生成式人工智能用例汇编能源工业与医疗行业高影响力应用案例德勤数智研究院德勤数智研究院DELOITTEAIINSTITUTE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：尖端科技追踪生成式人工智能技术选型与评估生成式人工智能技术测试与验证多场景概念验证©2023。欲了解更多信息，请联系德勤中国。2六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。生成式AI模型的六种主要输出模式：文本代码音频图像视频3D/定制可以生成输出通俗易懂、使用各种编程语言编写计与文本输出一样，音频输模型根据文字或视觉提示生与图像类似，生成式AI模模型可以根据文本或2D高质量的文字，且细节和算机代码，为开发人员自出也可以采用对话甚至口成具有不同逼真度、可变性型可根据用户提示生成输入（如图像）推断并复杂程度符合用户需求。动总结、记录和注释代码。语化的风格，且能够在语和“创造性”的图像。视频，视频中的场景、生成具有3D物体属性的言、语调和复杂程度之间人物和物体完全由模型数据。快速切换。虚构和创建。例如，总结文件、撰写面例如，根据自然语言描述生例如，生成式AI驱动的呼例如，模拟产品摆放在客户例如，自动生成营销视频例如，在仿真模拟环境中创向客户的材料、用自然语成代码，跨平台自主维护代叫中心，为现场技术人员家中的样子，重建事故现场展示新产品，模拟危险场建虚拟效果图，借助AI辅助言解释复杂的主题。码。提供故障排除支持。以评估保险索赔和责任。景进行安全培训。的原型设计。通过了解这些输出模式，企业可以更好地理解并思考由生成式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。4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。降低成本音频代码优化社会公共服务主要通过工作职能自动化，用促进公共服务精准化、高效自动化代替人工，降低成本化、智能化（通常降低30%或更多）3D/定制图像提升流程效率价值捕获加快创新视频文本通过自动执行标准任务和减加快新产品或新服务少人工干预提升流程效率的开发和上市速度增加收入挖掘新发现和新洞察通过针对目标客户的超个性化发现新想法、新洞察和新营销来增加收入问题，全面释放创造力4010203能源、资源及工业行业04生成式AI用例汇编0506本报告中的用例汇编转译自德勤全球发布的《TheGenerativeAIDossier》。5考虑到不同市场背景，特别指出部分案例可能与中国市场不完全契合，仅供参考。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编01企业在能源、资源及工业行业面临历史经验显示，由于新的收益往往需要新的投资，随着行业内的压力日益增大，企业必须转向更着与能源安全、经济承受能力、赢并且还需要应对新的风险，能源、资源和工业行为可持续、更为环保的方式。全球对可再生能02利能力以及向更为环保和可持续的业在接纳新技术时常常持保守的态度。因此，企源的转变和对能源结构多样化的需求加剧了这未解来决转这型些等关问键题领的域挑的战问。题生。成通式过A将I的生应成用式可AI融助入力业然在而初，期由可于能老对牌是企否业采（尤纳其生是成建式A筑I技、术采抱矿有和疑能虑源。种变压革力性。的在作这用个。过例程如中，，生生成成式式AI正AI在可彻能会底改发变挥03这些行业，企业能够节省成本、提升运营效率和生产企业）拥有独家数据，能够为其特定的需求资源探索和开采的过程。企业可以利用大量的弹复力，并减少碳排放。和价值驱动情景精确校准生成式AI模型，因此在地质和地球物理数据，快速确定矿产资源丰富04这个领域中可能具有先发优势。这些企业可以通的区域。石油和天然气公司可以通过生成式AI过利用生成式AI模型在市场中取得领先地位。解决海上勘探面临的复杂物流问题。生成合成的地震数据和油气藏模型可以优化探索工作，05提高资源开采效率，降低对环境的影响。06随着行业内的压力日益增大，企业必须转向更为可持续、更为环保的方式。30能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编01通过优化能源利用、尽可能地减少浪费、支持对在这个关键时期引入生成式AI的意义不仅在于当企业开始探索和实施生成式AI的过程，生态友好技术的开发，以及实现设计流程的部分获取当前的竞争优势，更在于通过投资于人力它们可以获取有价值的洞察，适应该技术02自动化，生成式AI可以帮助企业采取更为可持续、资源来为未来的发展奠定基础。展望能源、资在使用过程中的微妙差异和复杂性，并与更为负责任的资源开采和工业运营方式。源和工业行业的未来，生成式AI有可能在降低这个不断进步的技术一起发展。随着生成03健康和安全风险方面发挥核心作用，通过生成式AI的日趋成熟，这种战略方法将帮助企针对特定工作场所的安全培训，模拟真实世界业充分利用生成式AI的功能。的环境和重要场景。随着企业向环保、可持续04的商业模式转型，生成式AI可以为企业提供实时定制的培训材料，支持人力资源的转型和可持续实践。0506随着企业向环保、可持续的商业模式转型，生成式AI可以为企业提供实时定制的培训材料，支持人力资源的转型和可持续实践。