隨著企業領導者希望利用人工智慧來滿足業務需求，生成式人工智慧已成為獲得競爭優勢的寶貴工具。這項突破性技術可以用自然語言進行理解和交流，有助於創建個人化的客戶互動和沈浸式虛擬體驗，同時補充員工的能力。
生成式人工智慧與傳統人工智慧的差異不僅在於從現有模式產生新資料的能力。借助生成式人工智慧，企業現在可以提高生產力並降低成本，從根本上改變他們的工作方式。
以下是四個生成式人工智慧用例如何改變商業格局：
虛擬助理
該公司正在轉向人工智慧驅動的工具，如聊天機器人、副駕駛或虛擬助理，以提高生產力和客戶體驗。這些工具將生成式人工智慧與公司自己的數據相集成，以實現精確的回應，從而允許創建可以處理互動式對話的客製化虛擬助理。
在內部，這些助理透過自動化任務和提供見解來補充甚至增強員工的能力，從而騰出時間進行更具策略性的工作。在外部，他們透過簡單的對話提示快速理解和回應查詢，從而改善客戶互動。
例如，對話式人工智慧軟體公司 Kore.ai 對其 BankAssist 解決方案進行了語音、網路、行動、簡訊和社交媒體互動方面的培訓。此解決方案使客戶能夠執行轉帳和支付帳單等任務。基於 AI 的語音助理可透過個人化建議提高效能，將客戶處理時間縮短 40%。
智慧搜尋
由於接受過網路資料集訓練的法學碩士，人們每天都依賴智慧搜尋。這些模型捕捉自然語言和使用者查詢的細微差別。企業在私有文件和雪花數據雲或 Oracle 雲端 ERP 等平台中擁有大量專有數據，這對業務運營至關重要。但到目前為止，充分利用這些數據其實是不可能的。
生成式人工智慧允許企業從標準法學碩士（也稱為基礎模型）開始，該模型是根據公開資料進行訓練的。這種訓練確保模型理解人類語言並獲得廣泛的常識。一旦該模型根據公司資料進行定制，它就可以開發定制的應用程式來解釋特定於業務的術語，並為員工和客戶提供相關的最新搜尋結果。通常，第二個法學碩士用於制衡，監督第一個法學碩士，確保互動保持在界限內並避免不當內容。
內容總結
將文件和會議記錄轉化為簡單的行動項目一直是一個手動且耗時的過程。但藉助生成式人工智慧模型，組織可以在幾秒鐘內總結文件、錄音和影片。
以醫療保健為例。醫學專家現在可以使用生成式人工智慧來簡化對患者筆記的審查，以更快地了解患者需求並提高護理品質。在紐約大學朗格健康中心，研究人員正在開發一個以十年患者記錄為基礎的法學碩士。這不僅限於總結；它是關於預測患者 30 天內再次入院的風險以及其他健康結果。
在金融領域，人工智慧模型就像高速分析師，即時篩選數千個數據點。這意味著投資者和投資組合經理將擁有更敏銳的投資策略和潛在的更好回報。
文件處理
生成式人工智慧使用自然語言處理 (NLP) 工具等機器學習模型來理解、解釋和操縱人類語言，就像我們一樣。使用人工智慧驅動的處理工具，企業可以透過翻譯、校對、自動化內容創建、提取和分析數據以及根據個人或受眾偏好個性化文件來輕鬆存取和部署數據。
這對於處理大量文件的部門（例如法律和金融部門）尤其具有變革性。生成式人工智慧的整合簡化了文件處理並增強了資料流通性和準確性，從根本上改變了企業存取、管理和利用資訊的方式。
實施生成式人工智慧以獲得競爭優勢可以使企業領導者受益匪淺。這種改變遊戲規則的技術可以從現有模式中產生新數據，提高生產力並降低成本。關鍵應用包括用於改善客戶互動的虛擬助理、用於精確數據洞察的智慧搜尋以及用於高效資訊處理的內容摘要。透過根據特定需求客製化法學碩士，企業可以徹底改變營運並推動策略進步。
詳細了解為什麼您應該採用生成式人工智慧作為組織不可或缺的工具集，無論是理解大量數據還是跟上競爭。現在擁抱它的組織將是未來制定行業標準和引領創新的組織。
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人工智慧在商業中的使用現已成為主流，許多組織將人工智慧作為專門用例的獨立技術實施，或將其嵌入處理核心業務流程的通用企業軟體系統中。
對人工智慧的投資持續快速成長。專業服務公司 EY 於 2024 年 3 月對 250 名技術領導者進行的一項調查發現，82% 的科技企業領導者計劃在明年增加人工智慧投資。近三分之二(64%) 的受訪者表示，他們的公司已經制定了內部發展計劃，以幫助員工跟上生成式人工智慧快速發展的特點，76% 的受訪者表示，他們的公司也為員工製定了生成式人工智慧的內部認證計畫。
儘管安永調查的高層對僱用人工智慧人才的困難表示擔憂，並表示需要加強人工智慧監管，但他們對組織中的人工智慧基本上持積極態度：72％的人表示，他們的員工至少每天在工作場所使用人工智慧。最重要的用例是編碼和軟體開發、數據分析以及內部和外部通訊。
我們採訪了人工智慧專家和從業者，了解企業如何應用人工智慧。以下是人工智慧在企業中的 15 個頂級應用。
