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德勤数智研究院

德勤数智研究院是“勤启数智”战略的重要组成部分。作为德勤中国人工智能和数据应用领域的核心力量，德勤数智研究院不仅重点关注风险管理、战略规划、企业治理、人才战略和技术应用等关键业务领域的风向，而且积极推进与德勤全球人工智能网络的交流与合作，强化人工智能技术的融合程度，进一步探索“赋能时代”的人机协作应用场景。

在生成式AI领域，我们致力于探索：

01 尖端科技追踪

02 生成式人工智能技术选型与评估

03 生成式人工智能技术测试与验证

04 多场景概念验证

D E L O I T T E A I I N S T I T U T E

六种主要输出模式

传统AI和生成式AI的主要区别之一在于，后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。例如，生成式AI模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像，而这种输出方式曾经只能通过人类的思维、创造力和努力才能实现。如今，生成式AI模型主要有六种输出模式。

文本

可以生成输出通俗易懂、高质量的文字，且细节和复杂程度符合用户需求。

例如，总结文件、撰写面向客户的材料、用自然语言解释复杂的主题。

代码

使用各种编程语言编写计算机代码，为开发人员自动总结、记录和注释代码。

例如，根据自然语言描述生成代码，跨平台自主维护代码。

音频

与文本输出一样，音频输出也可以采用对话甚至口语化的风格，且能够在语言、语调和复杂程度之间快速切换。

例如，生成式AI驱动的呼叫中心，为现场技术人员提供故障排除支持。

图像

模型根据文字或视觉提示生成具有不同逼真度、可变性和 “创造性 ”的图像。

例如，模拟产品摆放在客户家中的样子，重建事故现场以评估保险索赔和责任。

视频

与图像类似，生成式AI模型可根据用户提示生成视频，视频中的场景、人物和物体完全由模型虚构和创建。

例如，自动生成营销视频展示新产品，模拟危险场景进行安全培训。

3D/定制

模型可以根据文本或2D输入（如图像）推断并生成具有3D物体属性的数据。

例如，在仿真模拟环境中创建虚拟效果图，借助AI辅助的原型设计。

通过了解这些输出模式，企业可以思考并更好地理解由生成式AI可能带来的诸多优势。对于本文中描述的每一个应用案例，均可能将呈现出多种价值驱动模式。例如，聊天机器人的文本输出可以以模拟音频的形式呈现，同时生成的图像还可以扩展为视频。生成式AI用例和企业所寻求的价值将最终决定哪种输出模式将为企业带来最大的优势和落地成果。

生成式AI创造的价值

生成式AI用例创造的价值主要有：降低成本、提升流程效率、增加收入、加快创新、挖掘新发现和新洞察和优化社会公共服务等六类。虽然，我们强调一个生成式AI用例可以呈现不止一种价值驱动模式，但是为了更好地阐述如何利用生成式AI推动差异化的竞争和卓越的运营，本文中描述的每个生成式AI用例仅与一种主要的价值驱动模式相关联。

提升流程效率

通过自动执行标准任务和减少人工干预提升流程效率

降低成本

主要通过工作职能自动化，用自动化代替人工，降低成本（通常降低30%或更多）

增加收入

通过针对目标客户的超个性化营销来增加收入

优化社会公共服务

促进公共服务精准化、高效化、智能化

加快创新加快新产品或新服务的开发和上市速度

挖掘新发现和新洞察发现新想法、新洞察和新问题，全面释放创造力

消费行业生成式AI用例汇编

生成式AI 激发了消费者的想象力。公开发布的AI 模型能够将文本转换为图像或对用户提示

做出连贯响应，其初入市场便吸引了公众的注意力，甚至让受众群体惊叹其强大的技术应用。随着生成式AI市场的发展，广大消费者越来越多地接触到生成式AI技术的应用，如精准搜索、教育工具以及一系列付费服务。对于消费类企业而言，从帮助消费者了解并找到他们所需的产品，到能够为他们提供更精准、更具时效的服务，最终达到提升消费者对品牌的粘合度和忠诚度的目标，这些都体现出生成式AI在增强企业与消费者之间的互动能力方面拥有巨大潜力。

生成式AI为消费行业带来的众多令人期待与兴奋的应用场景。通过利用生成式AI创建文本、图像、营销活动、产品等根据用户需求批量化自动生成高质量的内容便是其中之一。消费类企业能够在多样化的场景下与客户实现“超个性化”互动效果。此外，生成式AI的应用在改善企业经营目标和业务运营方面也创造出新的机遇。消费行业具有决策快的特点，需要通过快速分析企业数据的方式做出满足消费者需求的决策，如快速识别结构化信息（如销售额）和非结构化信息（如客户反馈和设计趋势）。生成式 A I 可以帮助企业用户以过去难以企及的深度和速度了解市场，突破数据规模巨大以及数据存储分散的困难，更加快速、轻松地查询数据集，找到合理依据并生成精准决策。这将有助于企业优化决策制定，节约成本、提高工作效率、促进与消费者的积极交互，并获得可观的投资回报。

如今，生成式AI已逐步嵌入到消费企业的技术解决方案中。随着这项技术的不断普及，企业将继续探索能够驱动其收入和利润增长的潜在用例和方案部署。展望未来，当生成式AI与人类的监督和治理以及其他辅助技术（如传统的机器学习）进一步结合时，它将很可能成为消费类企业可持续发展中的技术核心。

如今，生成式AI已逐步嵌入到消费类企业的技术解决方案中。

营销内容助手

（内容生成）

生成式AI可在多种模式下高效生成一致性和个性化的内容。

问题/机遇

公司在管理和优化营销方案中面临重大挑战。由于公司品牌组合拥有数百个网站，且各网站涉及几十种语言，因此难以分配足够的时间和资源来创建针对特定消费群体的产品指南、图片、视频和音频。此外，企业还需解决产品指南、图片、广告及其他媒体间同质性高的问题，以及呈现出的内容有时并非针对必要目的而进行的优化（如用于搜索的产品指南与用于电子邮件的产品描述）。公司需要在不同的生态体系和接触点上提供衔接性强和个性化品牌体验的方法。