7能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编确保设备健康运行生成式AI的功能01持续改进（资产维护规划）企业可利用生成式AI吸取以往的经验教训，识别调整维护计划的机会，为规划人员提供质疑计划调整假设02在资产维护规划中使用生成式AI可提升设备的问题/机遇所需的信息并制定战略，以最大限度地减少对整个系正常运行时间，降低维护成本，提高运营效率。在采矿和油气作业中，维护计划有助于防止设备统的影响。过早出现故障、进行昂贵的维修和更换，还可以03延长资产的使用寿命。由于近期和长期的制约因优化维护计划素源，可维用护性计或划突和发后事续件流而程改可变能。会然因而生，产修情改况维、护资计通本过）权，衡生运成营式A因I可素为（企如业设推备荐使最用为、有生效产、要最求具和成维本护效成益04的维护计划，并分析设备使用和性能数据，以最大限划可能成本高昂，还需耗费大量的人力。度地减少停机时间，提高设备使用率，从而帮助优化维护计划。05音频代码模拟维护场景，优化资源分配06生成式AI可模拟维护场景，评估维护策略对设备性能、生产率和运行效率的影响，为企业揭示最为有效的维护方法，优化设备维护中的资源分配。3D/定制图像提升流程效率视频文本8能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编01确保设备健康运行0022管理风险与增进信任问责安全性鲁棒性和可靠性机器无法替代资产维护规划人员的知识、经生成式AI模型可能难以理解资产维护规划中03验和专长。过度依赖AI生成的结果而不进行严在资产维护规划中应用生成式AI，数据质格的人工审核可能导致重要的情景因素和有固有的不确定性，如设备故障或不断变化的量十分重要。如果数据不准确、不完整或价值的洞察被忽略。不能反应当前运行环境或维护实践，则可生产要求。由于过度拟合而产生的次优或不能导致生成式AI生成次优和不恰当的维护计划，甚至对资产健康管理和未来的维护切实际的生成式AI建议，在应用于实际的维规划活动造成不利影响。护场景时可能会导致缺乏准确性或表现欠佳04的情况。设计解决方案时，必须考虑所需的人工干预和监督程度。在复杂的操作限制条件下尤其如此，这些限制条件可能会阻碍生成式AI提供准确可行的解决方案。0506潜在益处提高设备产出率促进职业健康与安全优化计划性维护与生产之间的协调与配合，有助优化资源分配、设备安置和布局管理以及停机时间降低成本于在不影响资产管理战略的情况下提高设备产出有助于促进职业健康与安全。维护计划可根据上游计划的变化，在不同的时间尺度上进率。行动态调整，此举不仅有助于最大限度地减少设备停机时间的影响，还能最大限度地利用现有资源进行资产维护。9能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编生成式AI的功能0102加快实验和设计进程精简实验流程03利用生成式AI来确定探索或优化材料最有效的04（材料设计）实验程序，可以减少不必要的实验，从而专注05于更具成本和时间效益的实验，精简新材料开06材料设计师可利用生成式AI探索更广阔的设计空问题/机遇发的实验流程。间，优化材料性能，加快新材料的发现。新材料的开发具有挑战性，且成本高昂、耗时10长。其原因之一在于化学空间广阔而复杂，同开发高熵合金音频代码时化学上可行的分子数量未知。此外，新材料使用传统技术开发具有优异物理、化学和机械性的发现、开发和优化过程在每个阶段均有其不能的高熵合金既耗时又成本高昂。因此，生成式同的复杂性，从而增加了完成最终设计所需的模型是一种前景广阔的替代开发途径。时间。3D/定制图像加快创新视频文本能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编责任010022加快实验和设计进程企业应注意识别和减少利用生成式AI设计03的材料所带来的负面影响，例如无法以负04管理风险与增进信任责任和可持续的方式生产的材料对环境造0055成的长期影响。0066安全性35由于根据专有或敏感数据训练的模型可能会向竞争对手透露有价值的洞察或设计策略，在材料设计中使用生成式AI可能会损害知识产权或竞争优势。潜在益处降低成本促进新发现通过提高效率、合理安排和/或减少使用实验耗材，利用其高效探索潜在材料巨大设计空间的能力，生成式推动创新企业可以降低开发成本。AI极大提高了发现具有卓越性能的材料的可能性。生成式AI应用程序可快速生成拥有不同成分和结构的各种虚拟材料，并对其进行优先排序。与传统的实验方法相比，这种虚拟筛选过程可以让研究人员更快确定具有特定用途或特性的潜在候选材料。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编了解矿石生成式AI的功能（优化矿物加工）01利用生成式AI可大大节省矿物化学分离所需的描述矿石特征和制图成本和时间，同时让这一过程更加安全、环保。生成式AI模型可基于大量的矿物样本数据集进行训练，生成可以模拟真实世界矿石特征的合成样本。02问题/机遇此外，还可以建立综合数据库，用于矿物识别、分矿物加工中，化学添加剂的用量必须与矿石的确切含量相匹配，以在不破坏矿石的情况类和矿石特性预测，从而深入了解不同矿石的特性下尽可能多地把矿石从废矿物中分离出来。