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人工智慧支援的創新、產品和服務 儘管組織才剛開始利用人工智慧的潛力，但一些組織已經在使用該技術來推動創新並創造新產品和服務。雖然虛擬助理是最著名的例子之一，但各行業正在尋找許多其他方法將人工智慧融入他們的產品中或使用人工智慧開發新產品。例如，《人工智慧驅動的企業》一書的作者、Earley Information Science 的創辦人兼執行長 Seth Earley 指出，一家公司使用人工智慧來改善其電信平台。該組織還採用機器學習和其他人工智慧技術來提高演講者的語音和圖像質量，並防止其他參與者的圖像在螢幕上失真。資訊科技研究集團首席研究總監布萊恩傑克森（Brian Jackson）強調，一家零售商正在與藝術家合作，在服裝上展示他們的設計，使用人工智慧開發藝術品並按訂單生產商品。
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自動化日常認知工作多年來，組織一直使用人工智慧來自動化許多手動任務，例如資料輸入。現在，他們正在使用下一代智慧（例如生成式人工智慧）來處理認知任務，例如總結報告和起草通訊等。電氣和電子工程師協會高級會員尼古拉斯·納普 (Nicholas Napp) 表示：「人工智慧現在正在解決一些繁重的工作。」他指出，人工智慧的這種使用可能會影響許多工作。 “我們的大部分工作都是苦差事，而不是特殊的經驗，而人工智慧真的很擅長這種苦差事。”
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人工智慧提升員工級專家表示，即使任務無法自動化，人工智慧仍可以透過提供建議和指導來幫助員工提升績效。人工智慧顧問、策略家兼Opinosis Analytics 顧問公司創辦人卡維塔·加內桑(Kavita Ganesan) 引用了Grammarly 和類似服務，這些服務使用人工智慧不僅可以發現文本中的拼字錯誤，還可以糾正語法並提供首選措辭以提高用戶的寫作水平。其他人指出，生成式人工智慧為工人帶來了更多幫助，他們幾乎沒有經驗，也可以使用該工具編寫軟體程式碼、設計徽標或製定行銷策略。諮詢公司Thoughtworks 的首席人工智慧長 Mike Mason 表示，此類人工智慧應用程式“有助於提高公司初級人員的技能，並幫助他們達到更高級的水平，並幫助專家真正發光發熱” 。 “它是一個推動者，讓人們能夠做他們原本無法做的事情。”
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人工智慧作為創造力 事實上，人工智慧現在能夠創作各種類型的作品，包括視覺藝術、音樂、詩歌和散文以及電腦程式碼。有些人質疑人工智慧生成的作品在法律或藝術意義上是否具有衍生性，或者兩者兼而有之，因為該技術透過分析和學習訓練資料來發揮作用。不管答案如何，人工智慧正在被組織用來創作一系列作品。 Napp 也是Xmark Labs 的共同創辦人，他用一個受白鯨啟發的問題來測試OpenAI：「身為亞哈船長，你能假裝自己是個十幾歲的TikTok 影響者，告訴我你對鯨魚的探索嗎？ – 並收到了一份原始的三段敘述作為回應。 Napp 還表示，他和一位數學老師使用 ChatGPT 創建數學概念的實際示例來激勵學生，並與他的一個孩子一起為奇幻遊戲《龍與地下城》創建了一場冒險。以下是人工智慧在商業中的 15 個頂級應用，以及特定行業的人工智慧使用範例。
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透過人工智慧存取和組織知識存取和組織知識是人工智慧（尤其是生成式人工智慧）向組織及其員工展示其潛力的另一個領域。該技術不僅可以讓工作人員搜尋大量資訊（例如機構文件或特定行業數據）以查找相關元素，還可以組織和總結這些元素。儘管人工智慧的這種應用具有潛在的變革性，但厄利警告說，該技術不夠可靠，無法在沒有人工監督或審查的情況下使用。他解釋說，ChatGPT 等人工智慧系統並不總是擁有得出準確和完整結論所需的所有數據集，而且它們經常做出不正確的假設。例證：兩位律師於 2023 年初提交了一份使用 ChatGPT 建立的法庭摘要，結果發現技術捏造了法律文件中引用的一些案例。
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用於優化的人工智慧優化是另一個人工智慧用例，它跨越行業和業務功能。基於人工智慧的業務應用程式可以使用演算法和建模將數據轉化為可操作的見解，了解組織如何優化從工人時間表到生產產品定價的一系列功能和業務流程。人工智慧系統可以使用數據、識別瓶頸並提供最佳化的實施選項。會計和諮詢公司 BPM 的首席資訊長 Moe Asgharnia 表示：“組織可以利用人工智慧實現重複性任務的自動化，從而減少人工工作並提高準確性。”
