到目前為止，高級聊天機(jī)器人、數(shù)字助理和編碼助手似乎是新一代人工智能在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的一些最佳領(lǐng)域。
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【睿觀：生成式AI為企業(yè)帶來了前所未有的機(jī)遇，但也伴隨著一些挑戰(zhàn)。企業(yè)應(yīng)以審慎的態(tài)度擁抱這項技術(shù)，結(jié)合自身實際情況，選擇合適的應(yīng)用場景，并不斷探索和創(chuàng)新，才能真正發(fā)揮生成式AI的潛力，推動業(yè)務(wù)發(fā)展。
1.生成式AI正在重塑客戶交互和內(nèi)部效率，但幻覺風(fēng)險和投資回報率仍需關(guān)注：?高級聊天機(jī)器人和數(shù)字助理在改善客戶服務(wù)和提高內(nèi)部效率方面的潛力。例如，Bolt使用智能聊天機(jī)器人處理客戶投訴，德國電信使用AI助手處理大量客戶互動。數(shù)字助理可以輔助完成各種任務(wù)，例如信息檢索、文檔創(chuàng)建和會議總結(jié)。然而，也要關(guān)注 使用生成式AI的挑戰(zhàn)，特別是“幻覺”問題，即AI生成不正確或無意義的內(nèi)容。此外，企業(yè)在投資這些技術(shù)時，需要仔細(xì)評估其投資回報率，確保實際應(yīng)用能夠帶來預(yù)期的效益。因此，企業(yè)在部署生成式AI時，應(yīng)優(yōu)先考慮風(fēng)險較低的應(yīng)用場景，并建立有效的監(jiān)控和糾錯機(jī)制。
2.生成式AI賦能特定行業(yè)和業(yè)務(wù)流程，定制化和專業(yè)化是關(guān)鍵：?分析藥物研發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全、業(yè)務(wù)流程增強和預(yù)測分析等多個特定行業(yè)的應(yīng)用案例，例如Gen AI用于藥物研發(fā)中的分子建模和相互作用預(yù)測，以及用于金融和保險行業(yè)的風(fēng)險評估。這些案例表明，生成式AI在解決特定行業(yè)和業(yè)務(wù)流程中的復(fù)雜問題方面具有巨大潛力。此外，數(shù)字助理可以針對特定需求進(jìn)行專門設(shè)計，例如在采購敏感化學(xué)品時添加特殊處理說明。這說明，企業(yè)在應(yīng)用生成式AI時，需要根據(jù)自身的具體需求進(jìn)行定制化和專業(yè)化的開發(fā)和部署，才能最大程度地發(fā)揮其效用。
3.從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取洞察是生成式AI的重要優(yōu)勢，多模態(tài)輸入將是未來的發(fā)展趨勢：生成式AI能夠從以前難以處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、視頻和語音消息）中提取有價值的信息。例如，FourKites使用AI從視頻監(jiān)控系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)，用于航運和跟蹤。這表明，生成式AI正在幫助企業(yè)解鎖以前未被利用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，從而獲得更深入的業(yè)務(wù)洞察。此外，多模態(tài)輸入（例如圖像和視頻）將是未來的發(fā)展趨勢。這意味著，未來的生成式AI系統(tǒng)將能夠處理更豐富的數(shù)據(jù)類型，從而提供更全面和準(zhǔn)確的信息。企業(yè)應(yīng)積極探索如何利用生成式AI處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并關(guān)注多模態(tài)輸入技術(shù)的發(fā)展，以便在未來的競爭中保持領(lǐng)先地位。】
2022年?11?月?ChatGPT?的推出引發(fā)了生成式人工智能淘金熱，各大企業(yè)紛紛采用這項技術(shù)并展示創(chuàng)新。
當(dāng)今企業(yè)中根深蒂固的許多AI用例都使用較老、較成熟的?AI?形式，例如機(jī)器學(xué)習(xí)，或者沒有利用?AI?的“生成”功能來生成文本、圖片和其他數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的聊天機(jī)器人、產(chǎn)品推薦引擎和其他一些有用的工具可能僅依賴于早期形式的?AI。