由于每种化合物的建模和测试需要耗费大量和法成进分行，测而试无。需对已知的检测矿物质的化学分析方03的时间和精力，矿物质复杂的物理和化学特性以及矿物之间的相互关系可能会影响矿石优化流程04的采收，加工某些化合物通常需要使用对环境有害的化学品，因此这一过程非常复杂。利用生成式AI模型模拟矿物加工的物理和化学过程，有助于优化磨削参数、浮选条件和分离技术等因素，进而提高效率，降低能耗，提高矿物采收率。05音频代码063D/定制图像加快创新视频文本12能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编可靠性010022了解矿石如果生成式AI模型无法解释复杂的物理和03化学特性，如粒度分布、矿物成分和加工04管理风险与增进信任条件（通常由于数据中没有明确说明），05则模型可能无法给出最优的策略建议或忽06鲁棒性略关键因素。13生成式AI模型可能难以应用于与训练数据有着显著差异的矿物样本和加工场景。模型可能无法捕捉新矿石的全部差异和独特特征，导致无法提出最佳的加工建议。潜在益处保护环境促进职业健康利用生成式AI对矿物勘探进行更深入的了解，有助于在不优化矿石加工流程可减少人体对有害化学添加剂和细颗粒加速矿石勘探进程牺牲产量或效率的情况下，减少对环境有害的添加剂和加粉尘的接触，营造更安全的工作环境。生成式AI可大大减少描述矿石特征和制定加工流程工所需资源的使用。所需的成本和时间，更好地权衡成本和效率，从而在最大限度地提高矿物采收率的同时降低运营成本。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编优化设计问题/机遇生成式AI的功能01场地规划是一个多阶段、不断反复的过程，其目02（生成场地设计方案）02的在于优化成本、提升效率和安全性，但同时也自动生成场地规划布局03是一项昂贵耗时的工程，涉及众多利益相关方和设计师可利用生成式AI分析场地限制因素、设计要04生成式AI可通过设计流程自动化，为场地设计方第三方专家。场地规划可能需要在偏远地区，有求和工程师意见，快速生成场地规划布局选项，05案的制定提供支持，赋予设计师新的可能性，并时甚至是环境恶劣的地区进行勘测。预测近期和同时考虑区域法规、运营用途和用户偏好等因素。06减少相关的时间和成本。长期影响需要评估多种因素，而地形和地质勘测等针对具体地点的活动可能需要大量人力且费用优化设计14代码高昂。生成式AI可通过分析太阳方位、车流量和可达性等音频参数，提出最佳的基础设施布局建议，从而优化场地规划，提高能源效率，更好地利用空间，并增强用户体验。对规划方案进行有效的说明和注释通过分析生成的规划方案中的设计元素和结构，生成式AI可自动为方案注释相关信息，如尺寸、材料和规格，为设计人员节省大量的时间和精力，使他们能够专注于更为复杂的设计任务。3D/定制图像提升流程效率视频文本能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编问责010022优化设计在场地规划中使用生成式AI可能会引发知识03产权、AI生成的设计的所有权、设计缺陷的04管理风险与增进信任责任以及敏感数据或专有数据的隐私限制等05方面的法律问题。06责任39使用生成式AI优化设计，可能会因主要关注效率（如降低成本或节省时间）而忽略其他重要考量因素，如环保、社区影响或长期适应性等问题。应对模型进行配置，以在多个目标中取得平衡并权衡利弊，从而实现更好的整体结果。潜在益处发现新的解决方案降低风险生成式AI可快速创建各种场地规划设计，让设计方案更生成式AI可模拟分析场地规划中的潜在危险和安全风险。AI利用自动化提升流程效率加多样化，促进创新规划解决方案的生成。生成的规划方案会考虑天气事件、交通运输模式和应急响应使用生成式AI进行场地规划可加速完成耗时的流程。路线等因素，此外还能够提出替代设计方案，在发生意外事件时主动将安全风险降到最低，并减少潜在的财产损失。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编现场助手生成式AI的功能01轻松获取技术信息（工程师的虚拟现场助手）生成式AI虚拟现场助手可作为一种参考工具，实现对大量技术信息的快速访问。虚拟现场助手不仅可02借助生成式AI虚拟现场助手，工程师可根据需要问题/机遇以提供相关信息并引导工程师访问适合的资源，还工程师有时会在偏远或具有挑战性的环境中工作，能回答有关具体工程概念、原理或计算的问题，帮随时获取工程知识，更好地解决问题，从而提高助工程师解决问题。03效率、生产力和决策能力。并且经常会遇到信息方面的挑战，例如缺乏手册指南或需要找到问题的根源。因此，工程师可能需要寻求进一步的指引，并随后返回现场。诊断和解决问题04在现场遇到问题或挑战时，工程师可向虚拟现场助手描述问题，而虚拟助手会为工程师答疑解惑，找出原因或提供详细的指引解决问题。05音频代码063D/定制图像提升流程效率视频文本16能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编责任问责010022现场助手有了可靠的虚拟助手，工程师可能会对其产如果虚拟现场助手提供的错误信息或建议导03生过度依赖，无法在虚拟助手的输出结果与致事故或设备故障，则可能会产生复杂的责04管理风险与增进信任自己的技能和判断之间取得平衡。