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更高的生產力和更有效率的營運組織採用人工智慧技術的另一個首要原因是提高生產力和產生更高的效率，專業服務公司畢馬威 (KPMG) 的美國領導人兼人工智慧資料工程主管 Sreekar Krishna 表示。他說，人工智慧可以插入許多需要人類勞動的流程中，然後完全或部分地執行該流程——比任何人類都更快、更準確和更大的數量。
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透過人工智慧實現更有效的學習和培訓許多組織正在使用或探索如何使用智慧軟體來改善人們的學習方式。智慧工具可用於根據每個工人的經驗和知識，根據他們的學習需求和理解程度量身定制教育計劃。阿斯加尼亞說，這可以讓組織實施更有效的培訓計畫。
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人工智慧作為教練和監控者在相關應用中，組織正在部署人工智慧驅動的系統，在員工工作時進行指導。專家解釋說，該技術能夠近乎即時地監控和分析操作並提供回饋，從而指導或指導工人完成整個過程。例如，許多物流和運輸公司使用配備攝影機、眼球追蹤技術和其他人工智慧演算法的系統來監控分心駕駛，提醒員工注意問題行為並提供糾正措施。
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決策支援 人工智慧在企業中的一個類似應用是智慧決策支援系統（DSS）的使用。這些系統對數據進行分類和分析，並根據分析結果為人類做出決策提供建議和指導。阿斯加尼亞說，醫生、會計師和研究人員都是使用此類軟體的專業人士。作為一個例子，他指出 DSS 可以幫助會計師深入研究稅法，以確定對客戶最有利的稅務策略。
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支援人工智慧的品質控制和品質保證 製造商幾十年來一直在使用機器視覺（人工智慧的一種形式）。他們現在正在透過添加具有深度學習功能的品質控制軟體來推進此類用途，以提高品質控制功能的速度和準確性，同時控製成本。這些系統提供了更精確、不斷改進的品質保證功能，因為深度學習模型創建自己的規則來確定品質的定義。
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用於個人化客戶服務、體驗和支援的人工智慧提供個人化客戶服務和體驗是人工智慧最受歡迎的企業用例之一。 「它使用客戶識別碼並整合來自多個系統的訊號來了解他們是誰、對他們的描述以及他們創造個人化體驗的動機，」Earley 解釋道。厄利表示，儘管人工智慧用於此類目的的情況很普遍，但公司的效率可能會更高。 「我認為個人化目前做得不好，或沒有達到應有的水平，」他說。
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更安全的操作許多行業正在使用人工智慧來提高安全性。建築公司、公用事業公司、農場、採礦業和在外部地點或廣闊地理區域工作的其他實體正在從攝影機、溫度計、運動探測器和天氣感測器等端點設備收集數據。然後，組織將這些數據輸入智慧系統，識別有問題的行為、危險情況或商機，並提出建議，甚至採取預防或糾正措施。其他行業也類似地使用人工智慧軟體應用程式來監控安全狀況。例如，製造商正在使用人工智慧軟體和電腦視覺來監控工人的行為，以確保他們遵守安全協議。各種組織都可以使用人工智慧來處理從現場物聯網生態系統收集的數據，以監控設施或工人。在這種情況下，智慧系統會監視並向公司發出危險情況警報，例如送貨卡車的分心駕駛。
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人工智慧用於功能領域的改進典型企業內的功能領域也充分利用人工智慧來滿足自己的特定需求：客戶服務使用由機器學習演算法和自然語言處理支援的聊天機器人來理解客戶請求並比人類更快、更便宜地做出回應工人可以。人工智慧還支援推薦功能，該功能使用客戶數據和分析來建議客戶最有可能需要或想要並因此購買的產品。智慧型系統可以利用分析（例如聊天機器人和推薦引擎中使用的分析）來幫助員工更好地服務客戶，以便在員工服務客戶時向他們提供建議。
行銷使用智慧系統來了解用戶及其購買模式，以便他們能夠創建有針對性的行銷活動，其成功率比一般同行更高。一些組織還結合智慧技術（包括臉部辨識、地理空間軟體和分析）來識別店內顧客並推廣符合他們個人喜好的產品、服務或銷售。
