Gen-Al220应用全场景地图

2024-2025中国各行业AI场景应用落地全图谱

由火山引擎联合RollingAI 发布，汇集了全球超过100 家企业在AI项目上的落地经验，并对205 家中大型企业AI项目进行了详尽研究，结合超过150名国内外专家的洞见，精心筛选出涵盖12个行业的220个关键场景，并基于投资权重、收益类别和风险警示对场景进行精确评级，助力企业在AI领域找到最适合的可持续发展路径。

面向未来的价值导向，坚持长期主义面向未来的商业模式升级用户体验升级挖掘合形成数据价值

面向现有的流程和组织改造，形成速赢增强现有流程和生成力降低现有的成本

根据不同的场景需求，我们对场景的投资程度进行了预判，投资不仅仅指资金，还包括数据采集、数据梳理流程重塑、人力投入等潜在成本

极高：200万以上高：50\~150万中：20\~50万低：小于20万

看风险系数

大模型的场景使用通常伴随着模型幻觉、合规、深度合成服务等风险，还需要综合考虑数据安全、舆论风险、质量差异、推行难度，我们为大家标识了不同的风险等级

以投资和收益的眼光来看未来商业场景，合理预期，找到平衡

AI场景应用

6 科技选择陷阱科技还不成熟，再调研调研

9完美应用陷阱技术我不管，但质量一定要最高

8知识/数据富有陷阱数据我们公司很多，拉出来放到模型里去就很厉害

流程导向陷阱好好调研业务流程，看如何用AI赋能

6 合规惯性陷阱大模型还不能合法使用吧，国外模型不合规吧

场景价值定位 Value Proposition

短期收益
Immediate Return
·是否带来人力的节省？
·是否因新的生产力带来工作质量的提升或工作覆盖面的提升？
·是否为用户提供了更智能、更快速、更好的体验？
长期收益
Longterm Retum
·是否帮助企业采集和整理知识，并巩固长期竞争壁垒？
是否能够形成新的利润点和商业模式？
管理风险
Management Risk
·科技和业务团队的成功愿景是否一致？
·合格的管理人才是否到位，如GenAl
产品经理和业务提示词工程师？

科技建设投入Investment in Tech·大模型的采购和/或训练·前端应用的设计和开发·应用系统的实施和对接

科技风险
Technology Risk
·新科技是否满足业务的发展要求？
是否存在响应速度和并发能力的挑战？是否将不得不和特定大模型长期绑定？
数据和知识投入
Investment in Data/Knowledge
·内部数据的采集和整理
·行业外部数据采购
·知识抽取和知识治理工程

运算资源投入 Investment in Computing ·计算资源的采买/租用云端大模型的token计费

组织变革投入
Investment in Organization·企业人才AI能力的提升和培训AI应用后的流程重塑
合规风险
Compliance Risk
·是否获得了上线所需的认证和备案？
是否符合企业对保密/隐私数据的保护
要求？
是否涉及违规数据出境？

场景落地不只是技术落地，还是商业、人才组织联动的转型

AI数字化转型=1AI商业场景重构+②智能化商业流程重塑+9AI领导力转型

Gen-AI 220 全场景地图_电子版 听光Vic.pdf

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