在需要创任认定问题。作为模型管理的一部分，应制05造性地解决问题或进行批判性思考的复杂情定明确的准则和程序来处理这类情况。06鲁棒性和可靠性况下，仅仅依靠虚拟助手可能是不够的。17虚拟助手的准确性取决于训练数据的质量，如果数据不准确或已过时，虚拟助手错误的输出会对工程师造成潜在伤害、损坏设备或导致停工。此外，生成式AI可能会产生幻觉，导致虚拟助手提出错误或不适合的建议。因此，工程师交叉验证信息的准确性十分重要，尤其是有关安全的关键流程或决策。潜在益处提升现场工作效率促进职业安全在充分了解和利用现有信息和知识的基础上解决问题并借助虚拟助手，工程师可以快速解决问题，从而减少暴节约成本进行决策制定，有助于在完成任务的同时尽量减少补救露于潜在环境危害的时间。通过为工程师提供信息和解决问题的资源，企业工作。可以提高运营效率，节约成本。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编提高员工安全保障生成式AI的功能01虚拟培训（个性化的职业健康与安全培训）生成式AI可结合虚拟现实技术，创建模拟运行环境的虚拟培训环境。借助模拟OHS事故的逼真场景，受训02可利用生成式AI生成个性化和沉浸式的职业健康问题/机遇人员可在安全的环境中应对危险情况、识别风险、提传统的职业健康与安全培训可能仅包括部分可能升OHS意识和应急响应能力。与安全（OHS）培训材料，提高受训员工在工作03场景中的安全性，从而在现实生活中减少或更好发生的场景，缺乏应用新技能和知识的实际机会。地应对与职业健康安全相关的事故。员工需要为紧急情况做好准备，然而由于成本和定制化生成培训内容相关风险问题，无法在真实的场景中练习如何管生成式AI可根据具体的职位角色、现场情况或监管要04求，定制化生成培训材料。该技术可分析事故报告、理这些紧急情况。OHS指引或合规标准等海量数据，定制化生成培训内容，包括视频、交互模块或测试。05音频代码063D/定制图像加快创新视频文本18能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编责任01提高员工安全保障应对AI生成的培训材料进行持续监督，以识0022别潜在的问题、不准确性或已过时的信息。管理风险与增进信任此外，还应定期更新培训内容，以在培训材公平性料中反映最新的安全指引、法规及最佳实践。安全性A疾I生人成士的。培可训考材虑料为应视适频用添于加所隐有藏学式员字，幕包，括提残供03现实生活中的突发紧急事件可能会给人们可调整的培训场景以适应不同技能水平的学员，带来巨大的压力和心理创伤。在安全培训以其他形式呈现培训内容。中模拟这些场景可能会对受训人员的心理安全造成影响。因此，培训师应审核模拟04场景的最终设计，去除不合适的内容。0506潜在益处定制化培训动态合规针对职业健康与安全培训的个性化方法有助于满足员工的利用生成式AI更新培训材料，可在培训材料中及时反做好应急准备保障员工安全具体需求，确保员工获得有针对性的适合指引。应法规、规则和政策的变化。提高员工参与度并做好应急准备，有助于保障员工安全，减少职业健康与安全事故的发生。19能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编窥探地表之下生成式AI的功能01分析地震数据（油气勘探）为了解决地震数据不完整、数量少或质量不佳的问题，可利用生成式AI对数据进行深入的分析与解读。生成02可利用生成式AI提升勘探成功率，降低成本，以及与问题/机遇式AI可生成与现有地震数据模式和特征相似的新数据油气藏定位和特征描述相关的风险。油气勘探涉及诸多不确定性因素和风险，需要先进的技术和大量的数据分析来识别地表下的样本，补充缺失或不完整的地震数据，通过去噪或提高式分。辨率提升数据质量，更有效地解读复杂的数据模03地质结构，准确找到油气藏的位置并对其进行特征描述。从地下油气储层开采石油和天然气描述油气藏特征04需要先进的钻探技术和工艺，而恶劣的环境、通过分析测井记录、岩心样本和生产数据等数据源，深水和复杂的物流使海上勘探困难重重。因此，生成式AI可创建能够模拟油气藏更完整行为特征的勘探过程需要大量的资本和时间投入，涉及地模提型高，采以收更率好。地了解油气藏动态，优化生产策略和05震勘测、分析、钻探和测试等多个阶段。音频代码063D/定制图像降低成本视频文本20能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编鲁棒性010022窥探地表之下生成式AI模型可能无法考虑人类地质学家能够03识别的重要因素，或识别地质上的细微差别，04管理风险与增进信任导致在输出结果时无法将数据与背景信息联05系起来。在缺乏对背景信息的了解的情况下，06可靠性AI生成的模型和解析可能缺乏准确性或无法全面了解油气藏的复杂性。21误判或错误解析可能导致钻井作业产生高昂的成本，耗费大量的时间，却无法找到储量丰富的油气藏。因此，人类的专业知识对于验证洞察和决策十分重要。