2024 年 100 多个生成式 AI 应用/用例

作者：唔讲粗口yeah发布时间：2024-02-02

生成式人工智能应用程序可在几分钟内生成新颖且逼真的视觉、文本和动画内容。

正如您在上面所看到的，由于ChatGPT的推出，自 2022 年 10 月以来，人们对生成式 AI 的兴趣激增。
Gartner 预测，到 2025 年，生成式 AI 生成的数据比例将达到所有生成数据的 10%。1转到脚注
AIMultiple 预计，到 2025 年，生成式人工智能将在机器生成的数据中占据很大份额，并在某种程度上用于大多数人类生成的数据。

作为 2023 年最重要的战略技术趋势之一，人工智能 (AI)的这一分支拥有对不同行业和业务功能有用的广泛应用，包括：

卫生保健
营销
销售量
教育
客户服务等

我们收集了 100 多个通用和特定行业的生成式 AI 应用程序，包括企业生成式 AI用例和小型公司的生成式 AI 用例。我们通过示例重点关注现实世界的应用程序，但考虑到这项技术的新颖性，其中一些是潜在的用例。对于具有单一正确答案（例如预测或分类）的请求的人工智能其他应用，请阅读我们的人工智能应用列表。

通用生成式人工智能应用

1.视觉应用

借助生成式人工智能，用户可以将文本转换为图像，并根据他们指定的设置、主题、风格或位置生成逼真的图像。因此，可以快速、简单地生成所需的视觉材料。

还可以将这些视觉材料用于商业目的，使人工智能生成的图像创建成为媒体、设计、广告、营销、教育等领域的有用元素。例如，图像生成器可以帮助图形设计师创建任何图像他们需要（见下图）。

这张人工智能生成的图像是根据“泰迪熊以浮世绘风格购物”的文字描述生成的。来源： OpenAI Dall-E

2. 图像到照片的语义翻译

基于语义图像或草图，可以生成图像的真实版本。由于其在诊断方面的促进作用，该应用程序对于医疗保健部门非常有用。

来源2转到脚注：“基于训练有素的条件 GAN 生成合成空间分配概率布局”

3. 图像到图像的转换

它涉及改变图像的外部元素，例如颜色、介质或形式，同时保留其构成元素。

这种转换的一个例子是将白天图像转换为夜间图像。这种类型的转换还可用于操作图像的基本属性（例如脸部，请参见下图）、为其着色或更改其样式。

来源3转到脚注：“FAE-GAN：具有多尺度注意力标准化的面部属性编辑”

4. 图像分辨率提高（超分辨率）

生成式人工智能使用各种方法在现有内容的基础上创建新内容。生成对抗网络（GAN）就是其中一种方法。 GAN由生成器和判别器组成，用于创建新数据并确保其真实性。基于 GAN 的方法允许您通过超分辨率 GAN 创建图像的高分辨率版本。此方法对于生成高质量版本的档案材料和/或医疗材料非常有用，而以高分辨率格式保存这些材料是不经济的。另一个用例是监视目的。

5. 视频预测

基于 GAN 的视频预测系统：

理解视频的时间和空间元素
根据该知识生成下一个序列（见下图）
区分可能序列和非可能序列

基于 GAN 的视频预测可以帮助检测安全和监控等广泛领域所需的异常情况。

来源4转到脚注：《FutureGAN 回顾》

6. 3D 形状生成

在这一领域，创建高质量 3D 版本物体的研究仍在进行中。使用基于 GAN 的形状生成，可以实现与原始来源相似的更好的形状。此外，还可以生成和操纵详细的形状以创建所需的形状。

来源5转到脚注：“SP-GAN：球引导 3D 形状生成和操纵”

> 音频应用

7. 文本转语音生成器

GAN 可以生成逼真的语音音频。为了实现现实的结果，鉴别器充当训练员，对声音进行强调、语调和/或调节。

TTS一代有多种商业应用，例如教育、营销、播客、广告等。例如，教育者可以将他们的讲义转换成音频材料，使其更具吸引力，同样的方法也可以帮助创建教育材料对于视障人士。除了消除配音师和设备的费用外，TTS 还为公司提供了语言和声乐曲目方面的多种选择。

利用这项技术，数以千计的书籍已被转换为有声读物。6转到脚注

了解有关大型语言模型在文本生成方面的功能的更多信息。

8. 语音到语音转换

生成人工智能的音频相关应用涉及使用现有语音源生成语音。通过STS转换，可以轻松快速地创建画外音，这对于游戏和电影等行业来说是有利的。借助这些工具，无需聘请配音艺术家即可为纪录片、广告或游戏生成配音。