生成式AI的功能

新内容生成

在生成式AI的协助下，企业可以更快速度地创造出较当前应用和流程更一致的产品指南、图片和视频。

大规模个性化定制

生成式AI模型可从多个模态（如文本、图片、地域）中抓取数据，创造个性化、情景化的特定内容。该模型可通过语言、地区和客户行为等维度调整内容和用户流。

助力合规性

由于生成式AI能够跨模态、跨语言及跨情景实现一致性，企业需要遵循因不同地域、文化和监管而产生的合规性要求。

营销内容助手

管理风险与增进信任

可靠性

虽然生成式AI旨在生成优质的营销方案，但也可能产生不准确的信息，进而导致客户参与度低，结果不佳。

公平性

在不同的地域或文化因素影响下，数据偏差（因数据集不完整）可能导致内容质量参差不齐。

潜在益处

迎合客户需求

生成式AI根据语言、地区和客户偏好定制营销方案和用户体验，以此来提升客户满意度和忠诚度。

利润增长

通过量身打造体验式营销，个性化营销方案可以提高客户参与度、增加流量和提升转化率。

成本效益
生成式AI帮助企业大规模地开发和优化营销方案，有效降低人力成本。

规划促销活动

（重构贸易促销）

生成式AI可用于制定促销计划、起草促销内容和准备促销方案。

问题/机遇

开展贸易谈判活动时，消费类企业需要从大量地数据源中抓取数据，但往往没有足够的时间筛选所有相关信息。企业需要一种快速查找数据源的方法，通过预测结果、定制策略和营销方案来促成贸易谈判。同时，该类企业还面临着识别来自零售商的复杂交易数据的挑战，此类数据为制定有效的促销方案（即谈判内容、地点选择和方式选取）提供了支撑依据。

生成式AI的功能

辅助雇员

生成式AI可用于起草促销内容，通过梳理以往的活动轨迹或交易习惯，对相关信息进行分类并提出建议。生成式AI可辅助雇员做好前期准备工作（如往年的综合资料）以及准备促销方案，为其参与贸易谈判提供有利支持。

预测结果

生成式AI通过预测结果、构建场景和故事线，从而优化商品货架空间和投资分配。生成式AI还可用于在与零售商的促销谈判过程中构建文化定制场景。

优化支持

利用生成式AI，用户可快速分析EPOS数据和交易信息，提供优化的促销方案，设定合理的定价和促销机制，预测销售额的提升从而将预期需求告知生产流程。

规划促销活动

管理风险与增进信任

安全性

由于生成式AI模型会涉及价格、利润和谈判策略等敏感信息，因此需确保其安全性，以防泄露敏感的商业数据。

#

公平性

用于训练和支持生成式AI模型的数据可能已经过时，对于新的目标群体和小规模不断增长的客户群体并不适用。由于存在此类潜在偏差，该模型可能无法为所有群体提供相应的准确内容。

潜在益处

提高效率

利用生成式AI辅助资料的准备和筛选，企业可以提高贸易促销流程的效率。

生成式AI有助于优化价格、促销和谈判策略所涉及的资源分配。

数据驱动决策
通过使用生成式AI为贸易谈判创建资料，员工可以获取更多信息，做出更明智、基于数据的决策。

产品设计助手

（快速原型设计）

生成式AI可创建新概念和高保真虚拟原型，加速产品原型设计周期。

问题/机遇

新产品开发具有研发周期长，且研发成果往往难以实现商业转化的特点。其面临的挑战在于克服人类在提出多样化创新想法、激发跨行业灵感以及简化概念测试流程方面的局限性。

生成式AI的功能

创意助手

生成式AI可与CAD及其他软件相互集成，辅助新原型和产品的设计流程。这有助于激发创造性思维、集思广益以及跳出固有思维。

创新趋势

生成式AI可作为辅助，从消费趋势分析中抓取信息用于创意概念和产品研发。

产品设计助手

管理风险与增进信任

可靠性

虽然虚拟原型设计可加速迭代过程，但生成式AI助手可能会提出在虚拟空间合理、但从现实和合规性角度来看并不可行的原型设计。

责任

使用生成式AI创作的作品，其知识产权仍存在法律问题。当生成式AI参与到创作过程中时，设计作品的所有权、归属和保护变得更为复杂。

潜在益处

降低成本

减少了大量市场调研和概念测试的需求，企业得以在原型设计过程中节省资源、时间和金钱。

增强创新能力
快速大量的生成各种创新的想法，为新产品开发提供更多创意。加快上市速度
利用生成式AI可缩短产品构思和概念测试进程，加快产品开发和上市速度。

AI模特展示

（虚拟模特经纪公司）

生成式AI能够创建视频和静态图，更高效地向不同消费者群体展示产品理念。

问题/机遇

模特行业的运营需要经纪公司、演员、摄影师和其他专业人员之间的通力协作。经纪公司可能难以找到具有特定外貌或特征的模特，或是难以向模特甚至观众传达产品的理念。新产品的面世和推广可能会因多种原因及局限性而受到影响。

生成式AI的功能

定制化生成逼真的虚拟模特生成式AI可用于创造大量的虚拟模特，其定制功能造就了特定模特的多样性和独特性。虚拟模特的高度逼真为消费者带来身临其境的体验，让消费者更好地了解感兴趣的产品。

提高时间和成本效益

生成式AI利用模特的图片自动生成模型并将其转移到其他模型中，进而自动生成所需效果的模特展示，无需通过人工重新创建模型。

适应不同的风格和审美

无论经纪公司是否要求特定艺术风格、时期或文化背景的模特，都可以利用生成式AI来调整虚拟模特效果以满足特定的设计要求。经纪公司还可以就生成的模特提供效果反馈，帮助生成式AI应用程序完善和改进其后续生成结果。