供應鏈功能使用演算法來預測何時需要什麼以及運輸供應的最佳時間。在這個用例中，人工智慧透過最大限度地減少甚至可能消除庫存過剩和需求產品短缺的風險，幫助企業領導者創建更有效率、更具成本效益的供應鏈。
人力資源部門使用人工智慧驅動的系統來幫助編寫更有趣和更準確的職位發布，識別和篩選潛在候選人，並為員工創建個性化的培訓和發展計劃。
網路安全使用 AI 更有效率地監控企業 IT 環境，以偵測可能顯示網路威脅的異常情況。
IT 可以使用人工智慧系統來編寫和記錄程式碼。
最高管理階層和董事會可以使用人工智慧來識別、分析和評估風險，幫助他們制定更好的風險管理策略。
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根據IBM 2022 年全球人工智慧採用指數，生成式人工智慧已進入商業世界，值得注意的是，有35% 的公司已經採用了生成式人工智慧。問題，從而徹底改變業務運作。包括 ChatGPT 在內的生成式人工智慧工具可以分析大量數據，以產生傳統方法通常無法提供的獨家見解。
生成式人工智慧對商業有深遠的影響，從內容創建自動化到供應鏈優化和改進的客戶服務。透過將機器學習和自然語言處理相結合，生成式人工智慧工具使企業能夠做出明智的決策、優化營運並增加利潤。
本部落格將深入探討 ChatGPT 等生成式 AI 工具可以解決的無數複雜業務問題。
在我們了解生成式人工智慧工具可以解決的最複雜的業務問題之前，讓我們先對生成式人工智慧是什麼有一些基本的了解。
生成式人工智慧是人工智慧的一種非凡形式，涉及利用複雜的演算法來產生創新和新穎的數據或資訊。與遵守預設規則的傳統人工智慧系統不同，生成式人工智慧可以透過分析現有數據中的複雜模式來創造全新的東西。
對於尋求解決需要創造力和創新的複雜問題的企業來說，生成式人工智慧的這一特性使其成為一個異常強大且有用的工具。
生成式人工智慧最普遍的應用之一是影像生成和自然語言處理，它可以用來製作原始文字或對話。 ChatGPT 就是一個例子，它是 OpenAI 設計的一個大型語言模型，能夠對文字提示產生類似人類的回應。因此，ChatGPT 是聊天機器人和其他對話介面的理想工具。
生成式人工智慧能做什麼？
最新的生成式人工智慧進步有可能加快人工智慧的採用，即使在缺乏廣泛人工智慧或數據科學專業知識的組織內也是如此。儘管客製化仍然需要專業知識，但現在可以透過 API 使用相對適度的資料集來整合特定任務的生成模型。
生成式人工智慧使企業能夠提高人類創造力並加速創新。它可以提高營運效率、制定引人注目的行銷活動、偵測詐欺並產生虛擬代理。利用生成式人工智慧和適當的數據，企業能夠探索新的視野、降低風險、簡化生產和自動化任務，從而實現創新突破並顯著降低成本。
生成式人工智慧實現的功能可分為三個關鍵領域：
產生創新輸出：以各種格式創建新鮮、獨特的輸出，例如產生影片廣告，甚至設計具有抗菌特性的新型蛋白質。
簡化營運：生成式人工智慧在商業中的主要用途之一是有效簡化營運。它們有助於加速手動或重複性任務，包括電子郵件撰寫、編碼或總結大量文件。
客製化客戶互動：透過聊天機器人為特定受眾客製化內容和訊息，以實現個人化客戶互動或根據特定客戶的行為模式提供有針對性的廣告。
生成式人工智慧模型的類型
生成式人工智慧模式已成為一個重要領域，對各行業產生深遠影響，從增強醫療診斷到改變內容生成流程。這些多功能模型正在重新定義我們處理複雜問題和任務的方式。以下是在特定領域和應用中表現出色的多種生成式人工智慧模型：
生成對抗網路（GAN）
這些模型非常適合影像複製和合成資料生成等任務。 GAN 由兩個神經網路、一個生成器和一個判別器組成，它們相反地工作以產生真實的輸出。例如，GAN 可用於創建不存在的面孔的逼真圖像，以保護臉部辨識系統中的隱私。
範例-CycleGAN
基於變壓器的模型
這些模型對於文字生成和程式碼完成來說非常出色。基於 Transformer 的模型包括著名的範例，例如生成式預訓練 Transformer (GPT) 和來自 Transformer 的雙向編碼器表示 (BERT)。
範例 - GPT-3、BERT
擴散模型
它們非常適合影像生成和影像合成。擴散模型應用逐漸降噪過程來產生高品質影像。他們可以從嘈雜的輸入中重新創建照片或生成逼真的場景和物體。
範例-CLIP
變分自動編碼器 (VAE)
這些模型可以有效地創建逼真的圖像、音訊和視訊內容。 VAE 採用編碼器-解碼器架構運行，讓它們在保留關鍵功能的同時產生內容。它們在生成高分辨率醫學圖像或逼真的視頻遊戲環境等應用中非常有價值。
範例-VAE-GAN
單峰模型
它們設計用於使用單一資料輸入格式。它們專注於基於特定輸入資料類型的文字生成、圖像合成或音訊生成等任務。
範例 - WaveGAN、BigGAN