潜在益处做出更明智的投资决策提升勘探能力优化生产策略通过深入、全面地了解油气藏的特征，企业可减少不确定性提升数据质量有助于进行更准确的地下建模、成像和结构早日全面了解油气藏特征，可为企业优化生产策略节约时因素，做出更明智的投资决策。特征描述，提升精准定位油气藏的能力。间。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编问题/机遇生成式AI的功能01在采矿行业，无人机被越来越多地用于各项任务，02空中智慧之眼如绘图、尾矿坝管理、安全管理、爆破评估、环生成智能摘要03境监测、运输道路优化等。在利用光学成像技术生成式AI可与计算机视觉解决方案相结合，从数千小04（为无人机监测生成智能摘要）（OGI）检测气体和易挥发的有机化合物从容器时无人机拍摄的视频中用自然语言创建智能辅助摘要。05（如管道）泄露时，装有OGI摄像机的无人机已智能辅助摘要可根据用户要求的预设模板，生成有关06生成式AI可协助从无人机拍摄的大量视频中提被证明可用于监测广阔区域内的各种设备。通过海拔、地形、照明、植被和其他因素的观察结果。此取信息并生成摘要，同时支持查询，以提升生此种方式使用无人机，可对容器进行频繁扫描，外，还可以使用自然语言对摘要进行查询，评估人员22产力和效率。降低与气体逸散相关的成本。虽然先进的AI解决无需查看所有视频便可以提出问题。方案（如体积监测）已被应用于使用无人机拍摄视频的应用程序，然而在环境监测、安全审查、查询视频安全评估和回溯分析中，仍需对无人机拍摄的视使用光学成像技术检测油气泄露时，泄露可能已经频进行人工检查。无法挽回，但必须采取适当的措施加以管理。借助生成式AI，可使用自然语言查看特定地点的视频，对该地点进行有效检查和监测。音频代码3D/定制图像挖掘新发现和新洞察视频成本能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编隐私保护010022空中智慧之眼无人机拍摄的视频可能包含个人身份信息、03人脸图像或机密商业信息等敏感数据。无04管理风险与增进信任人机拍摄的画面可能是在私人财产或限制05进入的区域拍摄。使用生成式AI分析和总06可靠性结视频时，不安全的数据处理方式和访问可能导致隐私保护相关问题以及法律和监23生成式AI模型可能难以理解环境因素、评估管问题。生态影响或考虑当地情况和法规。能否获得足够的训练数据，尤其是数据质量，将对AI模型概括和处理不同环境场景的能力产生影响。如果训练数据数量不足或存在偏差，则可能导致分析结果和摘要存在局限性或偏差。潜在益处补充人类专业知识快速获取洞察查询智能辅助摘要有助于确保重要的观察结果不会因人为以辅助摘要取代人工检查无人机拍摄的视频可以节约大失误和时间限制而被忽略。量的时间和精力。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编生成式AI的功能弹性物流及规划供应链智能01生成式AI可协助识别和模拟供应链中潜在的中断或风险。通02（供应链优化）过评估港口拥堵情况、运输路线和N级供应商图谱，生成式03AI可用于预测风险及其对运营的相应影响，并提出降低风险04可利用生成式AI在模拟、建模和生成数据洞问题/机遇的行动建议。由此，供应链经理得以积极实施降低风险策05察方面的能力优化供应链。全球供应链涉及众多利益相关方，他们紧密相略，制定应急计划，并提高整体弹复力。06连，相互依赖。供应链的复杂性对效率、应变能力和成本规避提出了挑战，供应链智能成为供情景分析和优化48应链管理的重要组成部分。因此，供应链管理需要供应链经理可利用生成式AI在数字孪生环境中运行假设情景，一种可以快速分析内外部数据的方法，以识别模式反映真实世界的供应链。利用生成式AI模拟需求模式、产能、和需改进的领域。库存策略或供应商可靠性的变化所产生的影响，供应链经理能够根据实时情况改进风险评估和积极的决策。音频代码供应链规划3D/定制生成式AI支持供应链专业人员使用自然语言与高级解决方图像案进行交互。生成式AI可轻松回复有关规划、库存、供应保证、订单管理和全球物流等供应链全领域的问题，并协助缺乏经验的用户解决复杂问题，有效利用数据。供应商评估生成式AI可通过分析财务报告、绩效指标、客户反馈及其他数据协助用户进行供应商评估和关系管理，并围绕供应商表现、风险因素及合作机会生成洞察和预测，由此协助供应链专业人员在选择和管理供应商以及与供应商谈判时做出明智决定。提升流程效率视频文本能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编公平性0102弹性物流及规划在供应商评估、沟通和签约中使用生成式AI03时，数据或模型中的偏见可能导致不公平04管理风险与增进信任建议或歧视性做法。通过考虑公平的合同05条款、社会责任和道德采购等因素，企业06可靠性可促进决策过程的公正透明。49供应链管理涉及复杂的利弊权衡、战略考量和隐性知识，而AI模型在这些方面存在一定的局限性。生成式AI的输出结果也难以平衡道德考虑因素及长期战略目标。因此，人类的判断和验证是解释和增强生成式AI输出结果的核心。