促进多样性

使用生成式AI创造虚拟模特，企业能够更灵活地创造多样化且具包容性的形象。

AI模特展示

管理风险与增进信任

透明度

企业应思考将数字化生成的虚拟模特描绘为真实人类所涉及的道德伦理问题。企业需衡量客户将在多大程度上了解他们所看到的虚拟模特并非真人，而这可能会影响客户对产品上身效果的信任度，而最终影响客户对公司的信任度。

责任

生成式AI系统的训练基于人类模特的数据和相似度，由此衍生出有关知情同意、隐私保护和声明等重大伦理和知识产权问题。

潜在益处

虚拟模特定制

使用AI技术定制化生成各种不同的虚拟模特来展示产品更能激发客户的兴趣和购买欲。

按需扩展

利用生成式AI创造虚拟模特可以帮助企业快速调整展示内化。

数据共享访问

（数据赋能企业用户）

生成式AI引导企业用户深入洞察消费者行为，支持企业用户通过利用自然语言查询功能整合不同来源的数据，自主分析问题并采取行动，无需专业分析师的协助。

问题/机遇

企业内部应以服务消费者为导向开展营运管理。现阶段，往往营销相关的职能部门具备访问全量的客户数据，但产品设计、交易、零售运营、供应链和其他职能部门却仅限于归集各自职责范围内的涉及到的消费者信息。目前，企业需要专业分析师使用SQL查询功能来整理数据以制定决策，由此形成了AI专业技术的应用壁垒。由于数据存储在不同的数据孤岛，现有访问界面只能解决预设的问题，导致大多数企业用户无法充分利用数据共享访问识别跨职能部门的数据信息。

生成式AI的功能

更便捷地获取洞察

生成式AI系统借助用户共享界面和自然语言查询功能简化数据挖掘和数据分析难度，帮助所有业务职能部门更好地了解消费者需求。用户可以提出与其工作相关的问题，并在不影响功能的情况下获取可行的建议。

降低数据壁垒

生成式AI系统可汇总不同来源和领域的数据（如采购模式、客户服务、网站和浏览数据、营销活动反馈），提供对消费者行为的全面洞察。该系统还能够跨越数据孤岛，自动识别异常数据并总结问题，从而帮助决策者快速关注重点问题。

数据共享访问

管理风险与增进信任

安全性

生成式AI模型涉及企业敏感的专有数据，存在潜在的数据泄露风险。为降低此类风险，企业可能会限制生成式AI提供部分数据的访问权限，审慎选择可以应用于模型的消费者数据。

可靠性

☆☆☆ ☆☆

企业用户只有在信任生成式AI的输出结果时才能利用这一技术进行决策制定。为此，数据输入必须准确并及时更新，数据输出必须经过验证和检测。

可解释性

#

企业用户需充分理解消费者数据。尽管数据专家的分析本质上包含一定程度的“人机回圈”（Human-in-the-loop），但在使用生成式AI模型时，企业用户需要能够理解上下文含义和输出的数据结果。

潜在益处

敏捷决策

企业用户得以通过产品上市、销售及其他与客户相关的方案，快速、高效地做出更加明智的决策。

提升时间和资源效率为企业用户简化数据访问和分析可缩短获取洞察的时间，但不会给数据分析师和技术人员增加额外的负担。

眼见为实

（虚拟试穿）

生成式AI可用于风格转换，让消费者看到服装和其他产品在自己身上或相关使用场景下的效果。

问题/机遇

在服装和化妆品行业，消费者往往通过试穿或试用来决定是否购买产品。然而，传统的选购方式受到了线上购物的挑战，消费者只能依赖图片和产品描述来做决定，从而造成较高的高退货率，导致高昂的附加成本，以及不友好的客户体验。

生成式AI的功能

精准风格转换通过分析消费者的照片或视频及偏好，生成式AI能够展示服装或产品在现实生活中的上身效果。

通过生成式AI技术，消费者可以更轻松地尝试不同的款式风格、服装搭配以及配饰选择。

更加个性化的产品推荐生成式AI可以根据消费者的体型、肤色和个人风格，推荐符合消费者偏好的合适产品。

眼见为实

管理风险与增进信任

隐私保护

使用和存储消费者的照片和视频涉及个人身份等敏感信息，这些信息受到数据隐私监管要求的保护。使用生成式AI进行风格转换，企业需确保用户数据的安全存储、传输和使用。

透明度

消费者输入自己或周围环境的图像时需明确企业对图像的使用方式、如何跟踪和记录人机交互，以及消费者使用风格转换应用程序时是否存在隐私风险。

#

公平性

若因生成式AI的训练集不均衡而产生偏差，其输出的虚拟试穿效果图对某一类人群可能会更准确或更逼真，则可能影响客户满意度和合规性。

潜在益处

为顾客量身定制

以更便捷的方式探索产品需求，迎合客户的购物体验，从而提高客户满意度。

降低退货率

若顾客在购买前能更好地观察和想象产品外观，则有助于降低产品与预期不符、对产品不满意以及退货的可能性。

简化销售

通过让消费者以更简便的方式选择购买某件产品，由此促进销售额的增长。

趋势分析与洞察
生成式AI可用于分析虚拟试穿体验中的数据，收集有关客户偏好、潮流款式、新兴趋势的洞察。

开发人员代码助手

（提升开发人员工作效率）

生成式AI可辅助软件开发人员创建和维护多个应用程序和平台。

问题/机遇

为了向消费者提供衔接性强的数字化体验，企业面临跨平台开发和维护应用程序的挑战。当前，技术开发人员和特定的高级技术专业人才供不应求。为弥补人才缺口，可利用生成式AI自动完成代码创建和维护，开发人员则可以专注编写更为复杂的代码以及验证生成式AI的输出内容。

