生成式人工智能的企業用例包括從撰寫營銷文案到發現新藥的方方面面。

生成式人工智能 是一種經過訓練可以生成原創內容的 人工智能（AI），在其消費者和企業用例中都在增長。特別是在企業中，生成人工智能是：

（1）快速自動化和簡化項目工作流程。

（2）將重復性任務從忙碌的員工身上移開。

（3）幫助企業保持高質量和批量生產標準。

了解生成式人工智能 如何優化跨各種行業和任務的企業用例。

生成式人工智能企業用例

一些企業，如營銷和銷售驅動型公司，已迅速將生成人工智能添加到他們的內容創建工作流程中，而其他企業——如房地產、教育——則更加猶豫。

總體而言，越來越多的企業公司正在尋求當今頂級人工智能公司的幫助——大多數公司在沒有外部支持的情況下無法生產或支持人工智能。

盡管如此，生成式人工智能 與企業的整合正在跨行業和部門類型擴展：

代碼生成、文檔和 QA

對于軟件開發人員和程序員，生成式人工智能 用例包括編寫、完成和審查軟件代碼集。質量保證可能是該領域最重要的新興用例，生成式人工智能 模型處理錯誤修復、測試生成和各種類型的文檔。

產品和應用開發

生成式人工智能現在被用于編寫各種應用程序的代碼并為這些應用程序編寫產品文檔。雖然應用程序可能是當今生成人工智能最常見的產品開發類型，但生成人工智能支持也正在進入半導體芯片開發和設計等項目。

博客和社交媒體內容寫作

通過正確的提示和輸入，大型語言模型能夠為博客、社交媒體帳戶、產品頁面和商業網站創建適當的創意內容。

其中許多模型使用戶能夠就文章語氣和語氣給出說明，輸入品牌過去的書面內容，并添加其他規范，以便以聽起來人性化且與品牌受眾相關的方式編寫內容。

入站和出站營銷傳播工作流程

入站和出站營銷通常需要每天向潛在客戶和現有客戶發送上下文相關的電子郵件和聊天線程。生成式人工智能 解決方案可以為這些通信創建和發送內容，在某些情況下，它們還可以自動執行將這些人員轉移到 CRM 客戶生命周期下一階段的過程。

平面設計和視頻營銷

生成式人工智能 能夠生成逼真的圖像、動畫和音頻，可用于平面設計和視頻營銷項目。一些生成式人工智能 供應商提供語音合成和 AI 化身，這樣您就可以在沒有演員、視頻設備或視頻編輯專業知識的情況下制作營銷視頻。

娛樂媒體

隨著 AI 生成的圖像、動畫和音頻變得越來越逼真，這種類型的技術被用于創建電影和視頻游戲的圖形、音樂和播客生成的音頻以及虛擬故事和虛擬現實的角色經驗。

一些技術專家預測，生成式人工智能將構成未來電影內容和劇本創作的大部分，盡管創意人員反對這一假設是可以理解的。

績效管理

生成式人工智能 用例包括多個業務和員工輔導場景。例如，聯絡中心呼叫記錄和摘要與情緒分析相結合，可為管理人員提供評估當前客戶服務代表績效和指導員工改進方法所需的信息。

業務績效報告

由于生成式人工智能 可以通過海量文本和數據快速總結要點，因此它正在成為業務績效報告的重要組成部分。它對于通常需要更多處理才能得出見解的非結構化和定性數據特別有用。

客戶支持和客戶體驗

對于許多最直接的客戶服務業務，生成式人工智能 聊天機器人和虛擬助理可以全天候處理客戶服務問題。聊天機器人已用于客戶服務多年，但生成式人工智能 的進步為它們提供了更多資源，無需人類客戶支持代表的幫助即可提供更全面、更人性化的答案。

優化的企業搜索和知識庫

內部和外部搜索都受益于生成式人工智能 技術。對于內部員工用戶，當用戶搜索有關其工作的某些信息時，可以使用生成式人工智能 模型來搜索、識別和/或匯總企業資源。

同樣，生成人工智能模型可以嵌入到公司網站和其他面向客戶的資產中，為他們提供自助服務解決方案來尋找品牌問題的答案。

藥物發現與設計

生成式人工智能 技術正被用于提高新藥的藥物發現和設計過程的效率。AI 驅動的藥物發現是目前獲得最多資金的生成 AI 領域之一，因此預計這一特定的企業用例將在未來幾個月和幾年內顯著增長。

醫療診斷

醫學中的生成式人工智能 仍處于初期階段，但這種情況正在迅速改變。圖像生成和編輯工具越來越多地用于優化和放大醫學圖像，使醫療專業人員能夠更好、更真實地觀察人體的某些區域。有些工具甚至可以自行執行醫學圖像分析和基本診斷。

逆向設計

在醫藥、制造和其他以材料為基礎的行業中，生成人工智能被用于稱為逆向設計的過程。通過逆向設計，生成式人工智能 可以評估過程中缺失的材料，并生成滿足該環境所需屬性的新材料。