潜在益处提升性能优化效率通过优先处理需人工干预的警报，并区分噪音（供应链从供应商选择到订单履行流程优化，生成式AI在整个供应增强供应链弹性运行中无关紧要、不重要的信息）和干扰（对供应链运链中优化决策，协助降低成本，减少浪费，并提高整体运企业可利用生成式AI增强供应链弹性，快速响应不断变化行产生负面影响的问题和事件），企业得以提高供应链营效率。的市场动态，并基于实时洞察和建议，更灵活地利用新的效率。机遇。能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编生成式AI的功能优化电网问题/机遇协助有意识的消费者行为01电网系统庞大而复杂，众多组件相互关联，在动态能源公司可利用生成式AI赋能的对话式聊天机器人激励消费02（电网和能源效率优化）不确定的环境中运行。保持能源供需平衡对于电网者根据其特定能源使用模式调整能源消耗。AI模型能够分析03稳定至关重要。然而，由于难以预测和管理能源需历史数据和客户偏好，推荐可以减少能源使用的个性化策略。04可利用生成式AI更好地了解电网状态，明确可以提求波动，电网稳定性面临挑战。由于间歇性可再生当急需降低峰值负荷以提高电网稳定性时，可利用生成式AI05高能源使用效率、降低损失及提高电网整体效率的能源（如太阳能）取决于天气状况，此类能源整合提醒客户应采取哪些行动以提供支持。此外，对话式聊天机06因素。使供需平衡更加复杂。此外，监管框架、政策和市器人可用作教育工具，帮助消费者了解并优化能源使用。场结构也限制了平衡技术优化的能力。50生成数字化文档和地图音频代码生成式AI可用于生成数字化文档、基础设施地图、能源使用记录以及图像转换或图像修复（如消除噪音、调整亮度以及3D/定制增强对比度），由此提高文件质量并生成可搜索文档，用以图像训练现有AI分类与预测工具。辅助电网布局与扩展生成式AI可辅助设计电网的最佳布局和扩展计划。AI模型可生成优化的电网设计，通过考虑人口密度、现有基础设施和能源需求预测等因素，最大限度地减少输电损耗，提高输电效率。优化能源交易与市场分析生成式AI模型能够模拟电力市场在法规变革、新技术引进等不同情境下的反应，有助于电力公司优化交易策略，制定更明智的投资决策。降低成本视频文本能源、资源及工业行业生成式AI用例汇编安全性0102优化电网生成式AI模型易受对抗性攻击。例如，恶意03攻击者为了影响能源交易决策或干扰电网运04管理风险与增进信任行，操纵输入数据欺骗或利用系统。为降低05此类风险，须实施强有力的安全措施并进行06隐私保护定期测试。27在客户行为分析和聊天机器人交互中使用生成式AI涉及处理敏感的客户数据，将会面临数据泄露、未经授权访问客户信息和聊天日志等风险。因此，需采取强有力的安全措施降低风险，保护客户数据并遵守隐私保护的相关法规。潜在益处动态需求响应持续优化利用生成式AI提升电网状态的可视性，电力公司可更好随着数字化趋势的发展，越来越多的数据及文档被数字促进能源多样化地应对需求波动。化和深入分析，利用生成式AI可在效率优化和需求管理生成式AI能够整合可变可再生能源，同时保持其稳定性方面实现持续改进。和可靠性。010203生命科学与医疗行业04生成式AI用例汇编0506本报告中的用例汇编转译自德勤全球发布的《TheGenerativeAIDossier》。28考虑到不同市场背景，特别指出部分案例可能与中国市场不完全契合，仅供参考。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编01生命科学与医疗行业历来是人工智首先，生成式AI可以通过提高员工生产力来提高运其次，生成式AI可以为患者、客户和员工提供新功能的主要试验场。面对海量数营效率，帮助企业实现事半功倍的效果。生成式AI“N-of-1”随机对照试验、定制的方案和超个性化02据、需要更优治疗方案的疾病、全可以用于自动处理索赔授权和申诉，优化研发流的体验。改善体验的部署可以优化客户和患者旅球人口老龄化、多项监管责任、复杂的索赔流程，减少在采购和签约过程中的资源浪费。此外，程，关注健康结果而非服务，以及赋能新的数字03程，以及在共享患者信息方面的挑战，生命科生成式AI还可以改进和扩大人口健康报告和分析，化产品和服务。生成式AI可以为患者和客户规模学与医疗企业力争提升效率和速度，寻找联接提高医疗服务的一致性，加速产品上市速度，提化生成超个性化的内容和互动。像虚拟治疗和虚和创新的方式，以提高患者护理服务的质量和高客户参与度，促进药物的商业化过程。在不增拟护理助手这样的创新技术正在向差异化服务方04改善患者健康状况。生成式AI能以三种主要方加现有员工工作负担的前提下，企业可以通过部向发展，这些创新技术将提高护理服务质量，改式帮助生命科学与医疗企业实现转型。署生成式AI获取上述优势。这种部署所带来的效益善患者健康状况。不仅可以直接提升企业的净利润，同时也为利益05相关者创造了长期价值。06像虚拟治疗和虚拟护理助手这样的创新技术正在向差异化服务方向发展，这些创新技术将提高护理服务质量，改善患者健康状况。29生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编01最后，可以利用生成式AI来开发和增强企业的总的来说，这些机会可以提高效率、改善体验并提数字和数据能力。作为企业技术生态系统的一高数据能力，帮助企业加快上市速度，增强灵活性，02部分，生成式AI可以通过直观的界面轻松查询适应未来工作、劳动力和工作场所的发展趋势。