生成式AI的功能

完成简单重复的工作生成式AI可完成重复性工作，如在不同平台（如IOS、安卓、webapps）部署和维护代码。

开发人员的得力助手

生成式AI可用于代码开发，协助软件开发人员编写和维护代码。此外，还可促进跨平台和跨应用程序的一致性，如将功能性代码转换到不同环境中。

开发人员代码助手

管理风险与增进信任

安全性

生成式AI创建的代码可能存在漏洞，在开发过程中甚至部署后都难以识别。鉴于网络安全的重要性，企业需确保生成的代码不会带来安全风险。

☆☆☆ ☆☆

可靠性

生成式AI不排除存在理解偏差，因此在为多个应用程序创建和维护代码时，需要进行人工验证，以降低在代码中出现错误或漏洞的风险。

潜在益处

高效部署

生成式AI可帮助开发人员跨平台高效部署和维护代码。

数字一致性

由于自动化技术（如代码转换）增强了软件开发人员的能力，生成式AI确保代码在各个环境以同等质量水平运行，帮助开发人员在不同平台保持一致的体验。

提供即时客户支持

（客服助手）

利用生成式AI创建的智能客服助手可通过提供实时、个性化的支持以及创造新的客户交互方式来改善客户体验。

问题/机遇

购买产品或服务后，客户可能会寻求相关信息或支持。虽然传统的呼叫中心已经尝试采用人工智能功能来回答客户问询，但在理解客户问题并以对话方式有效回复客户方面，自动化能力往往有限，因此需要更加准确理解并主动回答客户问询，提供在线解决方案的技术迭代方案。

生成式AI的功能

对话代理

生成式AI可实现与客户交互的新方式，利用语音转文本和自然语言输入生成共情式和个性化对话，支持售后和处理客户投诉。

更好地利用人力资本

生成式AI可以即时、个性化地回复客户问询、提供相关解决方案，并进行对话，由此客户可以更快获得回复和解决方案，企业也可以让人工客服去处理更复杂的客户问题。

提供即时客户支持

管理风险与增进信任

可靠性

客户交互的质量和准确性影响客户体验和品牌印象。若生成式AI客服助手无法提供准确、个性化的建议或产品说明，则可能降低（而非提高）客户交互的质量。

透明度

为客户提供个性化、精准化的支持、指导和答疑解惑，有助于建立良好的品牌声誉，改善客户关系，提升客户忠诚度。

客户应有机会清楚地了解生成式AI模型的能力范围。为提高透明度，促进积极互动，企业应设定客户对虚拟助手的期待值。

潜在益处

提升客户体验

提高效率

将生成式AI融入客户服务，可同时进行大量的客户互动，缩短响应时间，提高客户满意度并根据客户需求进行扩展。

虚拟购物助手

（产品推荐）

生成式AI可根据客户偏好和行为进行个性化的产品推荐。

问题/机遇

向客户推荐合适的产品可极大提高企业的销售额，那么，个性化的产品推荐往往是最有效的促销方法。现在基于数据分析生成的产品推荐技术已经实现应用，但往往缺乏人机间交互的语言习惯。此外，由于此类推荐基于广泛的客户群体和购买历史数据而生成，因此可能缺乏个性化的推荐。

生成式AI的功能

“超个性化”产品推荐

生成式AI可根据客户输入内容和偏好生成定制化的产品推荐，使购物过程更具针对性和便捷。此外，与当前的搜索引擎功能相比，生成式AI支持的交互式迭代产品推荐方法可以生成更有针对性的建议。

以图片形式输入/输出

消费者输入喜欢风格的图片（如穿着设计款穿搭的明星），生成式AI模型即可根据图片识别并根据客户偏好推荐产品。

虚拟购物助手

管理风险与增进信任

公平性

训练和测试数据过程中产生的潜在偏差可能导致模型在推荐产品时表现出对某些产品或产品组合的偏好。持续监测、数据更新及人工验证有助于持续改进，减少偏差。

潜在益处

提升客户体验

为客户提供个性化、精准化的支持、指导和答疑解惑，有助于建立良好的品牌声誉，改善客户关系，提升客户忠诚度。

隐私保护

模型在与客户交互的过程中可能会接触到客户数据，而这些个人信息可能受法规保护。企业需着重考虑如何存储、传输和使用客户数据以及模型对数据的使用方式。

提高效率

将生成式AI融入客户服务，可同时进行大量的客户互动，缩短响应时间，提高客户满意度并根据客户需求进行扩展。

提供深度市场洞察

（市场调研）

利用生成式A I 阅读和总结大量相关资料的能力，帮助企业提升市场调研效率，获取洞察，在探索新的市场方向中做出有效决策。

问题/机遇

研究开拓新市场或客户群的可能性以及确定新的目标细分市场时，企业面临诸多挑战。缺少市场数据、不熟悉客户偏好、文化和经济差异、竞争分析不足、监管复杂、市场进入成本高、潜在的品牌认知挑战等都会影响市场调研的效率和质量。

提供市场情报

生成式AI可模拟市场场景，生成合成数据填补数据空缺，根据当前模式预测客户偏好，提供跨文化洞察，协助完成竞争对手分析，提出合规策略，节约拓客成本，模拟品牌认知场景，并进行需求预测以减少不确定性。

信息合成

生成式AI通过高效阅读和总结大量相关资料，以易于理解的形式为市场调研团队提供信息，从而快速完成市场调研。

发掘新细分市场

给予生成式AI提供的数据，企业可能会在目标市场中发掘此前未识别的新细分市场，为市场营销和产品定制开辟新的机会。

丰富客户画像

与依赖简单的调研成果了解消费者的喜好不同，生成式AI能够识别特定的客户偏好并创建详细的客户档案。利用生成式AI，市场调研团队还可以根据市场的独特特点创建虚拟但可信的客户角色，帮助公司更好地了解其潜在客户的行为和偏好。