多式聯運模型
這些類型的模型經過定制，可以在生成輸出時接受各種類型的輸入和提示。例如，GPT-4是一種能夠處理文字和圖像的多模態人工智慧模型。它可以為圖像提供描述性文字或將圖像合併到文字內容中。
範例 - GPT 4、CLIP
大型語言模型 (LLM)
當今最廣泛認可的生成式人工智慧模型（法學碩士）可以大規模生成和完成內容。它們廣泛用於產生新聞文章、回答問題和創建對話代理等任務。
範例 - GPT4、XLNet
另請閱讀：LLM微調探索性指南 - 意義、應用、方法、最佳實踐
神經輻射場 (NeRF)
這些是基於 2D 影像輸入產生 3D 影像的新興技術。 NeRF 可從 2D 照片重建 3D 場景和對象，從而實現虛擬實境、3D 建模和建築視覺化中的應用。
範例 - MetaHumans 和 Holodeck
商業生成人工智慧可以產生什麼類型的內容，它來自哪裡？
生成式人工智慧模型擴展了其創建各種形式內容的能力，增強了其在不同領域的實用性：
文字
像 OpenAI Sora 這樣的生成人工智慧可以創建文字並將其轉換為視頻，包括文章、散文、故事、詩歌等。它還可以自動翻譯語言並總結文字。
圖像和視覺效果
DALL·E 和 CLIP 等高級 AI 模型能夠根據文字描述產生圖像，反之亦然。這些模型可用於各種創意應用，例如藝術品創作、設計元素、行銷視覺效果等。
聲音的
生成式人工智慧能夠模仿人類語音、創作音樂以及幫助轉錄音訊和語音助理任務。這為配音、音樂製作和自動轉錄服務提供了可能性。
影片
一些人工智慧模型能夠創建令人信服的深度偽造影片並協助影片編輯和製作，從而擴大了影片內容創建和後製任務的潛力。
程式碼
GPT-3 等 AI 模型能夠產生多種程式語言的程式碼片段。事實證明，此功能對開發人員非常有益，因為它有助於自動執行重複的編碼任務。
生成式人工智慧模型是在大量的文字和程式碼資料集上進行訓練。這些數據可以來自多種來源，包括：
書籍、文章和網站
程式碼儲存庫
社群媒體貼文
聊天記錄
客戶評價
產品說明
技術文件
生成式人工智慧利用這些資料來源的多樣性來產生高品質的內容，徹底改變內容創建、自動化和創意流程。
（另請閱讀：生成式人工智慧如何重塑醫療保健產業 - 10 個應用程式和用例）
可以透過商業生成人工智慧解決的最複雜的業務問題
現在讓我們來看看利用生成式人工智慧工具可以解決的主要業務挑戰。
內容創作
製作高品質的內容是企業界最艱鉅、最耗時的任務之一，無論是製作產品描述、宣傳資料，甚至整篇文章。在這種情況下，公司可以在業務中利用生成式人工智慧技術，在有限的時間內產生可接受的品質內容。
透過利用自然語言處理和機器學習演算法，生成式人工智慧工具可以評估現有內容並創建符合特定標準的新的高品質內容。這可能涉及語氣、風格，甚至目標受眾等考慮因素。
例如，組織可以使用 ChatGPT 建立針對特定人群的社群媒體貼文或產生突出特定功能和優點的產品描述。
除了節省時間和資源之外，這種方法還可以提高內容的整體品質和一致性。這在電子商務等領域尤其有用，因為產品描述和評論在推動銷售方面發揮關鍵作用。
客戶服務
客戶服務是一個至關重要的領域，ChatGPT 等生成式人工智慧工具可以解決具有挑戰性的業務問題。由 ChatGPT 提供支援的聊天機器人可以為客戶的詢問提供及時、準確的答案，從而改善整體客戶體驗。他們還可以根據客戶的購買歷史和偏好向他們提供量身定制的建議。
例如，零售商可以使用 ChatGPT 建立聊天機器人，幫助客戶定位產品、回答查詢和處理訂單。聊天機器人還可以編程來識別和解決客戶投訴和問題，確保及時解決和客戶滿意度。
同樣，醫療保健提供者可以部署 ChatGPT 驅動的聊天機器人，幫助患者安排預約、提供有關醫療程序的資訊並回答與健康相關的問題。這可能有助於醫療保健提供者簡化操作、減少等待時間並提高患者治療效果。
[另請閱讀：人工智慧如何使醫療保健產業變得聰明？
透過利用這項技術，企業可以提升客戶體驗、提高營運效率並推動成長。
合法的
協助公司的合法營運是最重要的生成式人工智慧商業應用之一。企業可以從法律部門使用生成式人工智慧工具中獲得相當大的優勢。透過進行法律研究、審查判例法和製定法律文件的能力，生成式人工智慧有潛力使法律團隊更有能力、更熟練地運作。
舉個例子，公司的法律團隊可以利用ChatGPT來審查合約並找出潛在的法律困境，從而確保遵守法律規定並減少法律糾紛的可能性。
此外，ChatGPT 的預測能力可以幫助法律團隊透過檢查先前的判決、法律和法規來做出明智的決策。反過來，這可以使公司製定有效的法律策略並最大限度地減少可能發生法律糾紛的可能性。
透過利用生成式人工智慧進行業務，企業可以提高法律團隊的生產力和效率，降低與法律研究和文件起草相關的成本，並提高所提供法律服務的品質。因此，越來越多的公司利用這些工具來簡化其法律流程也就不足為奇了。