企业代码和数据集，帮助企业发掘洞察。生成03式AI能理解和分析企业系统中的非结构化数据并提出预测性建议，从而扩大资产效用，还可以利用智能语义搜索改进决策。通过增强员工04的技能和知识，以及应对人力资源方面的挑战（如人力资源短缺和职业倦怠），生成式AI还能为企业员工带来重要优势。0506作为企业技术生态系统的一部分，生成式AI可以通过直观的界面轻松查询企业代码和数据集，帮助企业发掘洞察。99生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编申诉信撰写助手生成式AI的功能（索赔被拒申诉信）01检索医疗政策和指南生成式AI检索模型可以从大量的医疗政策和会员计划中进行检索，以确定索赔申诉所需的必要信息。02生成式AI可用于起草申诉信，以较人工更快、更问题/机遇具成本效益的方式从患者病历、医疗政策和指南医疗保险索赔被拒时，医院的结算人员需审查病例提取患者数据03中提取信息。和医疗政策以撰写申诉信，此过程需要耗费大量的利用提取算法，企业能够快速查询非结构性病历、药物、化验结果及其他电子病历。时间和资源。美国医院与上诉相关的费用高达数十亿美元，其部分原因在于工作人员需要花费大量的04时间撰写申诉书。虽然超过60%的被拒索赔能够追回，然而由于拒赔的理由含糊不清，加之医疗结算撰写申诉信资源有限，导致仅有0.2%在保险报销范围内的索赔大语言模型利用AI搜集必要信息并生成申诉信。05进行了申诉，每年有数百万美元损失无法收回。3频代码06音3D/定制图像降低成本视频文本100生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编隐私保护0102申诉信撰写助手生成式AI模型从电子病历中提取数据，而患者03医疗信息受法律法规保护。因此，应确保数04管理风险与增进信任02据获取和信息输出符合数据保护和患者隐私05保护的相关规定。06问责101在查询详细的指南、政策和记录以对因理由模糊不清而被驳回的索赔进行申诉时，利用生成式AI模型辅助撰写申诉信可能会错误解读拒赔或记录，导致申诉失败。因此，需要工作人员负责验证申诉信。潜在益处提高效率相较传统的人工方法，生成式AI采用先进的法律技术，极增加收入大提高了起草申述信和举证的速度和效率。生成式AI能够申诉流程的自动化可补充医院的结算资源，从而进行更简化简单和复杂案件的流程，使法律工作流程更加省时高多申诉，由此收回更多收入。效。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编加快支付方、提供方及患者生成式AI的功能行政流程01（加快预授权）为提供方提供支持生成式AI可通过分析预授权申请提交要求和指南，并交叉对比患者病历，帮助提供方准备预授权申请，确保满02足必要要求。生成式AI还可协助向支付方提交预授权申请，并不断学习最佳实践以获得预授权批准。03利用生成式AI获取医疗政策、指南及医疗服务提问题/机遇为支付方提供支持生成式AI可帮助支付方缩短预授权批准决策时间，改善供方提交的关于潜在问题、患者需求以及病史对于医疗费用支付方和医疗服务提供方而言，预授的相关信息，企业可以自动提交预授权申请权流程均为人工负责，需要耗费大量人力。该流程患者体验。此外，还可利用生成式AI确定医疗服务提供04（提供方）或生成预授权批准或拒绝（支付需要编码人员了解支付方的预授权政策以及医学上方的编码是否存在异常，从而减少欺诈行为，并根据支付方的政策和程序，分析提供方所提交的预授权申请和方）。必要的护理管理计划。支付方和提供方均需花费大记录，促进合规。05量时间了解医疗记录和政策，以确定是否提交、批准或拒绝“预授权”，导致行政流程冗长，影响患代码者满意度和客户体验。提在高预运授营权效过率程中利用生成式AI可简化预授权申请、处理06音频和审批流程，为支付方和提供方减轻工作负担，在提升患者体验的同时降低成本。3D/定制图像提升流程效率视频文本102生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编公平性可靠性0102加快支付方、提供方及患者行政流程提交和响应预授权申请的过程涉及一套标准在处理预授权申请的过程中，虽然会遵循一系03的预授权规则和患者病史，生成式AI模型可能列标准的预授权规则并参考患者的病史，但存04管理风险与增进信任02会产生潜在的偏见。这种偏见可能源自用于在的问题是：如果模型在训练时未能充分覆盖05训练模型的历史数据（如治疗或结果方面的各种患者群体，那么它可能无法准确理解那些06安全性差异）。因此，生成式AI模型可能会无意中做在训练集中代表性不足的患者群体的特殊医疗出有偏见的决策或建议，进而延续甚至放大情况。这种情况下，模型可能会错误地拒绝他103预授权过程中，提供方和支付方会交流患者这种偏见。使用标准化的授权规则和患者的们的预授权请求。敏感数据，如受保护的健康信息和个人身份具体病史，并进行持续的检测和细致评估，信息等，这意味着生成式AI模型也会接触到有助于降低此类风险，促成更公平公正的结以上数据，面临未经授权的第三方访问，以果。及AI系统在生成过程中无意泄露敏感信息等风险，侵害患者隐私和权益。