提供深度市场洞察

管理风险与增进信任

公平性

生成式AI模型学习的数据集可能存在偏差，由此导致输出结果偏差，不能准确反映实际的市场情况。

★★★ ☆☆

可靠性

由于生成式AI输出的内容可能存在不准确性，AI生成的洞察应经真实数据和传统研究方法验证，确保其准确性和可靠性。

责任

由于生成式AI可能会忽略质量上的细微差异和人类专业知识，故其可补充市场调研，但不应完全取代传统调研。

透明度

若要信任生成式AI的输出结果，用户需了解生成建议和洞察的样本和调研方法。

潜在益处

降低调研成本

生成式AI可通过生成大型数据集和模拟场景来降低传统市场调研方法的相关成本。

降低风险

通过模拟市场反应，消费类企业可在资金投资前识别新市场的潜在风险和挑战，降低产品失败和经济损失的机率。

金融服务业生成式AI用例汇编

金融服务业属于数据密集型行业，这M 意味着金融服务企业在获取成功机遇的同时也面临着运营和效率方面的挑战。传统的人工数据分析既耗时又成本高昂，此外，复杂且多样化的数据增加了分析难度，不利于提供合理的客户服务建议。虽然金融服务企业已经通过人工智能方式将自动化和数据驱动应用取得了进展，但效果仍有待提升。随着生成式AI的出现，金融服务类企业在客户服务领域所获得的成效将会得到显著增强，并加速扩展。

在金融服务业中，生成式AI的潜在价值不仅仅是作为一种应用程序，它还可以作为一项强大的互补工具，与其他机器学习模型和应用程序一并使用。拥有成熟AI程序的金融服务类企业在利用生成式AI时，并未将其作为独立的孤岛模型，而是将其作为一组应用模型的组成部分，利用其中一个模型的洞察和输出为另一个模型的功能和方向提供相关信息。

生成式AI未来前景广阔。从宏观层面上讲，生成式AI可作为一项强大工具，助力金融服务类企业实现从以产品为中心到以客户为中心的战略转变，强化客户生命周期管理。此外，生成式AI还可与其他AI技术相结合，用于情感分析和客户分析，实现超个性化的产品服务和客户交互体验，在促生更多新业务的同时，满足客户对定制产品和服务的需求。

生成式AI还可与其他AI技术相结合，用于情感分析和客户分析，实现超个性化的产品服务和客户交互体验。

生成式AI并非独立的应用程序，它是广泛的数据基础设施和AI程序的重要组成部分，这是生成式AI更深远的价值所在。生成式AI可大幅加速模型的开发和调整，以人类无法比拟的速度从新的数据管道中提取数据，为企业节省时间和成本，降低风险，为企业数字化转型做出巨大贡献。此外，生成式AI还可用于生成复杂的报告和分析，为客户和员工提供信息，赋能企业运营决策，识别欺诈、浪费和滥用等行为。

生成式AI在发展的过程中仍然存在技术提升的空间，不断调整和改善数据泄露和输出内容不准确的问题。将生成式AI与企业现有智能化技术相融合已成为金融服务类企业重点攻克的方向。生成式AI在节约成本、提高效率、客户互动和规模化方面的强大能力，在为企业创造利润价值的同时进而驱动企业变革。

生成式AI可大幅加速模型的开发和调整，以人类无法比拟的速度从新的数据管道中提取数据。

提振信心加速转型

（数字化转型代码助手）

生成式AI可借助代码助手，助力银行加快提升数字化水平。

问题/机遇

许多金融服务类企业正在寻求云转型和数字化转型，这是企业为使用各种AI工具做好准备而迈出的重要一步。在某些情况下，随着数据被整理归集并转移到云端，传统硬件将逐步退出历史舞台，从而释放出人力去从事更有价值的工作，在提升工作效率的同时节省人工成本的投入。值得注意的是，即便这类技术转型意义非凡，但仍然存在耗时长且成本高昂，以及试错风险。

生成式AI的功能

提升专业能力

生成式AI可作为企业云转型和数字化转型的一部分，为从事应用程序、数据工程、机器学习和前端开发的开发人员提供支持。

协助代码开发

随着企业探索新的数字功能和云功能，开发团队在编写、调试和记录代码以及将想法转化为代码时，可将生成式AI作为增效工具，提高工作效率和简化工作。

缩短软件开发周期

转型成功与否，部分取决于新软件的部署速度。在软件开发中使用生成式AI可缩短开发周期，以更快速度开发出稳定和可部署的软件版本。例如，可利用生成式AI快速编写API、ETL、数据管道甚至前端代码。

提振信心加速转型

管理风险与增进信任

可靠性

★★★ ☆☆

如果无法保证系统的可靠性和准确性，则需权衡自动化带来的好处和错误代码产生的的风险。

责任

基础模型的训练数据可能会产生与知识产权或版权侵权相关的法律风险。如果训练数据包

含受版权保护的材料，部署模型的企业需评估训练集中的知识产权是否会导致企业面临法律挑战。

安全性与隐私保护

使用生成式AI系统，企业专有代码库可能会暴露给第三方，从而引发数据安

全和受控访问相关问题。无意中泄露企业机密知识产权信息可能会对企业造成重大影响。

问责

虽然使用生成式AI可以提升开发人员的工作效率，但如果没有人工参与（例如验证和调试

代码），仍可能出现重大失误。企业应加强问责机制。例如制定责任挂钩机制，对使用生成式AI的员工进行宣导并推进机制的落实。

潜在益处

降低转型成本

通过缩短软件开发周期，企业可以降低云转型和数字化转型成本。

降低数字化门槛

生成式AI为各种规模、实力和技术成熟度的金融服务类企业打开了一扇通往云和数字化的大门，而这对许多企业而言曾经遥不可及。

商业智能唾手可得

（企业数据查询和访问）

通过自然语言接口，员工能够方便地通过企业数据查询系统，获取必要的商业信息。

问题/机遇

众多银行与保险机构的数据分散存放于从本地硬件到云端的多个存储平台上，大大增加了检索不同数据库信息的难度。更加棘手的是，随着时间的推移，频繁的并购活动可能会导致数据存储地和数据库数量的增加，不利于企业为获得有价值的洞见提供坚实的数据基础。作为以数据为核心的金融服务类企业，如果不能快速而全面地查询所有相关数据，很可能降低数据洞察的准确性和完整性，影响客户的满意度。

