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生成式人工智能的企业应用案例

2023-06-06 10:32 性质:转载 作者:Mulan 来源:中叉网
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生成式人工智能的企业用例包括从撰写营销文案到发现新药的方方面面。生成式人工智能 是一种经过训练可以生成原创内容的 人工智能(AI),在其消费者和企业用例...

生成式人工智能的企业用例包括从撰写营销文案到发现新药的方方面面。

生成式人工智能 是一种经过训练可以生成原创内容的 人工智能(AI),在其消费者和企业用例中都在增长。特别是在企业中,生成人工智能是:

(1)快速自动化和简化项目工作流程。

(2)将重复性任务从忙碌的员工身上移开。

(3)帮助企业保持高质量和批量生产标准。

了解生成式人工智能 如何优化跨各种行业和任务的企业用例。

生成式人工智能企业用例

一些企业,如营销和销售驱动型公司,已迅速将生成人工智能添加到他们的内容创建工作流程中,而其他企业——如房地产、教育——则更加犹豫。

总体而言,越来越多的企业公司正在寻求当今顶级人工智能公司的帮助——大多数公司在没有外部支持的情况下无法生产或支持人工智能。

尽管如此,生成式人工智能 与企业的整合正在跨行业和部门类型扩展:

代码生成、文档和 QA

对于软件开发人员和程序员,生成式人工智能 用例包括编写、完成和审查软件代码集。质量保证可能是该领域最重要的新兴用例,生成式人工智能 模型处理错误修复、测试生成和各种类型的文档。

产品和应用开发

生成式人工智能现在被用于编写各种应用程序的代码并为这些应用程序编写产品文档。虽然应用程序可能是当今生成人工智能最常见的产品开发类型,但生成人工智能支持也正在进入半导体芯片开发和设计等项目。

博客和社交媒体内容写作

通过正确的提示和输入,大型语言模型能够为博客、社交媒体帐户、产品页面和商业网站创建适当的创意内容。

其中许多模型使用户能够就文章语气和语气给出说明,输入品牌过去的书面内容,并添加其他规范,以便以听起来人性化且与品牌受众相关的方式编写内容。

入站和出站营销传播工作流程

入站和出站营销通常需要每天向潜在客户和现有客户发送上下文相关的电子邮件和聊天线程。生成式人工智能 解决方案可以为这些通信创建和发送内容,在某些情况下,它们还可以自动执行将这些人员转移到 CRM 客户生命周期下一阶段的过程。

平面设计和视频营销

生成式人工智能 能够生成逼真的图像、动画和音频,可用于平面设计和视频营销项目。一些生成式人工智能 供应商提供语音合成和 AI 化身,这样您就可以在没有演员、视频设备或视频编辑专业知识的情况下制作营销视频。

娱乐媒体

随着 AI 生成的图像、动画和音频变得越来越逼真,这种类型的技术被用于创建电影和视频游戏的图形、音乐和播客生成的音频以及虚拟故事和虚拟现实的角色经验。

一些技术专家预测,生成式人工智能将构成未来电影内容和剧本创作的大部分,尽管创意人员反对这一假设是可以理解的。

绩效管理

生成式人工智能 用例包括多个业务和员工辅导场景。例如,联络中心呼叫记录和摘要与情绪分析相结合,可为管理人员提供评估当前客户服务代表绩效和指导员工改进方法所需的信息。

业务绩效报告

由于生成式人工智能 可以通过海量文本和数据快速总结要点,因此它正在成为业务绩效报告的重要组成部分。它对于通常需要更多处理才能得出见解的非结构化和定性数据特别有用。

客户支持和客户体验

对于许多最直接的客户服务业务,生成式人工智能 聊天机器人和虚拟助理可以全天候处理客户服务问题。聊天机器人已用于客户服务多年,但生成式人工智能 的进步为它们提供了更多资源,无需人类客户支持代表的帮助即可提供更全面、更人性化的答案。

优化的企业搜索和知识库

内部和外部搜索都受益于生成式人工智能 技术。对于内部员工用户,当用户搜索有关其工作的某些信息时,可以使用生成式人工智能 模型来搜索、识别和/或汇总企业资源。

同样,生成人工智能模型可以嵌入到公司网站和其他面向客户的资产中,为他们提供自助服务解决方案来寻找品牌问题的答案。

药物发现与设计

生成式人工智能 技术正被用于提高新药的药物发现和设计过程的效率。AI 驱动的药物发现是目前获得最多资金的生成 AI 领域之一,因此预计这一特定的企业用例将在未来几个月和几年内显着增长。

医疗诊断

医学中的生成式人工智能 仍处于初期阶段,但这种情况正在迅速改变。图像生成和编辑工具越来越多地用于优化和放大医学图像,使医疗专业人员能够更好、更真实地观察人体的某些区域。有些工具甚至可以自行执行医学图像分析和基本诊断。