企業(yè)AI?平臺提供商?Domino Data Lab?的?AI?戰(zhàn)略主管?Kjell Carlsson?表示，一些行業(yè)（例如生物技術(shù)）正在尋找使用新一代?AI?的方法，但許多嘗試該技術(shù)的企業(yè)迄今為止發(fā)現(xiàn)的用例數(shù)量有限。他說，對于許多企業(yè)來說，新一代?AI?的投資回報難以捉摸。
“現(xiàn)實情況是，很多用戶沒有足夠的[信息]來制定利用生成式人工智能用例的人工智能戰(zhàn)略，而且他們無法快速獲得足夠的價值，”他補充道?！八麄冋诖罅ν茝V幾個用例，但他們也在構(gòu)建傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和‘預(yù)測性’人工智能用例組合?！?/span>
許多人工智能專家表示，目前生成式人工智能的用例只是冰山一角。隨著生成式人工智能變得更加強大以及用戶在實驗中變得更加富有創(chuàng)意，更多的用例將會出現(xiàn)。
然而，一些新一代人工智能用例已經(jīng)涌現(xiàn)。以下是一些最受歡迎和最有前景的用例。
一、高級聊天機(jī)器人
雖然使用單詞和短語識別的簡單聊天機(jī)器人已經(jīng)存在了幾十年，但具有新一代人工智能功能的新型聊天機(jī)器人可以在處理許多客戶請求時使對話聽起來更自然。
IT分析師?Forrester?將語言人工智能和人工智能代理列為2024?年十大新興技術(shù)之一。例如，歐洲拼車和送貨服務(wù)?Bolt?已經(jīng)部署了一個智能聊天機(jī)器人來處理大多數(shù)客戶投訴，從而節(jié)省了大量成本。
卡爾森指出，許多嘗試使用人工智能的公司都擔(dān)心幻覺，但對于低水平的客戶投訴，幾次失誤并不是什么大問題?！叭绻覀儾恍⌒倪M(jìn)去免費提供一頓飯，而我們本應(yīng)該拒絕給某人一頓飯的信用，那么風(fēng)險非常低，”他說。
另一個例子是，德國電信使用人工智能來改進(jìn)其Frag Magenta?人工智能助手，該公司預(yù)計聊天助手每年將能夠處理?3800?萬次客戶互動。
二、數(shù)字助理
包括微軟和谷歌在內(nèi)的多家大型IT?公司一直在大力推廣人工智能數(shù)字助理，即副駕駛，盡管首席信息官們可能并不完全看好它們的投資回報率。這些助理可以搜索組織內(nèi)部的黑暗角落以獲取信息、創(chuàng)建文檔和幻燈片演示，并總結(jié)電子郵件鏈和視頻會議。副駕駛?cè)斯ぶ悄苓€可以生成供應(yīng)鏈文檔，例如向供應(yīng)商索要報價。
一些視頻會議應(yīng)用程序現(xiàn)在可以生成轉(zhuǎn)錄和摘要，Otter.ai等獨立工具也是如此。Grammarly?等應(yīng)用程序可以糾正語法、拼寫和標(biāo)點符號中的錯誤。
人工智能輔助采購解決方案提供商Labviva?聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官?Nick Rioux?表示，數(shù)字助理還可以針對特定需求進(jìn)行專門設(shè)計。例如，如果一家公司定期采購敏感化學(xué)或生物化合物，那么人工智能可以在采購訂單中添加特殊處理說明。
他說：“企業(yè)生成人工智能最有前景的用例是那些通過增強功能（如內(nèi)容生成、建議和手動任務(wù)自動化）簡化人類任務(wù)的案例?！?/span>
三、編碼助手
最常見的人工智能用例之一是編碼助手。人工智能可以編寫基本的軟件代碼，讓人類程序員專注于更復(fù)雜的任務(wù)。
數(shù)據(jù)編排初創(chuàng)公司Astronomer?的首席技術(shù)官?Julian LaNeve?表示，這些代碼副駕駛員還可以幫助程序員在遇到問題時專注于代碼，而不是求助于搜索引擎或其他資源來尋找答案。
“他們可以編寫代碼注釋，讓?LLM?為他們完成代碼，”他提到大型語言模型時說道?！斑@可以讓開發(fā)人員處于我們所說的‘心流狀態(tài)’和‘專注狀態(tài)’，而不是分散注意力去搜索示例?！?/span>
人工智能咨詢公司GenEdge Consulting?創(chuàng)始人兼執(zhí)行合伙人?Natalie Lambert?補充說，Gen AI?對網(wǎng)站開發(fā)特別有幫助。通過創(chuàng)建網(wǎng)站代碼，Gen AI?可以顯著減少更新網(wǎng)站所需的時間和成本。
“通過利用ChatGPT?等工具，即使沒有深厚技術(shù)專業(yè)知識的用戶也可以直接在他們的網(wǎng)站上開發(fā)和實施代碼，”她說。“這使開發(fā)過程變得民主化，讓網(wǎng)絡(luò)專家能夠在人工智能的幫助下實現(xiàn)他們的愿景?！?/span>