生成式AI的功能

支持接口

生成式AI建立在现有解决方案的基础之上，便于用户向搜索页面发送查询信息。生成式AI是搜索页面与数据库间的接口，支持用户轻松挖掘所有企业数据，并生成结构化分析报告。

快速获取洞察

以生成式AI为接口查询和分析不同数据源，企业能够超越传统的商业智能技术，大幅减少生成洞察所需时间，同时提高员工获取商业智能数据的能力。

商业智能唾手可得

管理风险与增进信任

责任

对于数据治理和控制，在允许更多员工访问更多数据的同时，企业还面临更为复杂的挑战，即限制企业中的哪些人员访问敏感的商业数据。

可靠性

★☆☆ ☆☆

金融服务类企业在生成式AI模型应用方面面临的可靠性挑战，可能会因生成式AI产生的洞察不准确或错误而影响决策甚至在市场层面产生负面影响。

隐私保护

处理敏感信息时，企业须尽力保障数据安全。在训练和测试数据集时删除或隐藏数据并评估模型，以确定是否会因功能故障或定向攻击而“泄露”受保护的信息。

潜在益处

降低技术门槛

借助生成式AI，企业用户无需配备大量的具有资深编程经验的技术人员便可查询数据库并获取定制结果。既能够让更多员工得以获取有用的商业数据，又不会因此给数据技术团队增加负担。

达到数据驱动决策新高度

实时访问企业所有的数据有助于企业在决策、规划和策略制定等过程中更加依赖基于有效数据生成的深入洞察，并在恰当的时间进行可靠的决策，拥有更好的增长前景。

解决数据缺失问题

（生成合成数据）

生成用以训练模型、检测异常以及识别网络攻击和欺诈的合成数据。

问题/机遇

金融服务类企业普遍面临数据缺失的严峻挑战。这种数据缺失可能使得数据集不完整、数据传输受阻，还可能导致无法在数据中准确的捕捉到潜在的异常现象。在这种情况下，合成数据的应用成为了一种可行的解决方案。特别是在云转型过程中，由于潜在风险或数据治理法规的限制，数据迁移可能会受到拖延。此时，合成数据的使用可以确保数据迁移的稳定性和效率。另外，在训练用于识别诸如欺诈、浪费和滥用等异常情况的机器学习异常检测系统时，由于数据的稀缺性同样导致评估异常情况的难度也会相应增加。

生成式AI的功能

改进模型训练

生成式AI可快速生成合成数据，补充用于训练机器学习模型的数据，辅助和加快数字化和云转型。如此，生成式AI可补充完善企业AI计划，促进（而非取代）其他AI模型的部署。

增强异常事件检测能力

异常事件数量较少可能难以训练机器学习系统检测欺诈、浪费和滥用等异常情况。但利用生成式AI生成的合成数据，机器学习系统可以获得更多实例，从而提高在数据中发现模式和异常的能力。

提升企业网络安全

合成数据可用于训练模型以识别欺诈，同样，对抗性合成数据也可用于训练模型，检测和降低网络安全风险以及用户对虚拟助手的欺骗行为。

解决数据缺失问题

管理风险与增进信任

公平性

生成合成数据的一个重大风险在于以往的偏见可能会渗透到生成的数据中，致使这种偏见长期存在。此类偏见并非有意形成比如因某些社区或社会经济群体以往开展的银行业务较少，未能在数据中得到充分体现。

可靠性

★☆☆ ☆☆

生成式AI创造的合成数据可能在范围和规模上受到限制，因此不应被视为精准反映真实场景的数据。过度依赖合成数据可能引发数据可靠性问题，从而影响输出结果和模型训练的有效性和可用性。

潜在益处

更快的上云途径
生成式AI创造的合成数据可加快数字化和云转型进程，使转型更加顺畅、高效。“防患于未然”
可利用合成数据针对罕见或未知事件（如新型诈骗）训练机器学习系统。提升安全信心
对抗性合成数据有助于企业强化数字资产，抵御网络威胁。

了解新客户（生成基于研究的报告）

生成和总结新客户报告，为金融服务类企业提供关于新客户获客的决策信息。

问题/机遇

对于正处于成长阶段的金融服务类企业来说，获客能力至关重要。众所周知，吸引新客户是一个既耗时又耗力的艰巨任务。根据“了解你的客户”（KYC）的规定，企业需要通过经济趋势、市场环境、负面新闻及新客户的尽职调查等维度，编制客户背景报告。这一过程不仅造成较高的人工成本，而且占用了大量的时间和资源。

生成式AI的功能

汇总结果以便早期调研

企业可以运用生成式AI技术来汇总和筛选现有搜索引擎的结果，以便为客户背景报告提供信息，并整合数据供客户关系经理使用。

通过研究分析为报告提供信息

通过将生成式AI与其他机器学习模型结合使用，进行初步数据的搜索和分析，可以有效提升KYC流程效率和效果。

了解新客户

管理风险与增进信任

可靠性

★★☆ ☆☆

使用生成式AI进行搜索和分析时，它可能会跳过或曲解某些重要信息，导致背景分析结论失真，阻碍决策的制定。若一个新客户被错误评估为高风险客户，且客户关系经理放弃了与该客户接触的机会，则可能会错失获取优势客户的机会。

隐私保护

处理客户的财务信息或个人身份信息时，企业面临数据隐私的法律和监管标准问题。应用生成式AI时，企业应采取措施确保敏感信息不会通过模型输出无意泄露，并管理访问模型、底层数据及其引用客户数据的权限。