逆向设计

在医药、制造和其他以材料为基础的行业中,生成人工智能被用于称为逆向设计的过程。通过逆向设计,生成式人工智能 可以评估过程中缺失的材料,并生成满足该环境所需属性的新材料。

消费者友好的数据分析

尽管生成式人工智能 带来了一些关键的安全问题,但它也可用于加强数据和消费者隐私。

例如,生成式人工智能 可用于创建实际敏感数据的合成数据副本,使分析师能够在不损害数据隐私或合规性的情况下分析副本并从中得出见解。

智能制造和预测性维护

生成式人工智能 正迅速成为现代制造业的重要组成部分,帮助工人创造更多创新设计并实现其他生产目标。

在预测性维护领域,生成模型可以生成待办事项列表和时间表,提出工作流程和维修建议,并简化评估来自传感器和装配线其他部分的复杂数据的过程。

库存和供应链管理

供应链管理的几个组成部分可以通过生成 AI 得到增强。通过生成 AI 建议,路线优化、需求预测、供应商风险管理和库存管理都可以变得更智能、更准确。

欺诈检测和风险管理

这种类型的技术可以分析大量交易或索赔数据,快速总结和识别该数据中的任何模式或异常情况。有了这些能力,生成式人工智能非常适合金融和保险场景中的欺诈检测和风险管理。

当今企业如何使用生成式人工智能

生成式人工智能 企业用例包括许多创造性举措。有些人坚持使用传统的基于订阅的生成人工智能模型,而另一些人则在现有的工具堆栈中构建自己的模型和这些工具的版本。

以下是大型企业如何将生成人工智能添加到其流程中的几个示例:

专业服务和业务运营:埃森哲使用案例

埃森哲是一家大型咨询公司,正在使用生成式人工智能帮助其客户制定更智能的业务战略、路线图和运营。

Accenture 的客户横跨银行、销售、客户服务、法律和其他行业,并且正在使用 Accenture 的生成式人工智能 服务来增强搜索、文档摘要和自动化通信。

生命科学:Nvidia 使用案例

Nvidia最近发布了其 BioNeMo 药物发现云服务,该服务使用大型语言建模来推进和加速药物发现、蛋白质工程以及基因组学、化学、生物学和分子动力学方面的研究。

旅游和款待:Expedia 使用案例

Expedia 的测试版 ChatGPT 驱动的旅行计划让用户可以提出问题并获得有关旅行、住宿和活动的建议。它还通过智能购物功能保存了推荐的酒店和地点,用户可以回忆并轻松预订推荐的住宿。

电子商务和零售:Shopify 使用案例

Shopify现在提供 Shopify Magic,以帮助零售商使用人工智能生成产品描述和其他与产品相关的内容。

金融科技和软件开发:Stripe 用例

Stripe是一家金融服务和 SaaS 公司,它正在使用 OpenAI 的 GPT-4 为使用 Stripe Docs 的开发人员提供更好的文档、摘要和查询管理。

生成式人工智能用例:道德与合规

生成式人工智能是一项新兴技术,仍有许多未知数。例如,大多数用户不熟悉模型的训练方式或训练中使用的数据。

此外,这些模型具有广泛的功能,既可以帮助也可以损害网络安全态势。最后,生成式人工智能 模型的技能组合正在迅速增长,对许多技术工人的职业生涯构成威胁。

那么,企业可以做些什么来确保他们以负责任和合乎道德的方式使用生成人工智能,并遵守安全/隐私法规?我们期望负责任的生成 AI 期望随着技术的成熟而迅速发展,但这里有一些开始负责任地使用的技巧:

●仅将非个性化和非敏感数据输入大型语言模型。否则,您最敏感的数据可能会成为该工具训练数据集的一部分,并暴露给第三方用户和公司。

●随时了解生成式人工智能新闻和趋势。生成式人工智能领域每天都在发生变化,伴随着这种变化而来的是有关公司正在正确使用技术的消息。然而,一些公司在 AI 开发中采取了危险和/或不道德的步骤。及时了解所有这些变化将确保您只使用最可靠的工具并与最有道德的 AI 供应商合作。

●为您的企业制定 AI 使用和道德政策。有一些公开可用的政策模板应该涵盖如何允许您组织中的内部用户使用人工智能工具,以及如何允许您的企业投资第三方工具。

●为所有员工提供职业培训。员工有理由担心他们的部分工作很快就会外包给人工智能;为了克服这种恐惧并建立他们的职业前景,提供培训和认证,帮助他们在工作中使用人工智能,并培养人工智能模型无法轻易展示的技能。

由于生成式人工智能 功能几乎每天都在变化,因此这项新技术的企业用例也在以同样快的速度发展。这种变化为企业带来了加强现有运营的新机遇。

企业已经在利用生成式人工智能来处理从撰写营销文案到发现新药的一切事务。对于想要将生成式人工智能 纳入其业务的企业领导者来说,关键是要考虑哪种模型最适合您的业务、您想要实现的目标以及这一新的业务因素将如何影响您的员工和客户。

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