9. 音乐一代

生成式人工智能在音乐制作中也有其用途。音乐生成工具可用于生成用于广告或其他创意目的的新颖音乐材料。然而，在这种情况下，仍然有一个重要的障碍需要克服，即训练数据中包含受版权保护的艺术品而造成的版权侵权。

从我们的综合文章中了解有关人工智能道德的更多信息。

> 基于文本的应用程序

10. 文本生成

研究人员呼吁 GAN 提供替代方案来弥补最先进的 ML 算法的缺陷。尽管 GAN 最初用于视觉目的，但目前正在接受训练以使其在文本生成中也有用。通过生成式人工智能创建对话、头条新闻或广告通常用于营销、游戏和通信行业。这些工具可用于实时聊天框中与客户进行实时对话或创建产品描述、文章和社交媒体内容。

探索更多大型语言模型示例和应用程序，例如文本生成。

11.个性化内容创作

它可用于根据个人的个人喜好、兴趣或记忆生成个性化内容。该内容可以采用文本、图像、音乐或其他媒体的形式，并可用于：

社交媒体帖子
博客文章
产品推荐

使用生成式人工智能进行个人内容创作有可能提供高度定制和相关的内容。

12.情感分析/文本分类

情感分析，也称为观点挖掘，使用自然语言处理和文本挖掘来破译书面材料的情感背景。

生成式人工智能可以通过生成标有各种情绪（例如积极、消极、中性）的合成文本数据来用于情绪分析。然后，这些合成数据可用于训练深度学习模型，以对现实世界的文本数据执行情感分析。

它还可用于生成专门设计为具有某种情感的文本。例如，生成式人工智能系统可用于生成故意积极或消极的社交媒体帖子，以影响公众舆论或塑造特定对话的情绪。

这些对于缓解教育、客户服务等许多环境中用户意见的情感分析（如下图所示）的数据不平衡问题很有用。

来源7转到脚注：“使用基于 GAN 的模型进行情感分析的合成文本生成的影响”

> 基于代码的应用程序

13. 代码生成

生成式人工智能的另一个应用是软件开发，因为它能够生成代码而无需手动编码。通过这种品质，不仅对于专业人士而且对于非技术人员来说，开发代码都是可能的。

使用 OpenAI 的ChatGPT生成 HTML 表单和 JavaScript 提交代码

14. 代码补全

生成式人工智能在编码中最直接的用途之一是在开发人员键入时建议代码完成。这可以节省时间并减少错误，特别是对于重复性或乏味的任务。

15. 代码审查

生成式人工智能还可用于对现有代码进行质量检查，并通过提出改进建议或生成更高效或更易于阅读的替代实现来优化代码。

16. 错误修复

它可以通过分析代码模式、识别潜在问题并提出修复建议来帮助识别和修复生成代码中的错误。

17. 代码重构

生成式人工智能可用于自动化重构代码的过程，使其更容易随着时间的推移进行维护和更新。

18. 代码风格检查

生成式人工智能可以分析代码是否符合编码风格指南，确保整个代码库的一致性和可读性。

更深入地了解生成式人工智能在自动化软件开发中的使用。

测试自动化

19. 生成测试用例

像 ChatGPT 这样的生成工具可以帮助根据用户需求或用户故事生成测试用例，提供应用程序功能的清晰描述，并提出多个场景和测试用例来覆盖应用程序的各个方面。

20.生成测试代码

ChatGPT 等工具可以将自然语言描述转换为测试自动化脚本。了解以简单语言描述的需求可以将其转换为所需编程语言或测试自动化框架中的特定命令或代码片段。

NLP 通过 ChatGPT-4 测试脚本

21.测试脚本维护

作为一种人工智能语言模型，ChatGPT 可以通过识别过时或冗余的代码、提出改进建议，甚至在应用程序中出现新需求或更改时自动更新脚本来帮助维护测试脚本。

22. 测试文档

生成式 AI 模型可以根据输入参数生成真实的测试数据，例如创建有效的电子邮件地址、姓名、位置以及符合特定模式或要求的其他测试数据。

23. 测试结果分析

ChatGPT 和其他类似工具可以分析测试结果并提供摘要，包括通过/失败的测试数量、测试覆盖率和潜在问题。

有关测试自动化用例和挑战的更多信息，请查看我们的文章。

> 其他应用

24. 对话式人工智能

生成式人工智能的另一个用例涉及以自然语言的形式生成对用户输入的响应。这种类型通常用于聊天机器人和虚拟助手，它们旨在通过聊天窗口或语音助手等会话界面为用户提供信息、回答问题或执行任务。

