AI报告：2023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

作者：超爱跑步发布时间：2023-11-29

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI报告：2023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》。

（报告出品方：德勤）

报告共计：51页

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六种主要输出模式

传统AI和生成式AI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AI模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超通真图像，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AI模型主要有六种输出模式。

生成式AI创造的价值

生成式A用例创造的价值主要有:降低成本、提升流程效率、增加收人、加快创新、银新发现和新洞察和优化社会公共服务等大类。虽然，我们强调一个生成式A用例可以呈现不止一种价值驱动模式，但是为了更好地闸述如何利用生成式AI推动差异化的竞争和卓越的运营，本文中猫述的每个生成式A用例仅与一种主要的价值驱动模式相关联。

生成式AI激发了消费者的想象力。公开发布的AI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AI市场的发展，广大消费者越来越多地接触到生成式AI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，最终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AI在增强企业与消费者之间的互动能力方面拥有巨大潜力。

营销内容助手

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。

规划促销活动

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。

产品设计助手

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服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测试流程方面的局限性。

AI模特展示

模特行业的运营需要经纪公司、演员、摄影师和其他专业人员之间的通力协作。经纪公司可能难以找到具有特定外貌或特征的模特，或是难以向模特甚至观众传达产品的理念。新产品的面世和推广可能会因多种原因及局限性而受到影响。

数据共享访问

企业内部应以服务消费者为导向开展营运管理。现阶段，往往营销相关的职能部门具备访问全量的客户数据，但产品设计、交易、零售运营、供应链和其他职能部门却仅限于归集各自职责范围内的涉及到的消费者信息。目前，企业需要专业分析师使用SQL查询功能来整理数据以制定决策，由此形成了AI专业技术的应用壁垒。由于数据存储在不同的数据孤岛，现有访问界面只能解决预设的问题，导致大多数企业用户无法充分利用数据共享访问识别跨职能部门的数据信息。