潜在益处

提供及时洞察

快速高效的搜索和分析可为决策制定者提供更多最新的信息和洞察，从而对新客户引导做出更好更及时的决策。

降低成本
通过精简报告生成流程，企业可将宝贵的时间用于更有价值的工作。提高效率
终端用户可以更轻易地获取和使用相关信息，从而节省时间和精力。

增强AI对客户的支持

（金融卫士）

生成式AI支持的个人虚拟助手能够满足客户的日常需求。

问题/机遇

对金融服务类企业而言，客户的粘性和主动性至关重要，特别是在从产品导向转变为以客户导向的转型过程中。在这一转型中，企业急需能够迅速准确地应对客户的常规和复杂问题，并及时反馈令客户满足的答复。然而，随着客户服务数字化程度的提升，客户们越发追求超个性化的体验。

生成式AI的功能

人性化和个性化的界面

结合使用生成式AI和其他模型，可以创建提供超个性化体验的客户界面，如训练生成式AI模型以给出富有情感和温度的答案或洞察，同时克服传统聊天机器人缺乏同理心的问题。

更出色的数字代理

生成式AI能显著提高聊天机器人的实用性和易用性。利用大型语言模型，个人数字助理能总结复杂内容并解答详尽问题，客户还可以选择不同的互动方式，如文本、音频或图像等。

增强AI对客户的支持

管理风险与增进信任

责任

虽然生成式AI提供的解决方案在大多情况下能够提供有价值的答案和建议，但也存在着企业和客户过于信任输出结果的风险。生成式AI并非万无一失，过度信赖AI解决方案可能会对客户行动产生不利影响，进而增加金融风险。

隐私保护

当客户通过数字界面输入保密信息或个人身份信息时，金融服务类企业有义务遵守与传输、存储和访问敏感信息相关的法规，否则可能引发法律风险，甚至将企业置于监管重点关注的数据传播风险中。

透明度

终端用户需明确信息处理方式，以及交互的对象是否为机器人。同时，企业需能够对输出结果进行解释，并明确生成式AI模型如何以及为什么生成特定的输出结果。

潜在益处

提升客户满意度

更高的可访问性和及时性将带来更个性化、令人满意的客户体验，并促进净推荐值增长，提升客户留存率和忠诚度。

促进效率和增长的良性循环

客户忠诚度和品牌声誉有助于业务增长，而引入生成式AI作为虚拟助手的组成部分也有利于提升运营效率。广泛应用生成式AI界面能服务更多客户，让客服人员专注于解决复杂问题或吸引新客户。

通过超个性化实现金融包容性

当客户在金融服务类企业中获得有价值的个性化体验时，将促进企业与客户间更好的互动，增加客户对产品的兴趣，从而促进企业的财务持续增长。

个人定制化营销

（超个性化的销售和营销助手）

跨地区生成合规的营销方案。

问题/机遇

金融服务类企业的营销部门面临着因违规销售和误导性信息而增加的监管审查风险。文化差异和客户对产品理解的异同在特定地区可能引发监管关注，这对跨国企业而言是一个重大挑战。为应对此问题，金融服务类企业需投入大量的人力、物力和时间以推广满足合规性要求的营销活动。

生成式AI的功能

为不同受众准备定制化材料
生成式AI能创建含适当语气、语言和文化理念的营销方案，帮助客户更好理解产品，确保产品满足合规性要求。

大规模个性化销售

借助生成式AI，金融服务机构可以大规模地为个人客户定制营销材料。

个人定制化营销

管理风险与增进信任

可靠性

★★★ ☆☆

为确保生成式AI制作的营销方案具有价值，企业需确认其输出结果的有效性。生成式AI可能因理解上的偏差而生成错误陈述，进而引发合规风险，导致罚款及其他处罚。为提升生成式AI的可靠性，需要人类专家验证其输出内容。

4 公平性

数据集中可能隐藏企业未意识到的潜在偏见，这可能源于数据的采集、记录和处理方式。涉及多个地区时，可能导致数据的管理和应用将变得更加复杂。因为用于训练和优化生成式AI系统的数据集及其未知偏见可能未充分反映地域和文化差异，从而可能导致营销方案不符合监管要求。

潜在益处

个性化营销

通过超个性化营销，企业将迈进拓客和获客的新阶段，这是仅凭借人工力量难以实现的目标。

自信合规

使用生成式AI进行营销策划有助于确保内容在不同地区均符合监管合规要求，降低监管风险。

提高营销投资回报率

为客户定制的个性化营销方案不仅能增加企业收入，加强客户关系管理，还能降低营销运营成本，使企业能更及时地与潜在和目标客户进行互动。

确保理赔的真实性和准确性

（自动生成理赔报告）

生成式AI可根据多样化理赔场景的描述或图片自动生成理赔报告。

问题/机遇

在处理财产和人身险种理赔事件时，核保核赔人员需要判断理赔申请人是否投保了类似的险种，并确定损失金额和费用。这一过程复杂耗时，核保核赔人员几乎仅能凭借既往经验来做决定，没有便捷可靠的应用工具来支持其判断。

生成式AI的功能

模拟受损场景

生成式AI可以根据客户对话、出险证明文件、照片、官方报告及其他相关媒体来描述受损场景。通过这种可视化数据，核保核赔人员能够在评估损失程度和金额时做出更佳决策。

自动生成理赔报告生成式AI可基于照片证据自动生成理赔报告。

确保理赔的真实性和准确性

管理风险与增进信任

可靠性

出险场景模拟的准确性至关重要，如果生成式AI输出有误，可能导致理赔支付错误：多付（对企业不利）或少付（对客户不利）。

#

可解释性

如果核保核赔人员使用生成式AI自动处理理赔事件，但无法向客户清楚解释AI模型在相关场景下自动生成的理赔报告内容，客户可能不会接受理赔结果。

潜在益处

降低成本

提高理赔速度和定损的准确性可以降低人工成本和理赔金额。

提升客户满意度
通过更快地处理索赔、简化理赔和支付流程，提高客户满意度。识别欺诈
便捷的索赔处理方式可以有效识别潜在欺诈，确保理赔和支付的真实性和完整性。

虚拟银行体验

（VR零售银行中心）

生成式AI可以模拟人工客户代理的营销方式，进而改变零售银行的客户体验和交互。

问题/机遇

银行致力于为客户提供多样化的服务和产品互动方式。随着数字化服务的发展，客户越来越倾向于通过便捷可携带式设备进行远程的金融交易。因金融交易的复杂性，金融服务尚无法完全脱离人工支持，尤其是为特定客户提供专属服务时，传统的机器自动化服务仍存在较大的局限性。