ChatGPT 是对话式 AI 的一个流行示例。它为用户提供了信息丰富且综合的对话，例如哲学讨论。例如，您可以使用下面的 ChatGPT 检查聊天。

与 ChatGPT 的对话

了解对话式人工智能和生成式人工智能之间的区别。浏览本文中有关对话式 AI 与生成式 AI 的细微差别。

25. 数据综合

生成式人工智能系统可以创建统计特性与现实世界数据相似的合成数据，但不一定基于任何特定的现实世界数据点。合成的数据可用于多种目的：

机器学习模型的训练数据
通过根据客户的输入数据创建新数据来维护数据隐私
为生成式人工智能算法提供自然语言处理，以实现类人语音

26.数据可视化

ChatGPT 等一些生成模型可以执行数据可视化，这对许多领域都很有用。它可用于使用 pandas、numpy 和 matplotlib 等Python 库加载数据集、执行转换和分析数据。您可以要求 ChatGPT 代码解释器执行某些分析任务，它将编写并执行适当的 Python 代码。此外，您还可以要求模型以首选格式可视化您的数据。

使用 ChatGPT 代码解释器进行数据分析

从我们的文章中了解什么是 ChatGPT 代码解释器及其用例。

27. 文件转换

ChatGPT 代码解释器可以在不同格式之间转换文件，只要有必要的库可用并且可以使用 Python 代码执行操作。

28. 解决数学问题

一般来说，大型语言模型能够理解数学问题并解决它们。这包括基本问题，但也包括复杂问题，具体取决于模型。下面是 ChatGPT 在这方面的功能示例。

来源：OpenAI8转到脚注

特定行业的生成式人工智能应用

> 医疗保健应用

29. 简化药物发现和开发

利用生成式人工智能算法的力量来寻找潜在的候选药物并通过计算机模拟测试其功效可以极大地加快新药发现的过程，从动物临床前试验到人体临床测试。

30.个性化医疗

生成式人工智能模型可以充当医疗聊天机器人，以了解患者的症状并根据患者的陈述和测试结果以更高的准确性进行诊断。9转到脚注

然后，这些模型可以专门针对患者的病史、症状等制定个性化的治疗计划。

31. 改进的医学成像

通过将机器学习的力量与 CT 和 MRI 扫描等医学成像技术相结合，生成式 AI 算法可以提高医学成像的精度并改善结果。

生成人工智能模型的 14 小时渐进式输出，用于生成合成（即人工）胸部 X 射线。10转到脚注

来源：：未来医疗杂志

32.人口健康管理

在医疗保健中使用生成人工智能还可以通过允许决策者实现更好的人口健康管理：

访问更详细的人口统计信息
设计有针对性的公共卫生举措，使服务欠缺的社区受益。

有关生成式 AI 的此类医疗保健用例的更多信息，请查看我们的医疗保健中的生成式 AI 文章。

> 教育应用

33. 个性化课程

通过利用生成式人工智能，个性化课程计划可以为学生提供最有效和量身定制的教育。这些计划是通过分析学生数据（例如他们过去的表现、技能以及他们可能提供的有关课程内容的任何反馈）来制定的。这有助于确保每个学生，尤其是残疾学生，都能获得旨在最大限度地取得成功的个性化体验。

34. 课程设计

从设计教学大纲和评估到根据学生的个人需求个性化课程材料，生成式人工智能可以帮助提高教学效率和效果。此外，当与虚拟现实技术相结合时，它还可以创建逼真的模拟，进一步吸引学习者参与这个过程。

35. 课程内容创作

生成式人工智能为教师提供了一种实用且有效的方法来快速开发大量独特的材料。无论是测验问题、概念复习还是解释，这项技术都可以从现有信息中生成全新的内容，帮助教育工作者轻松地为课堂创建多样化的教材。

此外，人工智能还可以生成视频讲座或播客的脚本，简化在线课程的多媒体内容创建（见下图）。

AI 生成的课程内容的示例。

资料来源：NOLEJ

36. 辅导

人工智能生成的辅导是生成式人工智能的另一个用例。它可以让学生在舒适的家中与虚拟导师互动并接收实时反馈。这使得它成为那些可能无法接受传统面对面教育的孩子的理想解决方案。

37.分析模型的数据隐私保护

使用生成式人工智能创建训练数据集的优点之一是它可以帮助保护学生隐私。数据泄露或黑客事件可能会泄露包含学龄儿童个人信息的真实数据。

使用从现实世界数据中学习的人工智能模型创建的合成数据可以提供匿名性并保护学生的个人信息。生成模型生成的合成数据集对于训练其他算法来说是有效且有用的，同时使用起来也安全可靠。

38. 恢复旧学习材料

生成式人工智能可以提高过时或低质量学习材料的质量，例如历史文献、照片和电影。通过使用人工智能提高这些材料的分辨率，它们可以达到现代标准，并且对于习惯高质量媒体的学生来说更具吸引力。