（另請閱讀：金融服務中生成式人工智慧的 10 個用例和真實範例）
處理人力資源流程
ChatGPT 等人工智慧工具有潛力為企業人力資源營運提供重要支援。 ChatGPT 透過自然語言處理和機器學習技術，可以機械化重複性的人力資源雜務，同時為員工的詢問提供準確、快速的答案。該應用程式是人力資源中生成式人工智慧業務用例的一個主要範例。
例如，企業可以利用生成式人工智慧的力量來設計虛擬人力資源助理。這個虛擬助理可以幫助員工完成管理休假、管理福利以及向組織介紹新員工等任務。此外，聊天機器人可以根據員工的技能和興趣為他們提供量身定制的職涯發展建議，從而提高員工的參與度和留任率。此外，生成式人工智慧可用於在線上入學考試中製定防作弊措施。
此外，ChatGPT 可以透過審查履歷和職位描述來支援人才招聘，以發現空缺職位的合格候選人並安排面試。這可以幫助人力資源部門節省時間並提高招募品質。
從本質上講，生成式人工智慧整合在業務中有很多好處，尤其是在人力資源營運中。此技術可幫助企業優化人力資源流程、降低勞動成本並提高員工滿意度和留任率。
數據分析
商業中的生成式人工智慧技術透過揭示人類感知不到的隱藏模式和趨勢，在數據分析方面提供了顯著的優勢。人工智慧揭示此類見解的能力使企業有機會發現新的成長領域、優化營運並提高客戶滿意度。
生成式人工智慧的情感分析能力是數據分析中的一個很好的用例。 ChatGPT 等工具可以分析社群媒體數據，以確定顧客對品牌、產品或服務的傾向。透過利用這些訊息，可以透過完善的行銷策略、更深入的客戶洞察和提高整體客戶滿意度來實現生成人工智慧為企業帶來的好處。
此外，企業的生成式人工智慧工具有潛力分析大量數據並偵測潛在風險。此類分析見解使使用生成式人工智慧的企業能夠在潛在問題升級之前主動識別和解決問題。
透過分析客戶回饋和行為，商業中的產生人工智慧技術可以識別出顯示客戶流失高風險的模式。此功能可讓企業主動解決此類模式，從而透過個人化優惠和激勵留住客戶。
[另請閱讀：企業資料科學與分析完整指南]
提升銷售量
許多組織將生成式人工智慧用於業務，特別是為了提高銷售額。作為增加銷售和保持競爭力的一種手段，生成式人工智慧 (AI) 在商業世界中變得越來越重要。該技術的一個具體應用涉及使用生成語言模型來創建個人化的產品描述，以滿足客戶的個人需求和偏好。透過分析客戶資料和行為，產生人工智慧能夠產生獨特且引人注目的描述。
價格優化是在商業中充分利用生成式人工智慧技術的另一種方式。透過分析市場趨勢、顧客行為和競爭對手價格，產生模型能夠產生產品或服務的最優價格。這使得企業能夠最大限度地提高收入，同時仍為客戶提供價值。
此外，需要客戶細分和有針對性的行銷活動幫助的公司可以將生成式人工智慧用於業務。透過審查客戶數據，生成模型可以檢測模式並創建有針對性的活動來吸引特定的客戶群。
銷售培訓是可以將生成式人工智慧用於業務的另一個領域。生成式人工智慧可以根據每個銷售人員的個人需求和優勢開發個人化的銷售培訓計劃。透過績效數據的分析，產生式人工智慧可以產生客製化的培訓材料，以解決銷售人員需要改進的特定領域。
新產品開發
新產品開發是生成式人工智慧在商業中的另一個重要用途。開發創新產品和加快設計流程對許多公司來說可能是複雜的業務困境。儘管如此，還是有一些創意的方法來解決這些障礙，其中之一就是利用人工智慧驅動的機制。
透過利用人工智慧，企業可以快速審查大量數據並根據特定參數產生優化設計。這可以顯著減少產品開發的持續時間和費用，同時仍確保品質和性能。
例如，在製造業中，人工智慧驅動的設計工具可以仔細檢查各種設計約束，例如重量、強度和材料使用，從而為汽車零件、飛機零件等產品產生最佳化設計。因此，新產品開發是最令人興奮的生成式人工智慧業務用例之一。
此外，人工智慧驅動的機制還可以用於根據客戶偏好和行為制定個人化產品設計。透過審查客戶數據，企業可以產生獨特且量身定制的產品設計，以滿足個別客戶的需求和期望。
[另請閱讀：如何在您的業務中採用人工智慧？完整的指南]
透過在業務中使用生成式人工智慧，企業可以保持競爭力，並更有效地向市場推出新穎且有吸引力的產品。
詐欺偵測
為了解決商業領域複雜的詐欺偵測問題，公司可以採用人工智慧驅動的工具。這些工具能夠主動偵測並阻止各種類型的詐騙活動。
在商業中使用生成式人工智慧的一項有利應用是在偽造身分證件識別領域。這些工具可以快速掃描和驗證護照、駕照等身分證明文件，以防止詐欺活動。
此外，公司可以利用人工智慧驅動的工具來識別支付詐欺。這些工具審查支付資料並識別可疑交易或模式，使企業能夠採取適當的行動並防止詐欺活動。
人工智慧驅動的詐欺檢測工具可以發揮作用的另一個領域是虛假帳戶的驗證。這些工具會仔細檢查用戶行為和數據，以發現虛假帳戶，並阻止他們訪問平台或發起詐欺交易。
