生成式人工智能用例汇编-2023.docx

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1、因秋不同成就不凡也彳I/5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德勤数智研究院德勤数智研究院DELOITTE A I I N ST IT UT E德勤数智研究院是勤启数智战略的重要组成部分。作为德勤中国人工智 能和数据应用领域的核心力量，德勤数智研究院不仅重点关注风险管理、战 略规划、企业治理、人才战略和技术应用等关键业务领域的风向，而且积极 推进与德勤全球人工智能网络的交流与合作，强化人工智能技术的融合程度， 进一步探索赋能时代的人机协作应用场景。在生成式AI领域,我们致力于探索：尖端科技追踪2生成式人工智能技术选型与评估03生成式人工智能技术测试与验证多场景概念验证 2023

2、 0欲了解更多信息，请联系德勤中国。传统Al和生成式Al的主要区别之一在于，后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。例如，生成式Al模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像，而这种输出方式曾经 只能通过人类的思维创造力和努力才能实现。如今，生成式Al模型主要有六种输出模式。可以生成输出通俗易懂、 高质量的文字，且细节和 复杂程度符合用户需求。代码使用各种编程语言编写计 算机代码，为开发人员自 动总结、记录和注释代码。首现J与文本输出一样，音频输 出也可以采用对话甚至口 语化的风格，且能够在语 言、语调和复杂程度之间 快速切换。图像模型根据文字或视觉提示生 成具有不同逼真度、可变性 和“

3、创造性”的图像。与图像类似，生成式AI模 型可根据用户提示生成 视频，视频中的场景、 人物和物体完全由模型 虚构和创建。3D/定制模型可以根据文本或2 D 输入（如图像）推断并 生成具有3 D物体属性的 数据。例如，总结文件、撰写面 向客户的材料、用自然语 言解释复杂的主题。例如，根据自然语言描述生 成代码，跨平台自主维护代 码。例如，生成式Al驱动的呼 叫中心，为现场技术人员 提供故障排除支持。例如，模拟产品摆放在客户 家中的样子，重建事故现场 以评估保险索赔和责任。例如，自动生成营销视频 展示新产品，模拟危险场 景进行安全培训。例如，在仿真模拟环境中创 建虚拟效果图，借助A辅助 的原型设计

4、。通过了解这些输出模式，企业可以思考并更好地理解由生成式Al可能带来的诸多优势。对于本文中描述的每一个应用案例，均可能将呈现出多种价值驱动模式。例如，聊天机器人的文本 输出可以以模拟音频的形式呈现，同时生成的图像还可以扩展为视频。生成式Al用例和企业所寻求的价值将最终决定哪种输出模式将为企业带来最大的优势和落地成果。生成式Al用例创造的价值主要有：降低成本.提升流程效率、增加收入加快创新.挖掘新发现和新洞察和优化社会公共服务等六类。虽然，我们强调一个生成式Al用例可以呈现不止一种 价值驱动模式，但是为了更好地阐述如何利用生成式Al推动差异化的竞争和卓越的运营，本文中描述的每个生成式Al用例仅与

5、一种主要的价值驱动模式相关联。通过自动执行标准任务和减 少人工干预提升流程效率增加收入S促进公共服务精准化、高效 化、智能化主要通过工作职能自动化，用 自动化代替人工，降低酣 （通常降低30%或更多）通过针对目标客户的超个性化 营销来增加收入挖掘新发现和翩!察发现新想法、新洞察和新问 题，全面释放创造力优化社会公共B赌加快创新加快新产品或新服务 的开发和上市速度%消费行业生成式Al用例汇编 生成式Al激发了消费者的想象 力。公开发布的Al模型能够将 文本转换为图像或对用户提示 做出连贯响应，其初入市场便吸引了公众 的注意力，甚至让受众群体惊叹其强大的 技术应用。随着生成式Al市场的发展，广大

6、消费者越来越多地接触到生成式Al技术的应 用，如精准搜索.教育工具以及一系列付 费服务对于消费类企业而言，从帮助消 费者了解并找到他们所需的产品，到能够 为他们提供更精准更具时效的服务，最 络达到提升消费者对品牌的粘合度和忠诚 度的目标，这些都体现出生成式Al在增强企 业与消费者之间的互动能力方面拥有巨大 潜力。生成式A I为消费行业带来的众多令人期待与兴 奋的应用场景。通过利用生成式Al创建文本、 图像、营销活动、产品等根据用户需求批量化 自动生成高质量的内容便是其中之一。消费类 企业能够在多样化的场景下与客户实现超个 性化互动效果。此外，生成式AI的应用在改 善企业经营目标和业务运营方面也

7、创造出新的 机遇。消费行业具有决策快的特点，需要通 过快速分析企业数据的方式做出满足消费者 需求的决策，如快速识别结构化信息（如销 售额）和非结构化信息（如客户反馈和设计 趋势）。生成式Al可以帮助企业用户以过去 难以企及的深度和速度了解市场，突破数据 规模巨大以及数据存储分散的困难，更加快 速、轻松地查询数据集，找到合理依据并生 成精准决策。这将有助于企业优化决策制定， 节约成本、提高工作效率、促进与消费者的 积极交互，并获得可观的投资回报。如今，生成式Al已逐步嵌入到消费企业的技 术解决方案中。随着这项技术的不断普及， 企业将继续探索能够驱动其收入和利润增长 的潜在用例和方案部署。展望未来