有关生成式人工智能在教育中的用例的更多信息，请参阅我们关于生成式人工智能在教育中的用例的文章。

> 时尚应用

39. 时装设计师的创意设计

生成式人工智能是一种宝贵的工具，可以为时装设计带来新的生命。从创造创新风格到完善和优化现有外观，该技术可帮助设计师跟上最新趋势，同时保持在此过程中的创造力。这可以通过多种技术来完成，例如独特的生成设计或来自其他来源的风格转移。

ClothingGAN 生成的服装。

资料来源：迈向数据科学

40.将草图变成彩色图像

利用生成式人工智能，时尚行业可以将草图快速转换为充满活力的图片，从而节省宝贵的时间和资源。这项技术使设计师和艺术家能够以最小的努力实时体验他们的创作，同时也为他们提供更多不受阻碍的实验机会。

41. 生成代表性时装模特

通过利用生成式人工智能创建各种时装模特，时装公司可以更好地服务其多样化的客户群，并以更真实的方式准确地展示其产品。他们可以使用此类模型为客户提供虚拟试穿选项或服装的 3D 渲染。

42.时尚品牌营销与趋势分析

生成式人工智能可以通过以下方式帮助时尚趋势分析：

汇集各种技术，例如机器学习和概率编程。这些技术允许强大的生成模型考虑时尚行业客户的需求。
为特定消费者的需求生成深度个性化的选项，这超出了传统分析和客户需求算法的能力。

它还通过以下方式提高时尚营销能力：

利用数据分析、自然语言处理和机器学习为目标受众创建高度定制和个性化的产品系列
设计适合特定人的兴趣和偏好的电子邮件、网站页面、标题和广告，以吸引他们
策划有创意且真实的营销和广告内容，这些内容可能会席卷搜索结果

有关如何在时尚行业使用生成式人工智能的更多信息，请查看我们关于时尚中生成式人工智能用例的文章。

> 银行应用

43. 欺诈检测

生成式人工智能为银行提供了强大的工具来检测可疑或欺诈交易，从而增强打击金融犯罪的能力。为了欺诈检测而训练 GAN ，通过将其与欺诈交易训练集结合使用，有助于识别代表性不足的交易。

44. 风险管理

通过利用 GAN，可以计算风险价值估计，显示特定时期内的潜在损失金额或构建用于预测金融市场的经济场景。此外，GAN 通过基于历史数据趋势生成新的、无假设的情况来帮助理解波动性。

45. 为拒绝贷款提供用户友好的解释

决策者和贷款申请人需要了解基于人工智能的决策的解释，包括贷款申请被拒绝的原因。条件 GAN 是一个有用的工具，可以创建对申请人友好的拒绝解释，如下图所示。

人工智能生成的贷款下降解释。

来源11转到脚注：“使用生成对抗网络为拒绝贷款生成用户友好的解释”

46. 数据隐私保护

使用人工智能生成的合成数据有可能克服银行业面临的挑战，特别是在数据隐私方面。合成数据可用于创建可共享的数据，以代替因隐私问题和数据保护法而无法共享的客户数据。此外，合成客户数据非常适合训练机器学习模型，帮助银行确定客户是否有资格获得信贷或抵押贷款，以及可以提供多少贷款。

有关更多信息，您可以查看我们的文章：

生成式人工智能在银行业的用例
金融服务中的生成式人工智能应用

> 游戏应用

47. 程序内容生成

生成式人工智能可以根据预定义的规则和标准生成游戏内容，例如关卡、地图和任务。这可以帮助游戏开发者创造更加多样化和有趣的游戏体验。

48.玩家行为分析

它可用于分析玩家数据，例如游戏模式和偏好，以提供个性化的游戏体验。这可以帮助游戏开发者提高玩家的参与度和保留率。

49. 非玩家角色（NPC）行为

生成式 AI 可以创建逼真且动态的 NPC 行为，例如敌人 AI 和 NPC 交互。这可以帮助游戏开发者创造更具沉浸感和挑战性的游戏世界。

50. 用户界面设计

生成式人工智能可以设计直观且用户友好的用户界面。这可以帮助游戏开发者改善玩家体验并提高玩家参与度。

51. 游戏测试

生成式编程工具可用于自动化游戏测试，例如识别错误和故障，并提供有关游戏平衡的反馈。这可以帮助游戏开发者减少测试时间和成本，并提高游戏的整体质量。

> 旅游应用

52. 身份验证

在机场的人脸识别和验证系统中使用生成式人工智能可以帮助乘客进行身份识别和身份验证。这是通过利用从不同角度拍摄的照片生成乘客面部的综合图像来实现的，从而简化了识别和确认乘客身份的过程。