許多在整個軟件開發(fā)生命周期中實施人工智能的企業(yè)目前正在努力解決該技術(shù)的局限性和團(tuán)隊影響，以及他們自己的經(jīng)驗教訓(xùn)。
四、營銷支持
一些人工智能專家和用戶指出，營銷支持是新一代人工智能的優(yōu)勢之一。安全即時通訊工具提供商Brosix?的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官?Stefan Chekanov?表示，新一代人工智能可以創(chuàng)建個性化的營銷材料、分析客戶數(shù)據(jù)并協(xié)助創(chuàng)建內(nèi)容。
“根據(jù)我的經(jīng)驗，在人工智能的幫助下，內(nèi)容創(chuàng)作和社交媒體管理會更加高效，”他說。“花在瑣碎的調(diào)度、優(yōu)化和編輯上的時間更少，意味著專家可以專注于高價值的任務(wù)，這相當(dāng)于節(jié)省了成本?！?/span>
其他人表示，Gen AI可以根據(jù)產(chǎn)品評論進(jìn)行市場分析，甚至可以在客戶意識到問題之前預(yù)測客戶問題。
“對于產(chǎn)品公司來說，了解客戶反饋至關(guān)重要，”銀行和保險提供商USAA?的人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān)?Aswini Thota?表示?！八麄冃枰揽蛻粝矚g或不喜歡什么、新興趨勢、區(qū)域偏好以及客戶如何評價新產(chǎn)品?！?/span>
他說，Gen AI可以從產(chǎn)品評論中提取客戶見解，而公司無需委托調(diào)查。在?Gen AI?出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建了自定義自然語言處理?(NLP)?模型，用于情緒分析和意圖提取，但?Gen AI?為這些早期工作增添了新內(nèi)容。
Thota補充道：“Gen AI?允許我們在同一數(shù)據(jù)集上制作多個提示，只需按一下按鈕，組織就可以提取情緒、討論主題和預(yù)期用途?！?/span>
五、藥物研發(fā)
人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺CUDO Compute?的首席營銷官?Lars Nyman?表示，?Gen AI?正在用于藥物研發(fā)，通過對復(fù)雜分子進(jìn)行建模并預(yù)測其相互作用，“其速度之快讓傳統(tǒng)方法看起來就像停留在撥號上網(wǎng)時代”。他表示，Gen AI?可以大大縮短新藥上市所需的時間。
全球IT?服務(wù)提供商?MSRcosmos?表示，Gen AI?可以幫助制藥公司預(yù)測藥物相互作用、重新利用現(xiàn)有藥物并根據(jù)患者的基因組成制定個性化療法。
2024年初，NVIDIA?宣布推出面向醫(yī)療行業(yè)的?AI?驅(qū)動的?Clara?計算平臺，以及用于藥物研發(fā)的新一代?AI?平臺?BioNeMo。
包括強生公司在內(nèi)的一些生物科技和制藥公司正在推動人工智能成為藥物研發(fā)的下一個重大突破。
六、網(wǎng)絡(luò)安全和欺詐檢測
多家網(wǎng)絡(luò)安全公司正在使用人工智能來增強工具，以查找客戶網(wǎng)絡(luò)和計算基礎(chǔ)設(shè)施上的可疑或異常行為。對話式自動化解決方案提供商Conversica?的首席執(zhí)行官?Jim Kaskade?表示，人工智能系統(tǒng)還可用于高級欺詐檢測，通過分析交易模式和用戶行為，可以非常準(zhǔn)確地預(yù)測欺詐活動。
例如，Palo Alto Networks提供Cortex XSIAM安全運營平臺，該平臺結(jié)合了該公司在?ML?模型和數(shù)據(jù)存儲方面的專業(yè)知識以及?Google?的?BigQuery?企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫及其?Gemini AI?模型。目標(biāo)是實時向安全分析師發(fā)出威脅警報，同時網(wǎng)絡(luò)安全平臺不斷了解新威脅。
七、業(yè)務(wù)流程增強
生成式人工智能在企業(yè)業(yè)務(wù)流程增強方面找到了最佳點。在這方面，公司正在探索使用生成式人工智能來提高業(yè)務(wù)關(guān)鍵型工作流程的效率，這些工作流程通常是其垂直行業(yè)所獨有的。