消費者友好的數據分析

盡管生成式人工智能 帶來了一些關鍵的安全問題，但它也可用于加強數據和消費者隱私。

例如，生成式人工智能 可用于創建實際敏感數據的合成數據副本，使分析師能夠在不損害數據隱私或合規性的情況下分析副本并從中得出見解。

智能制造和預測性維護

生成式人工智能 正迅速成為現代制造業的重要組成部分，幫助工人創造更多創新設計并實現其他生產目標。

在預測性維護領域，生成模型可以生成待辦事項列表和時間表，提出工作流程和維修建議，并簡化評估來自傳感器和裝配線其他部分的復雜數據的過程。

庫存和供應鏈管理

供應鏈管理的幾個組成部分可以通過生成 AI 得到增強。通過生成 AI 建議，路線優化、需求預測、供應商風險管理和庫存管理都可以變得更智能、更準確。

欺詐檢測和風險管理

這種類型的技術可以分析大量交易或索賠數據，快速總結和識別該數據中的任何模式或異常情況。有了這些能力，生成式人工智能非常適合金融和保險場景中的欺詐檢測和風險管理。

當今企業如何使用生成式人工智能

生成式人工智能 企業用例包括許多創造性舉措。有些人堅持使用傳統的基于訂閱的生成人工智能模型，而另一些人則在現有的工具堆棧中構建自己的模型和這些工具的版本。

以下是大型企業如何將生成人工智能添加到其流程中的幾個示例：

專業服務和業務運營：埃森哲使用案例

埃森哲是一家大型咨詢公司，正在使用生成式人工智能幫助其客戶制定更智能的業務戰略、路線圖和運營。

Accenture 的客戶橫跨銀行、銷售、客戶服務、法律和其他行業，并且正在使用 Accenture 的生成式人工智能 服務來增強搜索、文檔摘要和自動化通信。

生命科學：Nvidia 使用案例

Nvidia最近發布了其 BioNeMo 藥物發現云服務，該服務使用大型語言建模來推進和加速藥物發現、蛋白質工程以及基因組學、化學、生物學和分子動力學方面的研究。

旅游和款待：Expedia 使用案例

Expedia 的測試版 ChatGPT 驅動的旅行計劃讓用戶可以提出問題并獲得有關旅行、住宿和活動的建議。它還通過智能購物功能保存了推薦的酒店和地點，用戶可以回憶并輕松預訂推薦的住宿。

電子商務和零售：Shopify 使用案例

Shopify現在提供 Shopify Magic，以幫助零售商使用人工智能生成產品描述和其他與產品相關的內容。

金融科技和軟件開發：Stripe 用例

Stripe是一家金融服務和 SaaS 公司，它正在使用 OpenAI 的 GPT-4 為使用 Stripe Docs 的開發人員提供更好的文檔、摘要和查詢管理。

生成式人工智能用例：道德與合規

生成式人工智能是一項新興技術，仍有許多未知數。例如，大多數用戶不熟悉模型的訓練方式或訓練中使用的數據。

此外，這些模型具有廣泛的功能，既可以幫助也可以損害網絡安全態勢。最后，生成式人工智能 模型的技能組合正在迅速增長，對許多技術工人的職業生涯構成威脅。

那么，企業可以做些什么來確保他們以負責任和合乎道德的方式使用生成人工智能，并遵守安全/隱私法規？我們期望負責任的生成 AI 期望隨著技術的成熟而迅速發展，但這里有一些開始負責任地使用的技巧：

●僅將非個性化和非敏感數據輸入大型語言模型。否則，您最敏感的數據可能會成為該工具訓練數據集的一部分，并暴露給第三方用戶和公司。

●隨時了解生成式人工智能新聞和趨勢。生成式人工智能領域每天都在發生變化，伴隨著這種變化而來的是有關公司正在正確使用技術的消息。然而，一些公司在 AI 開發中采取了危險和/或不道德的步驟。及時了解所有這些變化將確保您只使用最可靠的工具并與最有道德的 AI 供應商合作。

●為您的企業制定 AI 使用和道德政策。有一些公開可用的政策模板應該涵蓋如何允許您組織中的內部用戶使用人工智能工具，以及如何允許您的企業投資第三方工具。

●為所有員工提供職業培訓。員工有理由擔心他們的部分工作很快就會外包給人工智能；為了克服這種恐懼并建立他們的職業前景，提供培訓和認證，幫助他們在工作中使用人工智能，并培養人工智能模型無法輕易展示的技能。

由于生成式人工智能 功能幾乎每天都在變化，因此這項新技術的企業用例也在以同樣快的速度發展。這種變化為企業帶來了加強現有運營的新機遇。

企業已經在利用生成式人工智能來處理從撰寫營銷文案到發現新藥的一切事務。對于想要將生成式人工智能 納入其業務的企業領導者來說，關鍵是要考慮哪種模型最適合您的業務、您想要實現的目標以及這一新的業務因素將如何影響您的員工和客戶。