53. 个性化旅行和目的地推荐

生成式人工智能可用于分析客户数据，例如过去的预订和偏好，为旅行目的地、住宿和活动提供个性化推荐。

> 零售应用

54. 产品及展示设计

生成式人工智能可以根据当前市场趋势、消费者偏好和历史销售数据的分析来创建新的产品设计。人工智能模型可以生成多种变体，使公司能够选出最具吸引力的选项。

例如，为服装、家具或电子产品进行设计可以是一种选择。或者根据客户的选择个性化显示选项是另一种选择。

55.自动化零售内容生成

零售商可以使用人工智能创建产品描述、社交媒体促销内容、博客文章以及其他可改善搜索引擎优化和提高客户参与度的内容。

56. 产品推荐

使用生成模型，人工智能可以根据客户的购买历史和偏好，向他们推荐他们可能感兴趣的新产品或替代产品。它还可以预测他们未来的需求和偏好，从而改善购物体验。

57. 库存管理和供应链优化

生成式人工智能可以帮助预测产品需求，根据历史销售数据、趋势、季节性和其他因素生成预测。这可以改善库存管理，减少库存过多或缺货的情况。

58. 虚拟购物助理

生成式人工智能可以为会话虚拟助理提供支持，帮助客户完成购物之旅，生成对他们的查询的响应并指导他们完成购买过程。

有关更多信息，请查看我们关于零售行业中生成式人工智能的使用和示例的文章。

> 保险申请

59. 政策文件

生成式人工智能工具可以帮助根据用户特定的详细信息生成政策文档。它可以在必要时自动填写信息，从而加快创建这些文档的过程。

60. 风险评估及保费计算

生成式人工智能可以根据历史数据模拟不同的风险场景并计算相应的保费。例如，通过从以前的客户数据中学习，生成模型可以生成对未来潜在客户数据及其潜在风险的模拟。这些模拟可用于训练预测模型，以更好地估计风险并设定保险费。

61. 欺诈检测

生成式人工智能可以生成欺诈性和非欺诈性索赔的示例，这些示例可用于训练机器学习模型以检测欺诈。这些模型可以预测新索赔是否有很高的欺诈可能性，从而为公司节省资金。

如需了解更多信息，请查看我们关于改善保险欺诈检测的 5 种技术的文章。

62. 客户分析

生成式人工智能可用于生成综合客户档案，有助于开发和测试客户细分、行为预测和个性化营销的模型，而不会违反隐私规范。

63. 索赔处理

生成式人工智能模型可用于简化通常复杂的索赔管理流程。他们可以为基本理赔查询生成自动响应，加快整个理赔流程并缩短处理保险理赔的时间。

64. 政策制定

生成式人工智能模型可以根据每个客户的具体需求和情况生成个性化的保险单。基于客户的年龄、健康史、位置等数据，人工智能系统可以生成适合这些个人属性的政策，而不是提供一刀切的政策。

65. 预测分析和场景建模

生成式人工智能模型可以根据历史趋势和数据生成数千种潜在场景。保险公司可以利用这些场景来了解未来潜在的结果并做出更好的决策。

有关这些用例的更多详细信息，请查看我们关于保险领域的生成式人工智能的文章。

> 制造应用

66. 预测性维护

通过使用机器学习算法，制造商可以预测设备故障并主动维护设备。这些模型可以根据机器本身的数据进行训练，例如温度、振动、声音等。当这些模型学习这种数据管理时，它们可以生成有关潜在故障的预测，从而进行预防性维护并减少停机时间。

67. 质量控制

人工智能可以帮助改善制造中的质量控制流程。通过学习过去的产品图像并识别有缺陷的产品，生成式人工智能工具可以生成一个模型来预测新制造的产品是否可能有缺陷。

68. 生产计划和库存管理

生成式人工智能模型可以模拟各种生产场景、预测需求并帮助优化库存水平。它可以使用历史客户数据来预测需求，从而实现更准确的生产计划和最佳库存水平。

有关制造中生成式人工智能的这些用例和其他用例的更多信息，请查看我们的文章。

特定于业务功能的生成式人工智能应用程序

> 客户服务应用

69. 多语言客户支持

ChatGPT 等生成式 AI 工具为客户服务提供的多语言支持涉及使用系统的大语言模型功能为使用不同语言的客户提供支持。对话式人工智能工具可以接受多种语言的训练，并且可以将消息从一种语言实时翻译为另一种语言。

