每個公司都應該考慮的生成式人工智慧用例

「生成式人工智慧」（Gen AI）一詞是指一種能夠以與人類相當的水平創造內容的人工智慧。

為了實現這一目標，Gen AI 解決方案學習識別經過訓練的大量資料中的模式、結構和特徵。 然後，演算法使用這些知識在新生成的內容中重現相同的參數。

OpenAI 的 ChatGPT 等大型語言模型 (LLM) 是主要的生成式 AI 範例之一。 但該技術的魔力遠遠超出了文本生成。

Synthesia.io、Runway 和 Wondershare Filmora 等平台可協助建立和增強影片內容。 先進的圖形設計工具，例如 DALL·E 2 和 Canva 的 AI 圖像生成器，已經在與人類設計師競爭。 此外，現在可以使用 Ecrett Music、Soundraw 和 MusicLM 等工具創建免版稅音樂。 此類工具可讓您根據文字提示或特定主題和情緒創作音樂。

在內容創建領域之外，強大的生成式人工智慧用例包括自動化客戶服務和支援任務、個人化客戶體驗、增強公司的分析能力、對複雜場景進行建模等等。

如果您正在考慮與生成式 AI 開發公司合作，嘗試其中一個或多個 Gen AI 用例，我們將幫助您更好地了解該技術的變革潛力。

企業中的生成式人工智慧用例

在過去的幾個月中，ITRex 創新分析師撰寫了多篇部落格文章，向我們的客戶介紹生成式人工智慧及其在商業中的用例。

目前，我們的 Gen AI 文章系列涵蓋以下主題：

• 傳統人工智慧與生成人工智慧的比較
• 醫療保健、零售和供應鏈管理中的生成式人工智慧應用概述

因此，在本文中，我們不會深入研究生成式人工智慧的特定產業用例。 相反，我們將告訴您這種前沿技術可以增強或完全自動化哪些流程和任務。

另一個重要的評論。

在為您的企業探索生成式 AI 用例時，您通常有兩種主要途徑：

• 第一個是利用 ChatGPT、Synthesia.io 等商業產品，這些產品可以使用您的特定資料集進行微調，以滿足您獨特的業務需求。 這些平台提供使用者友善的介面和整合工具，即使對於那些沒有廣泛人工智慧背景的人來說，適應過程也相對簡單。
• 第二個選項涉及選擇適當的 AI 基礎模型，例如 GPT-3、BERT 或其後繼模型，並使用您的資料進行訓練。 這種方法提供了對人工智慧行為和輸出的更高程度的客製化和控制，但需要在技術專業知識、資源和時間方面進行更大量的投資。

還有第三種選擇──也就是從頭開始建立生成式人工智慧模型。 我們不建議走這條路，除非您是一家由微軟、谷歌和特斯拉支持的獨角獸新創公司，並且擁有計算資源和技術專長，可以向您的系統提供3000 億個單字（據報道，這就是它需要多少文字資料）。訓練 ChatGPT）。 開發完全客製化的人工智慧解決方案的成本也可能是巨大的。

話不多說，讓我們研究一下生成式人工智慧在商業上的應用。

5 大生成式 AI 用例

1. 保持人性化的自動化客戶支持

直接產生人工智慧用例之一是對透過即時聊天、電話和電子郵件收到的客戶詢問提供即時回應。

除了完全自動化的客戶服務之外，企業還可以利用生成式人工智慧來增強人類專家的工作。 智慧助理可以自信地接手資訊搜尋、通話摘要和通話記錄分析等任務。 這使客戶支援經理能夠識別客戶面臨的常見問題，突顯客戶服務缺乏的問題領域，並利用回饋來微調他們的產品和服務。

客戶服務中的生成式人工智慧應用還包括超個人化。 透過分析通話錄音中的微妙模式，例如字詞選擇、語速和語氣，Gen AI 可以幫助組織調整溝通並提供個人化產品，以提高客戶參與度和忠誠度。

但生成式人工智慧在客戶服務的例子是什麼？

Expedia Group 是一家旅遊科技公司，旗下擁有 Hotels.com 和 Vrbo.com 等一些全球領先的度假和航班預訂平台，該公司將 ChatGPT 整合到了 Expedia 應用程式中。

使用者現在可以像諮詢旅行社一樣向人工智慧個人助理尋求旅遊建議，而無需在 Expedia 網站上搜尋航班和住宿。 ChatGPT 可以提供旅行目的地、飯店和交通的建議。 然後，用戶可以在應用程式中為建議的位置添加書籤，並檢查其在選定日期的可用性。

