AIGC专题：2023生成式人工智能用例汇编

作者：烟树晚雁发布时间：2024-05-06

AIGC 人工智能

今天分享的是AIGC专题系列深度研究报告：《AIGC专题：2023生成式人工智能用例汇编》

（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A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A1模型主要有六种输出模式。

生成式AI创造的价值

生成式小用例创造的价值主要有:价值要动模式1为更好地网速如何利用生成式A推动差异化的竞争和卓越的运营，

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，我们强词一个生成式AI用例可以呈现不止一种。

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国像求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A1技术的皮用，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。

生成式AI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AI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A1的应用在改善企业经营目标和业务运营方面也创造出新的机遇。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AI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A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，当生成式A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。