ChatGPT 生成的示例性多语言客户响应。
阅读这篇有关ChatGPT for Business的富有洞察力的文章，了解 ChatGPT 的各种业务应用程序。

70. 个性化的客户响应

对话式生成人工智能工具可以根据客户数据进行训练，例如：

过去的购买记录
聊天记录
客户的反馈意见

为每个客户创建个性化的档案。当客户发送消息时，ChatGPT 或其他类似工具可以使用此配置文件来提供根据客户的特定需求和偏好定制的相关响应。

71. 快速回复客户询问和投诉

可以训练对话工具来识别和响应常见的客户投诉，例如产品质量问题、运输延误或计费错误。当客户发送带有投诉的消息时，该工具可以分析该消息并提供响应，以解决客户的担忧并提供潜在的解决方案。

72. 创建客户电子邮件

ChatGPT 等工具可以使用给定的客户信息为个人客户创建个性化的电子邮件模板。当公司想要向客户发送电子邮件时，ChatGPT 可以使用模板生成适合客户个人偏好和需求的电子邮件。

ChatGPT 针对某个客户问题提供了电子邮件模板。

73. 回复客户评论

当客户在在线评论平台或您的网站上留下评论或评论时，可以使用 ChatGPT 或其他工具生成响应，以解决客户的疑虑并提供潜在的解决方案或帮助。

74. 回答常见问题

例如，可以在公司的常见问题解答页面或知识库上对 ChatGPT 进行培训，以识别并回答常见的客户问题。当客户发送带有问题的消息时，ChatGPT 可以分析该消息并提供响应来回答客户的问题或引导他们访问其他资源。

> 营销应用

75. 营销内容创作

通过使用 ChatGPT 等生成模型进行内容创建，特别是文本生成，可以成为强大的营销工具。这些人工智能生成的文本除了产生想法之外，还可用于多种目的，例如：

以电子邮件、社交媒体帖子、博客文章等形式进行内容营销的内容创建。
为商品和服务做广告的剧本写作和故事讲述（见下图）

AI 使用 ChatGPT 生成用于宣传新型电动汽车模型的内容的示例。

探索如何在内容创作（特别是文案写作）中使用生成式人工智能。在这篇有关生成人工智能文案的文章中探索其应用。

76. 个性化客户体验

ChatGPT 和其他类似的生成工具及其自然语言处理 ( NLP ) 可以根据客户的偏好、过去的行为和人口统计数据为您的客户生成个性化内容。这可以帮助您创建与受众产生共鸣的有针对性的内容，从而提高参与度和转化率。
通过集成对话式人工智能来提升您的销售策略。阅读这篇有关对话式 AI 销售的文章，了解它如何增强客户互动。

77. 受众研究

生成式人工智能可用于分析客户数据，例如：

搜索查询
社交媒体互动
过去的购买行为可以识别客户行为的模式和趋势。

通过分析这些数据，生成式人工智能工具可以帮助您识别目标受众的偏好、兴趣和痛点，从而为您的营销信息、内容和产品开发提供信息。

78. 撰写产品说明

产品描述是营销的重要组成部分，因为它们为潜在客户提供有关产品的功能、优点和价值的信息。 ChatGPT 等生成工具可以帮助创建引人注目且信息丰富的产品描述，与目标受众产生共鸣。

79. 创建客户调查

调查是收集客户反馈和见解的有效方式，可以帮助营销人员改进他们的产品、服务和营销策略。以下是生成式人工智能可以帮助创建客户调查的一些方法：

问题生成
组织调查结构
利用翻译能力进行多语言调查
调查分析

80. 生成视频广告或产品演示

生成式人工智能的视频生成应用可用于以下领域的营销：

视频广告：借助生成式人工智能，企业可以创建可在各种平台上使用的高质量视频广告，包括社交媒体和视频共享网站。这有助于提高品牌知名度并推动转化。
产品演示：视频生成还可用于创建产品演示视频。通过使用生成式人工智能创建这些视频，企业可以以视觉上吸引人的方式展示其产品，这有助于提高参与度和销量。

下面的视频由人工智能生成，展示了其用于营销目的的视觉潜力。

搜索引擎优化应用

81. 为内容写作生成主题创意

ChatGPT 等生成工具可利用其语言处理功能来生成SEO 内容写作的主题想法：

产生相关的关键词和短语
分析竞争对手的内容以确定覆盖范围的差距
根据当前趋势和用户搜索查询建议主题

82. 进行关键词研究

将相关关键字包含到内容中的过程对于成功的 SEO 策略至关重要，因为它有助于确定潜在客户在搜索与网站产品相关的产品或服务时使用的术语和短语。

ChatGPT 等生成工具可以执行关键字搜索优化功能，例如：

生成关键字：它可以通过分析所提供信息中使用的上下文和语言来生成主题或主题的相关关键字列表。
识别关键词趋势：它可以分析搜索数据以识别当前关键词趋势并建议在不久的将来可能流行的术语。