此外，專門的 IT 諮詢服務公司提供的人工智慧工具能夠揭露電子郵件網路釣魚詐騙。這些工具檢查電子郵件內容和使用者行為，以識別潛在有害的電子郵件，並在造成任何損害之前警告或封鎖使用者。
商業中的生成式人工智慧技術提供了詐欺偵測機制，可以保護企業及其客戶免受金錢損失和聲譽損害。
[另請閱讀：機器學習如何幫助金融科技業的金融詐欺偵測]
編碼
在編碼領域運作的企業會遇到與編寫高效且無錯誤的程式碼相關的複雜問題。儘管如此，人工智慧驅動的工具可以幫助解決這些挑戰。
對於在程式碼創建領域中運作的企業來說，編碼是生成式人工智慧的主要用途之一。透過分析預先存在的程式碼，他們可以產生經過最佳化、精確且精簡的新程式碼。
品質保證是人工智慧驅動工具可以提供幫助的另一個領域。透過檢查程式碼，他們可以在造成任何障礙之前發現可能的錯誤。例如，CodeSonar 是一種先進的靜態分析工具，能夠識別和修正程式碼中的錯誤，從而節省開發人員寶貴的時間和精力。
使用生成式人工智慧的企業的現實例子
以下是企業如何成功實施生成式人工智慧來解決複雜問題的一些具體範例：
英科醫療
Insilico Medicine 將生成式人工智慧應用於藥物發現。它加速了識別潛在候選藥物的過程，最終提高了研究效率。
通用汽車
汽車製造巨頭通用汽車在汽車零件的設計中使用生成式人工智慧。這將帶來輕量化、高效的零件，從而提高燃油經濟性和性能。
高盛
高盛利用生成式人工智慧技術自動產生財務報告。這會顯著加快報告流程，為員工騰出寶貴的時間來專注於更具策略性和高價值的任務。
Google Translate 的生成式人工智慧、神經機器翻譯 (NMT) 模型可提供跨多種語言的準確翻譯。這項革命性的技術改變了語言翻譯，使旅客、企業和國際交流受益。它們為來自不同文化和背景的人們之間的溝通與合作開闢了新的機會。
銷售人員
Salesforce Einstein 是一款由人工智慧驅動的工具，可協助企業透過聊天機器人改善客戶服務。這些聊天機器人可以產生類似人類的回應，回答客戶的詢問，甚至促進銷售流程。 Salesforce 的生成式 AI 功能可增強客戶支援並自動執行日常任務，讓人工代理專注於更複雜的問題。透過自動化日常任務並提供個人化支持，Salesforce Einstein 是商業中生成式 AI 的範例之一，可協助企業提高客戶滿意度並增加銷售收入。
可以將生成式人工智慧用於商業的行業
人工智慧對許多行業、跨領域產生了巨大影響，許多行業正在意識到它的潛力。以下是商業中的一些生成式人工智慧範例。
製藥公司
人工智慧工具可以幫助更有效、更準確地識別潛在的候選藥物。 Exscientia 是一家在人工智慧幫助下開發了兩種藥物的公司，目前正處於臨床試驗階段，另外兩種藥物正在研發中。
生成式人工智慧還可以改變醫療保健領域的其他領域，例如醫院內病患的溝通。例如，我們的客戶 YouCOMM 使用人工智慧提供即時醫療協助，並減少緊急情況下患者的援助等待時間。
人工智慧正在以多種方式使醫療保健產業變得智慧化。可以預見，生成式人工智慧在醫療保健領域的使用將隨著時間的推移而增加，我們將在他們的幫助下打破製藥和醫療保健領域的許多障礙。
材料科學
材料科學是生成式人工智慧可以提供幫助的另一個領域。
一項令人興奮的進展是，功能性奈米材料中心的研究人員成功地利用生成式人工智慧發現了新型自組裝奈米結構。這項突破為生成式人工智慧商業應用開闢了可能性，它可以發現提高電池、太陽能電池、汽車零件和其他技術效率的材料。此外，生成式人工智慧還可用於優化現有材料的製造工藝，從而降低生產成本並全面提高材料品質。
金融
金融領域存在許多複雜的障礙，可以透過產生人工智慧工具的幫助來克服。例如，透過分析大量資料集、識別趨勢並預測違約的可能性，生成式人工智慧工具可以協助信用風險評估。
例如，Appinventiv 利用人工智慧和機器學習技術在短短十週內幫助一家著名的歐洲銀行優化其客戶服務並減少客戶流失。
投資管理是生成式人工智慧工具可以發揮優勢的另一個領域。摩根大通和第一資本等銀行已成功在其烘焙系統中使用人工智慧。
教育
在教育領域，生成式人工智慧可以透過分析學生的數據和行為來創建客製化的學習材料，從而提供個人化和個人化的學習體驗。透過這樣做，它可以提高學生的參與度，豐富學習過程，並使教師能夠向學生提供客製化的回饋。
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娛樂
在娛樂領域，生成式人工智慧可以根據使用者的喜好和行為為電影、音樂和其他娛樂內容提供個人化推薦。這可以增強使用者的體驗，激發他們的好奇心，並促使他們探索新內容。
就業