8、，当生成 式Al与人类的监督和治理以及其他辅助技术（如传统的机器学习）进一步结合时，它将 很可能成为消费类企业可持续发展中的技术 核心。如今，生成式Al已逐步嵌入到消费类企业的技术解决方案中。* 超个性化“是基于客户的位置、时间、日期，甚至是行为，通过利用人工智能和实时数据为客户提供最合适的建议和体验。O 消费行业生成式Al用例汇编营销内容助手生成式Al的功能(Asms)新内容生成在生成式Al的协助下，企业可以更快速度地创造出 较当前应用和流程更一致的产品指南、图片和视频。生成式Al可在多种模式下高效生成Ttt 和个性化的内容。问题/机遇公司在管理和优化营销方案中面临重大挑战。 由于公司品牌组

9、合拥有数百个网站，且各网站 涉及几十种语言，因此难以分配足够的时间和 资源来创建针对特定消费群体的产品指南、图 片、视频和音频。此外，企业还需解决产品指 南、图片、广告及其他媒体间同质性高的问题, 以及呈现出的内容有时并非针对必要目的而进 行的优化（如用于搜索的产品指南与用于电子 邮件的产品描述）。公司需要在不同的生态体 系和接触点上提供衔接性强和个性化品牌体验 的方法。大獭模个性化定制生成式AI模型可从多个模态（如文本、图片、地域） 中抓取数据，创造个性化、情景化的特定内容。该 模型可通过语言、地区和客户行为等维度调整内容 和用户流。助力性由于生成式AI能够跨模态、跨语言及跨情景实现 一致性

10、，企业需要遵循因不同地域、文化和监管 而产生的合规性要求。营销内容助手管理风险进信任 虽然生成式Al旨在生成优质的营销方案，但 也可能产生不准确的信息，进而导致客户参 与度低，结果不佳。性在不同的地域或文化因素影响下，数据偏差 （因数据集不完整）可能导致内容质量参差不齐。迎合客户需求生成式AI根据语言、地区和客户偏好定制营销方案和用户 体验，以此来提升客户满意度和忠诚度。利润增长成本效益通过量身打造体验式营销，个性化营销方案可以提高客户生成式Al帮助企业大规模地开发和优化营销方案，有效参与度、增加流量和提升转化率。降低人力成本。消费行业生成式Al用例汇编规划促销活动（StH）生成式Al可用于制

11、定促销计划.起草促销内 容和准备促销方案。生成式Al的功能辅助雇员Ol问题/机遇开展贸易谈判活动时，消费类企业需要从大量 地数据源中抓取数据，但往往没有足够的时间 筛选所有相关信息。企业需要一种快速查找数 据源的方法，通过预测结果、定制策略和营销 方案来促成贸易谈判。同时，该类企业还面临 着识别来自零售商的复杂交易数据的挑战，此 类数据为制定有效的促销方案（即谈判内容、 地点选择和方式选取）提供了支撑依据。生成式Al可用于起草促销内容，通过梳理以往的活 动轨迹或交易习惯，对相关信息进行分类并提出建 议。生成式Al可辅助雇员做好前期准备工作（如往 年的综合资料）以及准备促销方案，为其参与贸易 谈

12、判提供有利支持。预测结果生成式Al通过预测结果、构建场景和故事线，从 而优化商品货架空间和投资分配。生成式Al还可 用于在与零售商的促销谈判过程中构建文化定制场景。优化支持利用生成式Al ,用户可快速分析EPOS数据和交易信 息、，提供优化的促销方案，设定合理的定价和促销 机制，预测销售额的提升从而将预期需求告知生产 流程。管理风险与增进信任由于生成式A模型会涉及价格、利润和谈判策 略等敏感信息，因此需确保其安全性，以防泄 露敏感的商业数据。性用于训练和支持生成式Al模型的数据可能已经 过时，对于新的目标群体和小规模不断增长的 客户群体并不适用。由于存在此类潜在偏差， 该模型可能无法为所有群体

13、提供相应的准确内 容。提高效率利用生成式A辅助资料的准备和筛选，企业可以提高贸易 促销流程的效率。优化资源分配生成式Al有助于优化价格、促销和谈判策略所涉及的资 源分配。数据驱动决策通过使用生成式Al为贸易谈判创建资料，员工可以获取更多 信息，做出更明智、基于数据的决策。o 消费行业生成式Al用例汇编产品设计助手生成式Al的功能谢十）生成式Al可创建新概念和高保真虚拟原型，加速 产品原型设计周期。问题/机遇新产品开发具有研发周期长，且研发成果往 往难以实现商业转化的特点。其面临的挑战 在于克月艮人类在提出多样化创新想法、激发 跨行业灵感以及简化概念则试流程方面的局 限性。创意的手生成式Al可与

14、CAD及其他软件相互集成，辅助新原 型和产品的设计流程。这有助于激发创造性思维、 集思广益以及跳出固有思维。创生成式Al可作为辅助，从消费趋势分析中抓取信息 用于创意概念和产品研发。产品设计助手管理风险与增进信任 虽然虚拟原型设计可加速迭代过程，但生 成式Al助手可能会提出在虚拟空间合理、 但从现实和合规性角度来看并不可行的原 型设计。责任使用生成式Al创作的作品，其知识产权仍存 在法律问题。当生成式Al参与到创作过程中 时，设计作品的所有权、归属和保护变得更 为复杂。降低成本增强创新能力_减少了大量市场调研和概念测试的需求，企业得以在原型快速大蔓的生成各种创新的想法，为新产品开发提供设计过程中节省资源、时间和金钱。更多创意。加快上市速度利用生成式Al可缩短产品构思和概念测试进程，加快产 品开发和上市速度。消费行业生成式Al用例汇编AI模特展示颂）生成式Al能够创建视频和酵态图，更 高效地向不同消费者群体展示