使用 ChatGPT 为 B2B 营销内容生成关键字创意。

83. 找到合适的标题

像 ChatGPT 这样的生成工具可以通过确保标题是以下内容来生成 SEO 友好的标题：

描述性并清楚地传达内容的主题
能够合并与主题相关的相关关键词
简洁明了，通常在 60-70 个字符的范围内，以便在搜索引擎结果页面中获得最佳显示。
引人注目并可能吸引点击，这有助于提高点击率 (CTR) 并最终提高 SEO

84.对搜索意图进行分组

了解查询背后的搜索意图对于创建准确有效地满足客户需求的内容至关重要，这可以带来更高的参与度和转化率。

得益于自然语言处理 (NLP)方法，ChatGPT 等工具可以通过分析搜索查询并根据用户的预期目标或目的对其进行分类，从而帮助进行搜索意图分组。这可以帮助企业和营销人员了解特定搜索词背后的意图，并优化其内容和策略，以更好地满足目标受众的需求和期望。

85. 创建内容结构

ChatGPT 等工具可以通过为给定主题生成大纲和组织建议来帮助创建内容结构。这对于 SEO 最大化很有用，因为结构良好且组织良好的内容不仅可以提供更好的用户体验，还可以帮助搜索引擎理解内容的上下文和相关性。

ChatGPT 创建内容的结构。

86. 生成元描述

元描述是一种 HTML 属性，提供网页内容的简短摘要。元描述充当页面的广告，鼓励用户点击链接并访问该页面。因此，元描述是SEO中的一个重要元素。

ChatGPT 可用于通过生成准确、简洁地描述页面主要主题的内容摘要来创建有效的元描述。

87. 创建站点地图代码

站点地图是一种以结构化格式列出网站所有页面和内容的代码。它是一种 XML 文件，可帮助搜索引擎了解网站的结构和组织。站点地图代码提供有关网站上每个页面的信息，例如其 URL、上次修改日期以及相对于网站上其他页面的优先级。

ChatGPT 可用于生成站点地图代码，生成列出网站上所有页面和内容的 XML 文件。

有关 SEO 最大化的生成式 AI 的用例和优势的更多信息，请查看我们关于ChatGPT SEO 评分的文章。

> 人力资源应用

88. 创建面试问题

人力资源部门在面试过程中经常需要提出一系列问题来询问求职者，这可能是一项耗时的任务。人工智能可用于生成与职位相关的面试问题，并评估候选人的资格、技能和经验。

ChatGPT 为职位创建一组面试问题。

89. 生成入职材料

人工智能可用于为新员工生成入职材料，例如培训视频、手册和其他文档。

90. 职位描述生成

生成式人工智能可用于创建准确反映特定职位所需技能和资格的职位描述。

> 供应链与采购应用

91. 需求预测和供应链管理

生成式人工智能可以帮助企业预测特定产品和服务的需求，从而相应地优化其供应链运营。这可以帮助企业降低库存成本，缩短订单履行时间，并减少浪费和库存过剩。

探索生成式人工智能如何通过预测需求和优化流程来改变供应链运营。通过这篇有关供应链中的生成式人工智能的文章深入了解详细信息。

> 法律申请

92. 合约生成

生成式人工智能可用于根据预定义的模板和标准生成合同。这可以节省采购部门的时间和精力，并有助于确保合同语言的一致性和准确性。

93. 合同遵守

公司拥有数千份具有各种谈判条款的合同。具有语言理解能力的法学硕士或生成式人工智能应用程序可以：

合同分类
识别常用术语
突出显示独特或罕见的术语

> 销售申请

94. 销售辅导

生成式人工智能可根据个人销售代表的绩效数据和学习风格，为他们提供个性化的销售指导。这可以帮助销售团队提高技能和绩效，并提高销售生产力。

95. 销售预测和渠道优化

生成式人工智能可以分析历史销售数据并生成未来销售预测。因此，销售团队可以优化他们的销售渠道并更有效地分配资源。

96. 潜在客户识别和鉴定

人工智能可用于根据客户数据和行为识别潜在的销售线索，并根据潜在客户转化的可能性来确定潜在客户的资格。此外，它还可以生成定制的销售策略和活动以产生潜在客户。

探索从各种业务职能中的生成式人工智能应用程序中获得的统计见解。请阅读有关生成式 AI 统计数据的文章了解更多相关信息。

> 审核申请

97. 审计报告自动化

手动流程（例如报告）可能非常耗时且容易出错。 ChatGPT 等生成模型可以帮助审计员自动执行重复性任务，例如文书工作和报告。具体来说，它可以生成标准化报告（如下图所示），以保证结果呈现方式的一致性。