此外，生成式人工智慧有能力改善求職過程。它可以審查工作數據，為候選人提供合適的機會，並為雇主優化招募流程，從而提高效率和個人化。透過生成式人工智慧的實施，可以客製化求職體驗，以滿足求職者和雇主的需求，從而實現更成功的工作匹配和更充實的職業生涯。
Appinventiv 將 JobGet 的工作履行期縮短至 3 天，使就業環境變得可訪問、即時且高效，從而籌集了 5,200 萬美元的資金。
企業如何透過採用生成式人工智慧解決方案來獲得積極的投資回報？
將生成式人工智慧融入企業可以顯著節省成本、提高營運效率和收入成長，使其成為全球企業的穩健投資之一。他們可以透過以下方式採用生成式人工智慧解決方案來獲得正面的投資回報 (ROI)：
成本最佳化
生成式人工智慧可以自動執行手動或重複性任務，使員工能夠專注於更具策略性的工作。這可以為各種規模的企業帶來顯著的成本優化。
提高效率
生成式人工智慧可以加速內容創建和數據分析等任務，從而節省企業的時間和金錢。例如，生成式人工智慧可以產生個人化的行銷活動、產品描述和客戶支援回應。
增加收入
生成式人工智慧可以透過提高客戶參與度和推動銷售來幫助企業增加收入。例如，生成式人工智慧可用於創建有針對性的推薦、個人化產品建議和引人入勝的社群媒體內容。
風險緩解
生成式人工智慧可以幫助企業識別資料中的模式、趨勢和潛在問題，使他們能夠主動應對挑戰並最大限度地降低風險。例如，生成式人工智慧可用於識別詐欺、偵測網路安全威脅等。
客製化解決方案
生成式人工智慧可以透過產生創意內容和想法來幫助企業進行創新。這可以幫助他們探索新的可能性並開發新的產品和服務。例如，生成式人工智慧可用於設計新的藥物分子、創建創新的廣告活動以及開發新的商業模式。
生成人工智慧的顯著趨勢以及企業如何從中受益？
生成式人工智慧的一些突出趨勢預計將塑造企業營運以及與客戶互動的方式。下面讓我們詳細了解它們：
高級 NLP：透過改善溝通保持領先地位
自然語言處理 (NLP) 的持續發展，例如更準確的語言理解和更好的上下文處理，對企業至關重要。這使他們能夠改進聊天機器人、客戶支援、內容生成和多語言服務。隨時了解這些進步可以幫助企業更有效地與客戶溝通，並在提供一流支援方面獲得競爭優勢。
例如，基於 NLP 的聊天機器人提供更個人化和有用的客戶服務體驗。
個人化：透過個人化體驗提升客戶滿意度
生成式人工智慧分析數據和創建客製化內容的能力是一種不斷增長的趨勢。跟上這些進步可以幫助企業根據個人客戶偏好客製化產品、服務和行銷工作，提供高度個人化的體驗並提高客戶滿意度和忠誠度。
例如，生成式人工智慧可用於創建個人化產品推薦、有針對性的行銷活動和客製化的客戶支援互動。
內容創建：透過自動內容生成節省時間和資源
透過產生人工智慧進行內容創建的自動化變得越來越複雜。跟上這些發展可以為部落格、社交媒體和行銷材料產生高品質的內容，並保持一致性和相關性，從而顯著節省企業的時間和資源。
例如，生成式人工智慧可用於建立針對特定受眾的部落格文章、社群媒體文章和產品描述。
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視覺藝術與設計：釋放新的創意可能性
生成式人工智慧現在被用來創造視覺藝術和設計。跟上這些趨勢可以為企業提供新的創造力機會，無論是開發獨特的設計、出於行銷目的創作藝術還是探索新的藝術方向。這可以使他們在視覺識別和品牌方面與競爭對手區分開來。
例如，生成式人工智慧可用於為徽標、網站和行銷材料創建獨特且引人注目的設計。
Appinventiv 如何幫助您利用生成式人工智慧的力量來發展您的業務？
Appinventiv 是一家卓越的人工智慧開發公司，專門提供突破性的解決方案來釋放這些新興技術的潛力。我們熟練的開發人員提供智慧業務服務和解決方案，可自動執行任務、解決問題並豐富客戶體驗。我們也擁有在現有應用程式中實施人工智慧和機器學習的技術實力。
我們強調資料收集和處理、分析、多平台整合和機器學習，我們保證我們的解決方案是客製化的，以滿足每個企業的獨特需求。我們與醫療保健、金融科技、電子商務、教育和社會服務等廣泛領域合作，打造與其業務目標無縫整合的頂級產品。與像我們這樣的知名生成式人工智慧開發服務提供者合作，讓我們能夠利用人工智慧和機器學習將您的業務提升到下一個梯隊。
常見問題解答
Q：如何在商業中使用生成式人工智慧？
答：生成式人工智慧擁有優化業務營運的各種用例。它可用於自動化工作流程、創建創新產品或服務、優化行銷活動以及預測趨勢。
Q：商業中生成式人工智慧的例子是什麼？
答：商業生成人工智慧的一個例子是聊天機器人，它利用自然語言處理和機器學習演算法來理解客戶的詢問並提供相關回應。
Q：生成式人工智慧有哪些商業優勢？
答：在商業中利用生成式人工智慧的優勢很多，因為它可以提高效率、生產力和準確性，同時節省成本並開闢新的收入來源。此外，它可以提升客戶體驗並提供有關消費者行為的寶貴見解。