例如，金融和保險行業(yè)的一些公司正在使用人工智能幫助承銷商評估潛在客戶。Credibly?是一個面向小型企業(yè)的貸款平臺，該公司聯(lián)合首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人?Ryan Rosett?表示，該公司使用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合來評估貸款風(fēng)險并加快貸款流程。
“Credibly正在利用?Gen AI?為我們的承銷商提供超能力，”他說?！白鳛橐患医鹑诳萍假J款公司，我們的成功取決于對尋求融資的企業(yè)主進(jìn)行快速而準(zhǔn)確的風(fēng)險評估?！?/span>
安永的一項調(diào)查顯示，截至2023?年底，幾乎所有保險公司都已采用或?qū)ζ涓信d趣。約?42%?的保險公司已經(jīng)投資了人工智能，約三分之二的保險公司預(yù)計通過使用人工智能，收入將增長?10%?以上。
在法律領(lǐng)域，法律信息服務(wù)巨頭LexisNexis正在擁抱生成式人工智能，以應(yīng)對執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官?Jeff Reihl?所認(rèn)為的該公司所在行業(yè)的顛覆性威脅。
“我們?nèi)珕T上陣，”Reihl?告訴?CIO.com?！拔覀冏隽艘粋€重大調(diào)整，因為從交互能力、答案的全面性和數(shù)據(jù)生成能力來看，這都是一個游戲規(guī)則的改變。它的能力令人震驚?！?/span>
LexisNexis此后發(fā)布了自己的生成式?AI?解決方案?Lexis+ AI，提供鏈接的法律引文，確保律師能夠獲得準(zhǔn)確、最新的法律先例。
八、預(yù)測分析
雖然新一代人工智能模型傳統(tǒng)上擅長檢索和總結(jié)信息，但組織現(xiàn)在正在使用該技術(shù)進(jìn)行預(yù)測分析。
例如，人工智能和機(jī)器人風(fēng)險投資基金Interwoven Ventures?的普通合伙人?Erez Agmoni?表示，一些公司使用人工智能來預(yù)測航運時間表。
航運公司馬士基前人工智能和機(jī)器人部署主管阿格莫尼表示，由傳統(tǒng)人工智能驅(qū)動的預(yù)測分析并不是什么新鮮事，但新一代人工智能在這一任務(wù)中表現(xiàn)出色，因為它能夠處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而不需要預(yù)定義的算法。
他說，運輸時間表難以預(yù)測，有多種因素會影響貨物到達(dá)最終目的地的時間。僅靠查看歷史數(shù)據(jù)的簡單算法不足以提供準(zhǔn)確的交貨日期。
托運人需要多個系統(tǒng)來共享過去和當(dāng)前的數(shù)據(jù)，包括多條航線的表現(xiàn)、天氣、勞動力績效和金融市場狀況等信息。“能夠解決像這樣的問題可以為參與者帶來數(shù)十億美元的收益，這使得人們迫切希望找到解決方案，”阿格莫尼說。
九、從多個來源提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
最復(fù)雜的大語言模型（LLM）可以幫助組織的人工智能戰(zhàn)略利用以前未開發(fā)的非結(jié)構(gòu)化文本、視頻和語音消息數(shù)據(jù)。例如，供應(yīng)鏈可視化平臺供應(yīng)商?FourKites?的執(zhí)行副總裁?Sriram Nagaswamy?表示，一些組織正在使用人工智能從視頻監(jiān)控系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)。
他說：“我們在人工智能領(lǐng)域看到的最令人興奮的突破之一是能夠提取各種應(yīng)用程序中可用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但以前這些數(shù)據(jù)過于繁瑣或耗時，這有可能徹底改變市場?！?/span>
例如，許多航運港口都配有攝像頭，并定期更新。
“如果我們開始捕捉這些畫面，我們只需查看車牌或集裝箱號，就能準(zhǔn)確知道哪些卡車進(jìn)出?！彼f?！按蠖鄶?shù)港口都有這些攝像頭24/7?全天候可用，因此數(shù)據(jù)的民主化和更自然的數(shù)據(jù)收集方式將是最容易實現(xiàn)的成果，可以解鎖有價值的航運和跟蹤見解。”
Nagaswamy看到，具有處理多模式輸入和輸出能力的?LLM?的采用趨勢很大，盡管準(zhǔn)確率可能無法立即達(dá)到?99%。
納加斯瓦米說：“隨著人們逐漸習(xí)慣與大語言模型（LLM）交談或發(fā)送圖像或視頻這一簡單方式，我們將在未來一年看到這一功能在民主化方面取得重大進(jìn)展?！?/span>