98. 文件数据分析

审计计划涉及对大量财务和运营数据的频繁分析。

ChatGPT 可以自动执行其中一些数据分析任务，例如：

执行计算
聚合
数据集比较

99. 实时风险监控

生成式人工智能工具也有助于实时风险监控。审计员可以与模型交互，讨论组织的活动、控制系统和业务环境。例如，ChatGPT 可以帮助审计人员评估风险级别，确定需要进行更多调查的优先领域，并深入了解潜在危险。

100. 模式识别和异常检测

生成式人工智能可以帮助审计人员发现并标记审计异常情况以供进一步检查。当正确地与人类评估相结合时，生成式人工智能工具可用于识别潜在的欺诈和增强内部审计功能。

审计人员可以使用生成式人工智能模型的自然语言处理功能，通过向其提供相关数据并要求其寻找奇怪或意外的模式，来揭示可能难以手动识别的潜在风险。https://research.aimultiple.com/nlp/

101. 培训审核员

ChatGPT 广泛应用于教育领域，为学生、教师和研究人员提供帮助。在审计中，它可以通过向审计员提供与其工作相关的专业知识、解释和示例来培训审计员。它可以提供教育材料，例如：

概念性知识
实例探究

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我们的综合指南可以帮助您了解有关生成式人工智能工具及其具体应用的更多信息。

常问问题

什么是生成式人工智能？

生成式人工智能是指旨在创建与人类生成的示例类似的新内容或数据的人工智能算法。这可以包括文本、图像、音乐和其他类型的媒体。这些人工智能系统从大量现有数据中学习，然后利用这些知识生成类似于所学材料的新的原创内容。

流行的生成式人工智能产品有哪些？

OpenAI 的 GPT：这是一个高级语言模型系列，以其根据给定提示生成连贯且上下文相关的文本的能力而闻名。它用于聊天机器人、内容创建和语言翻译等应用程序。

OpenAI 的 DALL-E： DALL-E 是一种专门根据文本描述生成图像的人工智能，以其创造力和根据特定提示创建复杂而详细的图像的能力而闻名。

DeepMind 的 AlphaFold：该人工智能系统用于以极高的准确性预测蛋白质结构，这是生物研究和药物发现方面的重大进步。

Google BERT：虽然主要是一种语言理解模型，但 BERT 显着改进了 Google 搜索引擎理解和处理自然语言查询的方式。

ChatGPT 和生成式 AI 有什么区别？

ChatGPT 是一种特定类型的生成式人工智能。虽然生成式 AI 广义上指的是创建新内容（如文本、图像或音乐）的 AI 系统，但 ChatGPT 专门专注于根据接收到的输入生成类似人类的文本，通常用于对话、回答问题和类似的基于语言的文本任务。

外部链接

“Top Strategic Technology Trends for 2022” (PDF). Gartner. 2021. Retrieved November 1, 2022.
“Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs”. Applied Artificial Intelligence. 33. 1-17.
“FAE-GAN: facial attribute editing with multi-scale attention normalization”. Machine Vision and Applications 32, 97 (2021).
“Review of FutureGAN: Predict future video frames using Generative Adversarial Networks(GANs).” Medium, 13 August 2021, https://medium.com/analytics-vidhya/review-of-futuregan-predict-future-video-frames-using-generative-adversarial-networks-gans-3120d90d54e0. Accessed 15 March 2023.
“SP-GAN: sphere-guided 3D shape generation and manipulation”. ACM Trans. Graph. 40, 4, Article 151 (August 2021).
Walsh B.; Hamilton M.; Newby G.; Wang X.; Ruan S.; Zhao S.; He L.; Zhang S.; Dettinger E.; Freeman W. T.; Weimer M. (September 7, 2023)”Large-Scale Automatic Audiobook Creation“.
“The impact of synthetic text generation for sentiment analysis using GAN based models.” Egyptian Informatics Journal, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1110866522000342. Accessed 27 February 2023.
“ChatGPT plugins.” OpenAI, 23 March 2023, https://openai.com/blog/chatgpt-plugins#code-interpreter. Accessed 24 July 2023.
“AMIE: A research AI system for diagnostic medical reasoning and conversations“. Google. January 12, 2024. Retrieved January 15, 2024.
“Generative adversarial networks and synthetic patient data: current challenges and future perspectives“. NCBI. Accessed 18 December 2022.
“Generating User-Friendly Explanations for Loan Denials Using Generative Adversarial Networks.” Fujitsu, https://www.fujitsu.com/global/documents/about/resources/publications/technicalreview/2020-01/article04.pdf. Accessed 15 March 2023.