為了利用 Gen AI 驅動的客戶服務自動化，Expedia 訓練了 OpenAI 的技術來識別和理解驚人的 1.26 兆個變量，包括日期範圍、飯店位置、房間類型和價格要求。 智慧助理還使用 Expedia 的航班數據將特定日期的價格與歷史價格趨勢進行比較並追蹤波動。 這些資訊使旅行者能夠確定預訂和賺取獎勵的最佳時間。

因此，使用生成式人工智慧解決方案進行客戶支援可以幫助您的公司減少等待時間、提高滿意度並降低客戶服務成本。 根據埃森哲《人人生成人工智慧新時代》的報告，該技術在銀行、保險、資本市場以及能源和公用事業領域的任務自動化和增強潛力特別高。 總體而言，採用對話式和生成式 AI 進行客戶服務將使公司減少高達 30% 的相關費用。

2.內容行銷取得實效

迄今為止，行銷部門一直是生成式人工智慧的主要受益者。 從增強推薦引擎的預測能力到利用智慧廣告投放，沒有任何數位行銷任務是 Gen AI 無法增強的。

然而，生成式人工智慧應用程式的大部分都圍繞著內容創建。

Gen AI 可以在短短幾秒鐘內針對任何給定主題製作上下文相關且連貫的內容。 相比之下，經驗豐富的作家要花 2 到 6 個小時來潤飾一篇 1,000 字的部落格文章。

25% 的數位內容已經由 Gen AI 製作，這並不奇怪。

有遠見的品牌使用生成式人工智慧工具來撰寫和編輯社交媒體公告、部落格文章、產品描述、連結建立文章、銷售電子郵件和簡報。 在某些情況下，他們甚至解僱內部作家以降低內容行銷成本。

然而，有一個問題（或更確切地說，有幾個問題）。

大型語言模型往往會產生幻覺，在回答使用者問題時提供虛假或捏造的資訊。 這個缺點源於這樣一個事實：法學碩士接受的訓練是基於可能不完整或錯誤的大量數據。

此外，像 ChatGPT 這樣的生成式人工智慧解決方案目前還無法存取互聯網，這使得它們無法找到統計數據、報價和其他更高價值內容的資訊。

儘管有專門的 ChatGPT SEO 外掛程式（例如 SEO Core AI 和 Bramework），但缺乏即時連線也限制了搜尋引擎優化 (SEO) 中的生成式 AI 應用程式僅能建議關鍵字創意和內容主題。

那麼在內容行銷方面有哪些成功的生成式人工智慧範例呢？

在 ITRex，我們使用 Gen AI 支援的工具進行內容創建已有近一年的時間。 我們已經在各種任務上測試了該技術，從編輯人力資源團隊的職位描述到撰寫技術文章。

透過探索內容行銷中的生成式 AI 用例，我們的作家生產力提高了至少 30%，這意味著他們現在可以投入更多時間進行競爭對手和客戶研究以及與主題專家的互動。

這些改進在各種任務中都很明顯，包括：

• 初步研究。 Gen AI 工具可幫助作者深入了解複雜的技術主題，例如自動資料收集或在生物資訊學中使用機器學習，並指導進一步的研究。
• 內容起草。 Gen AI 製作的副本可以作為文章及其部分內容的早期草稿。 我們的內容團隊利用統計數據、著名研究論文的參考文獻、技術專家的意見以及相關案例研究來豐富這些草稿。
• 內容編輯。 關鍵的生成式人工智慧應用之一包括透過智慧演算法運行人類編寫的內容，以檢測語法錯誤和風格不一致，將過長的句子分解為較小的句子，甚至以流行線上出版物的風格編輯文章。

您的公司可以將實驗更進一步。

透過對您的資料進行商業工具培訓或對基金會法學碩士進行再培訓，您可以創建高度個人化且有效的內容，這些內容在搜尋引擎上排名靠前，吸引相關流量到您的網站，並將網站訪客轉換為潛在客戶。

3. 帶來價值的業務流程自動化

業務流程自動化 (BPA) 領域長期以來一直由機器人流程 (RPA) 和智慧流程自動化 (IPA) 解決方案主導。 要了解這些技術如何相互競爭，請查看我們的 BPA、RPA 與 IPA 文章。

與基於規則甚至注入人工智慧的 BPA 工具相比，生成式人工智慧應用更廣泛、更複雜。 他們的變革力量來自 Gen AI 理解自然語言的能力。

鑑於基於語言的任務佔所有工作活動的 25%，業務中的生成式 AI 用例涵蓋各種流程和工作流程，包括：

• 執行管理活動，例如在專案管理應用程式中確定任務的優先順序、安排會議和組織電子郵件
• 在整個 IT 基礎設施中搜尋準確的資訊並透過對話介面總結內容
• 自動建立標準或自訂文件和報告
• 將資訊輸入技術系統

