術需要大量的人工監督和干預，針對風險和信息真 實性問題，更加依賴投入大量的人力去驗證和檢查輸出結果。

短期——創新與集成實現完全自化

技術持續創新可減少對人工監督的需求。人工智能 將能夠預測人類反應，生成高保值、可驗證且可信 賴的內容，并嵌入其他工具（如郵件、日歷）對日 常業務的開展產生有利影響，詳見《 生成式人工智能對企業的影響和意義》報告。只有制定明確的法 律法規，才能實現人工智能對企業的價值最大化。

長期——增強智能是終極目標

伴隨著“腦機接口”和“量子計算”等新技 術的發展，生成式人工智能可以介入新藥研 發、高級模擬和創意自動化等復雜問題。隨 著越來越多的企業全力押注人工智能技術， 促使人工智能作為虛擬勞動力參與到人們的 日常工作中，而非一種無形的工具，當然前 提是公眾改變其心態和想法。

德勤生成式AI用例匯編

生成式AI的崛起必將會掀起一場新的工業革命、開創全新的社會分工它給人類社會帶來的顛覆性改變必將讓世界為之而振奮。

隨著科技的發展和裂變，人工智能早已不再是科幻大片中的虛擬幻境或是一道光影，它在不經意間占據了人們生活的方方面面。曾經那扇遙不可及的高科技之門已經向人們敞開，門中映射出的那一抹耀眼的光就是AI為人類呈現出的無盡可能!

生成式AI不僅能夠消化海量數據，并且自主產出高質量的新內容。其獨特的創新能力能夠為企業和個人用戶提供有價值的建議，開拓新的應用視角，起到提升企業的決策能力和個人工作效率的作用，甚至能夠重塑各行各業的未來藍圖。

消費行業

生成式AI已經激發了消費者的想象力。隨著生成式AI市場的發展消費者接觸到越來越多的由生成式AI驅動的搜索、教育工具以及各種免費和付費服務。對消費行業的企業而言，生成式AI展現出了巨大的潛力，它不僅能幫助消費者更好地理解和尋找他們需要的產品，提供更實時的支持，還能增強品牌的忠誠度。

生成式AI為消費行業帶來的一個令人振奮的能力是，它能按需自動并大規模地創建吸引人的內容。企業可以利用生成式AI創造的文本、圖像、營銷活動和產品提供等，為客戶在多個市場和渠道上提供高度個性化的體驗。此外，還出現了利用生成式AI優化業務運營和實現企業目標的新機遇。

能源、資源及工業行業(ER&I）

隨著全球向可再生能源轉變和能源多元化需求的增加，能源、資源和工業 (ER&I) 行業的公司面臨著能源安全、成本、盈利和轉向清潔、可持續未來的挑戰。采用生成式AI為解決這些問題提供了有吸引力的機會，可以幫助減少成本、提高運營效率、增強韌性，并降低排放。

生成式AI以其“超級算力”+“海量數據”+“大模型”的優勢不僅能為公司帶來當前的競爭優勢，也為未來的發展奠定基礎。如通過投資人力資源、優化健康和安全風險的管理，以及支持環保技術的發展，助力企業與日新月異的技術保持同步，使組織能夠在生成式AI達到成熟時充分利用其全部能力。

金融服務行業

金融服務行業是一個數據密集型行業，它同時代表了商業成功的機會和對運營及效率的挑戰。傳統的手動數據分析緩慢且成本高。雖然已有一些利用AI自動化業務和數據驅動決策的進展，但生成式AI的出現可大幅加速和擴展這些努力。

生成式AI不僅是下游應用，更是與其他機器學習模型和應用協同工作的強有力工具。成熟的AI項目將生成式AI視為一系列模型的一部分，互相指導，形成協同效應。最終，生成式AI的引入能助力金融服務企業從以產品為中心轉向以客戶為中心，借助AI優化客戶生命周期管理。配合其他AI技術，如情感分析和客戶分析，生成式AI能實現產品和客戶參與的超個性化，滿足客戶對定制化產品和服務的期望，同時推動業務增長

政府及公共服務

在社會責任方面，政府積極為社會公眾提供生存和生活保障，最根 本之處在于在有限的預算內最大限度滿足百姓的需求，實現投入產 出的最大化目標。在公共服務方面，政府提出快速響應機制，及時 協調、應對處置群眾各類緊急事項。在這樣的管理要求下，生成式 AI能夠憑借其海量數據基礎，為政府采購部門提供可靠有效的供應 商、合同及招投標信息。此外，生成式AI還能自動化行政任務，如 報告編制，分析和總結政策文件，解析案件記錄以提升效率。政府 組織正探索生成式AI這樣的新技術的使用，同時考慮到部署時的安 全、公平、透明和合規性。通過有效的模型治理，政府組織可以推 動生成式AI的負責任使用，更好地為人民群眾服務。

生命科學與醫療行業

生命科學和醫療行業面臨眾多挑戰，如大數據、新治療需求、老 齡化、監管要求、復雜的索賠流程和患者信息共享等，均尋求提 高效率和創新以改善患者護理和健康結果。生成式AI能以三種主 要方式助力行業轉型。首先，生成式AI可以提高運營效率和員工 生產力，例如自動化索賠授權、優化研發流程和減少采購及合約 中的浪費，從而使企業用更少的資源做更多的事；其次，生成式 AI能為患者、客戶和員工提供個性化體驗。第三，生成式AI能夠 增強企業的數字化和數據能力，改善決策，從而幫助解決人力資 源等挑戰。綜合這些優勢，生成式AI能加速產品上市時間，增強 業務靈活性，為未來的工作、員工和工作場所奠定基礎，推動生 命科學和醫療保健行業的創新和發展。

科技、傳媒和電信行業 （TMT）

科技、傳媒和電信行業的迅猛發展無疑是建立在強大的數據應用 基礎之上，該領域也是人工智能技術最早深耕的行業之一。生成 式AI可以通過進一步的數字化提升效率，幫助企業從產品中心轉 向客戶中心，優化運營和提高生產力，如加快市場營銷、撰寫和 研究等流程。通過將生成式AI與企業現有的AI生態系統整合，企 業能夠為客戶創建個性化的內容，定制廣告，從而拓展新業務。 生成式AI還可以作為風險管理流程的重要工具。利用實時網絡數據分析，進行異常和模式檢測，建立自動化響應機制。

盡管生成式AI帶來新挑戰和風險，如監管不確定性，但它為TMT 企業提供了專注客戶、簡化流程、釋放人力資本以創造價值和推 動企業成長的變革性機遇。