德勤人工智能研究院的報告系統(tǒng)性地剖析了六大關鍵行業(yè)的60個生成式AI應用案例。

報告構建了以六種輸出模態(tài)和六個價值捕獲維度為核心的分析框架，為企業(yè)量化AI部署的潛在投資回報率提供了數據驅動的決策依據。

報告明確了生成式AI的核心價值驅動因素，包括通過自動化實現(xiàn)超過30%的成本削減，以及通過優(yōu)化標準任務提升流程效率。

此外，在增長維度，AI通過超個性化營銷等策略驅動收入增長，并顯著加速新產品與服務的開發(fā)周期。

在金融服務領域，通過生成高質量合成數據，AI能夠有效彌補訓練數據集的不足，從而提升欺詐檢測等模型的準確性。

在生命科學行業(yè)，AI通過模擬分子結構功能，加速了候選藥物的識別與驗證，直接作用于降低研發(fā)成本與縮短周期。

能源與工業(yè)領域則利用AI分析歷史與運營數據，以優(yōu)化資產維護計劃，其核心目標是最小化停機時間并提升設備可用性。

而在科技與電信行業(yè)，AI通過檢索增強生成技術，為現(xiàn)場技術人員提供即時解決方案，顯著縮短故障排查時間。

綜合來看，企業(yè)對生成式AI的應用正從追求單一的成本削減與效率提升，轉向更為復雜的價值創(chuàng)造層面。

未來的趨勢表明，AI將深度嵌入核心業(yè)務流程，通過數據驅動的洞察與預測，成為企業(yè)獲取戰(zhàn)略優(yōu)勢和推動根本性創(chuàng)新的關鍵引擎。