Gen AI 的主要優勢是能夠不斷從新數據中學習並完善其能力。 雖然基於深度學習的 IPA 解決方案也能做到這一點，但它們從一開始接觸的訓練資料就較少，因此決策潛力較小。

麥肯錫表示，策略性地使用生成式人工智慧和其他技術可以將佔用員工時間的高達 70% 的任務自動化。 這可以顯著提高生產力，每年提高 3.3%。

4.任何人都可以存取的數據分析

ITRex 團隊長期以來一直倡導數據民主化，即讓組織內的所有個人都能獲得資訊和數據分析見解，無論其技術專業知識如何。

我們一直在為全球最大的零售、醫療保健、媒體和娛樂公司創建自助商業智慧 (BI) 解決方案和基於人工智慧的增強分析工具。

由於正確執行的企業應用程式整合 (EAI)、專家資料管理、人工智慧分析和有效的使用者介面設計，我們協助客戶改善資產管理和維護作業，找出降低成本的領域並提高生產力。

透過利用生成式人工智慧用例，我們的客戶可以進一步深化這個概念，透過多種方式增強自助式商業智慧和人工智慧增強分析系統：

• 戰略決策。 雖然 BI 工具有助於理解複雜的業務數據，但數據分析中的生成式 AI 應用包括潛在策略的開發、趨勢預測和自動報告產生。
• 自動化程度較高。 自助式 BI 可以為最終用戶簡化和自動化數據分析，而生成式 AI 可以根據您的營運數據自動產生見解、預測和內容。 然後可以透過對話式介面存取這些見解，或使用適當的提示將其轉換為圖表。
• 主動分析。 自助式 BI 通常是反應性的，這意味著您的員工需要查詢資料以獲得見解。 生成式人工智慧可以主動地為現實世界的問題提供解決方案，而無需明確的查詢。
• 場景建模。 生成式人工智慧可以透過模擬可能的結果或產生數據驅動的建議來幫助用戶做出複雜的決策。

最近的研究表明，32% 的組織已經利用了與分析相關的生成式 AI 用例。 在受訪者中，34% 的受訪者獲得了實質收益，包括競爭力的提高 (52%) 以及產品功能或性能的增強 (45%)。

Gen AI 還可以降低資料分析的成本，因為您的公司無需從頭開始訓練 AI 模型。 然而，為了充分發揮生成式人工智慧輔助分析的優勢，您仍然需要為模型訓練取得資料並格式化資料。 查看我們的資料準備指南，以提升您在該領域的知識。

5. 促進創新的員工入職和教育

人工智慧實施面臨許多挑戰，削弱了組織的創新能力。 其中包括在開發過程後期出現的技術障礙、未能擴展人工智慧概念驗證 (PoC) 以及圍繞人工智慧採用的道德問題。

正是人工智慧的倫理和道德影響導致了變革的阻力，即 49% 的企業主管認為，這是數位轉型的主要障礙。

生成式人工智慧有如此多有前景的用例，您的員工自然會害怕被智慧且高效的演算法取代。 此外，員工可能不願意放棄他們多年來依賴的技術工具，無論它們多麼有用和直觀。

Gen AI 先驅如何解決這個問題？

答案在於有效的員工教育和入職訓練。

就在最近，Asana 採訪了 300 多名行銷專業人士，了解他們的公司如何將人工智慧整合到業務流程中。 事實證明，只有 15% 的組織為行銷員工提供正式的人工智慧教育和學習管理計劃！ 然而，在雇主確實提供此類計畫的參與者中，55% 有信心他們將在 12 個月內實現人工智慧實施目標，而缺乏接受人工智慧培訓的專家中只有 23% 的比例如此。

員工教育是一個完美的生成式人工智慧用例。

從為您的員工創建個人化學習路徑到自動開發培訓材料、測驗和其他教育內容，Gen AI 可以加快您的學習和發展 (L&D) 團隊的工作速度，同時提高學習成果。

該技術還可以協助您的人力資源團隊進行履歷篩選並根據申請人的個人資料準備面試問題，從而簡化新候選人的招募流程。

這些生成式人工智慧用例只是冰山一角。

目前，並非所有公司都支援 Gen AI，無論是在技術方面還是在業務方面，仍有許多問題需要解決。

這就是為什麼目前只有 33% 的 IT 主管將生成式 AI 視為其組織的首要任務，儘管 86% 的受訪者預計該技術未來將在其組織中發揮重要作用。

如果您的公司正在尋求研究有效的生成式 AI 應用、制定防故障的生成式 AI 實施路線圖，以及客製化或建立生成式 AI 解決方案，ITRex 將為您提供協助！ 聯絡我們討論最適合您獨特業務需求的生成式人工智慧用例！

最初於 2023 年 10 月 31 日發佈於https://itrexgroup.com 。