生成式AI的功能

贴近客户的银行服务
通过生成式AI提供的虚拟场景，客户可在家中通过VR设备与金融机构互动，以便捷的方式与人工克服进行交流。

提供超个性化的服务

生成式AI代理可以就客户的金融服务需求提供个性化的交互方式。满足客户对个性化体验的需求，同时避免增加人工客服成本。

提升服务效率和质量在虚拟场景中，代理可实时访问客户数据，提供更快速、更优质的服务体验和产品服务。

虚拟银行体验

管理风险与增进信任

透明度

鉴于客户可能未意识到正在与AI聊天机器人互动，企业需告知客户正在与非人工客服互动，并告知客户其输入的信息将如何被存储、访问和使用。

公平性

训练聊天机器人的数据集可能包含偏见，如客户群体代表性不足或某些语言的语义缺陷。若未处理这些偏见，模型可能不适用于某些客户群体，导致不良的客户体验和投诉。

责任

若聊天机器人输出错误数据或建议，需相关人员对结果负责。企业应强化数据准确性的责任机制并有效落实。

潜在益处

以客户为中心的体验

生成式AI支持的虚拟银行体验可以将客户与定制的数字客服代表联系起来，以客户喜欢的表述方式及时进行交流。

解放人力资本

聊天机器人可回答大部分客户的咨询，人工克服则可专注于更复杂或更有价值的活动以及客户服务。

节约成本

虚拟代理使银行能够在不增加人力成本的情况下服务更多的客户，有助于节约客户服务成本。

市场分析新纪元

（预测交易算法）

生成式AI可以更快地识别大量交易数据，提升企业盈利能力。

问题/机遇

在金融市场，识别并利用有价值的交易机会需要通过技术分析来实时获取市场行情、政策导向和行业数据。金融数据分析师需要处理和分析大量数据信息，以理解和预测金融市场趋势，并做出谨慎的投资决策。市场分析是一个耗时且需投入大量人力的过程，对金融企业而言，这是一个巨大的挑战。

生成式AI的功能

更快速更准确的分析

生成式AI能在市场分析中支持和辅助金融分析师的工作，提供更准确的市场预测。这样，AI不仅帮助分析师在更短时间内处理复杂数据，还能增强预测的准确性。

增加收入

通过提升分析师的能力能够帮助企业实现更多的盈利性交易，为客户和企业带来更多的收益。

实时降低风险

生成式AI可以利用预测分析创建交易策略，对冲投资头寸，从而实时降低市场风险。

大规模处理数据

生成式AI具备强大的数据处理能力，能够处理各种类型的数据，并在情感和内容分析等方面增强自然语言处理的能力。其处理数据的规模和速度远远超过人类分析师，使其成为市场分析中不可或缺的工具。

市场分析新纪元

管理风险与增进信任

☆★☆ ☆☆

可靠性

尽管生成式AI能够辅助分析师更好地预测市场，但它可能凭借自动解读输出存在误差的结果。依赖不可靠的AI输出结果做出的决策可能导致不良后果，甚至比仅依靠人类分析师而生成的结果更具偏差。

#

可解释性

为了建立对生成式AI 输出结果的信任，利益相关者需要理解机器是如何且为何得出这样的结论。因此，在AI的整个生命周期中，需要借助人类的力量验证A I生成的结果，并向利益相关者解释AI模型的输出结果。

潜在益处

提升效率、准确度和盈利能力
通过更快速、更准确的市场分析，企业可以增加交易量，实时验证分析结果，同时在降低风险的同时提高盈利能力。降低成本
通过自动化市场分析流程，金融数据分析师可以专注于更复杂或更有价值的任务。

降低风险

（实时风险管理）

生成式AI可为企业风险管理活动提供强有力的支持。

问题/机遇

企业风险管理是一个成本高昂、耗时多、容错率低的管理手段。金融机构必须根据监管要求评估和管理信贷、投资、欺诈和网络安全等金融相关风险。风险评估通常基于诸如身份验证、信用评估、信用卡数据、抵押贷款数据等多种数据源的集合。随着业务规模的扩大，面对成千上万的客户和多样化的市场，风险管理变得更加复杂、耗时和昂贵，而且容易出现人为的主观判断错误。

生成式AI的功能

提高经营效率
实时监控和验证风险以及识别欺诈对提高运营效率和成本节约有直接影响。

促进监管合规

实时访问相关数据和理解上下文信息能够帮助企业遵守法规和行业标准。

提高准确性

当企业根据客户信息、行业数据和相关资源对风险评估结果进行实时更新时，可以提高评估结果的准确性和有效性。

生成合成数据

创建反映欺诈交易的合成数据可以训练模型更好地识别风险情景、预测欺诈模式，降低金融欺诈概率。

降低风险

管理风险与增进信任

公平性

如果用于风险评估的数据源存在偏差，可能导致生成式AI模型输出有失公允的风险评估结果，这可能会导致不公平的决策和处理，影响品牌声誉和客户满意度，甚至引发合规风险。

责任

如果生成式AI系统遗漏了风险事件，导致企业做出错误的客户服务决策，机器无法对后果负责。利益相关者的角色和责任应被记录下来，并将输出验证作为应对风险管理流程的一部分。

安全性

鉴于风险管理涉及敏感信息，需要确保访问数据模型的安全性，以防止数据泄露或无意中将客户信息泄露给未经授权方的风险。

潜在益处

降低直接和间接投资风险以及减少欺诈发生的可能性将直接影企业的盈利能力。

促进合规

稳健的风险评估能够使企业更快地应对新风险和新趋势，从而更灵活地满足监管要求。

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尤忠彬

德勤数智研究院联席主管合伙人

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