潜在益处持续学习改善患者体验生成式AI反馈循环是一个周期性过程，AI模型的输出结随着预授权流程愈加高效，患者在获取其所需的健康管理提高速度与效率果被提交给用户或评估者以获得反馈，然后再利用这些时，无需再等待冗长的行政流程，有助于改善行政管理流在生成式AI的协助下，医疗服务提供方和支付方花费在理反馈迭代升级和改进模型。这一过程提高了输出结果的程和患者体验，提高患者满意度。解政策、研究患者病历是否合规，以及生成、批准或拒绝一致性和质量，促使提供方更深入了解支付方政策，简预授权申请的时间将大大减少。化决策流程，并最终促使支付方优化流程。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编简化理赔流程生成式AI的功能（医学编码）01生成式AI可为理赔部门创建编码，对收到的理赔问题/机遇优化理赔流程利用生成式AI协助分类收到的理赔申请，并分析和分配准确的编码，可以提高理赔流程的整体准确性、02效率和速度，加快医疗服务提供方的报销速度，提升理赔部门和患者体验。申请和医疗服务及程序账单进行分类，从而提高在医疗行业中，理赔流程不仅耗时费力，而且容03理赔流程的准确性、效率和速度。易出现错误。这一流程涉及对众多含有复杂编码的理赔申请进行分类工作。这种既繁琐又耗时的节约人力成本利用大语言模型优化理赔流程，支付方可将人力资任务常常导致理赔案件积累，从而造成了处理上04的严重拥堵。这不仅延误了病例的处理进度，还源投入到附加值更高的任务，从而节约管理成本。可能给医疗服务提供者带来支付方面的潜在问题。05频代码06音3D/定制图像提升流程效率视频文本35生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编01简化理赔流程02管理风险与增进信任隐私保护可靠性公平性为评估编码的准确性，大语言模型会将账单医码疗不编足码均受会到受严到密严监格管处，罚过。度因编此码，或大编语03编码与患者病史进行比较，将患者数据暴露医疗账单中使用大语言模型可能会因训练数给底层模型，进而产生潜在的隐私风险。因言模型输出结果的准确性和可靠性至关据偏差、标签错误及病例代表性不足等原因此，需降低此类风险。而产生偏见，进而导致错误的理赔分类。为重要，如若出错则会造成严重后果。由减少此类问题，仔细的数据收集、多样化的04模型测试以及持续的监控和调整对确保公平于患者病史资料可能包含多种格式（如性和准确性至关重要。文本、图像和视频），大语言模型的可靠性面临一定的挑战。0506潜在益处高效利用时间自动审查病历可为医疗从业人员节省宝贵的时间，从提高准确性以减少收入损失而将时间和精力投入到更有意义的工作。大语言模型有助于降低编码错误风险，提高账单准确性，减少因错误而造成的收入损失。36生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编生成式AI的功能为患者提供个性化服务客户索赔问题分类（索赔助手）客户的索赔问题通常分为“理赔状态”、“承保状态”、“理赔结果说明”等几种类型。生成式AI模型01可在以上类型的基础上进行细微调整，以满足不同客户特定的需求。02生成式AI可协助人工客服回复客户有关索赔流程、问题/机遇改善客户体验保险范围和其他计划的详细问题。即使医疗费用或预约等待时间未发生任何变化，客生流成程式，A从I通而过打相造互更比加对个患性者化的和医全疗面和的理用赔户记体录验支。持生I成VR式03户服务体验也会对患者感受产生直接影响。对于支AI还可以总结患者未来的治疗和管理计划，以便日后跟付方的呼叫中心尤其如此，因为患者可能需要耗费进。大量时间收听交互式语音应答（IVR）系统的回复。04呼叫中心运营效率低下或接待能力有限会降低客户支持人工满意度。因此，需要一种既能以更快速度为更多客可利用生成式AI模型总结客户问题，将其与以往的成功解决方案和改进计划进行比较，并为后续措施提供实时05户提供支持，同时又能减少需员工处理的呼叫量的建议，从而为实时客服代理提供支持。在某些情况下，方法。生成式AI模型可以充当实时客服代理。音频代码063D/定制提高接待能力图像将基于网络的文本支持与呼叫中心相结合，支付方可利用生成式AI准确而有感情地回答客户问题，在减轻呼叫中心客服人员工作量的同时服务更多客户，从而释放出新的运营效率。降低成本视频文本37生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编可靠性0102为患者提供个性化服务生成式AI的输出结果并不总是准确，且AI有03产生幻觉的风险，因此可能会输出与理赔或04管理风险与增进信任计划细节不一致的回复。00550066公平性107理赔或计划细节中可能隐含对某些地域或社会经济背景的偏见，导致系统对来自代表性不足的地区或社会经济背景下的客户的回复不准确。潜在益处提升效率提供战略洞察生成式AI增强和改进了交互式语音应答系统，模型能够处生成式AI可进行客户和文本分析，揭示趋势和洞察（如问提高客户满意度理简单或直接的客户咨询，而更复杂的问题则转交由实题最多的理赔和就诊类型、客户最为不满的时刻以及最让实时客户代理为客户提供实时、个性化的反馈和回答，由时客服代理处理。客户困惑的问题）。以上洞察可为支付方和医疗服务提供此提升客户在咨询计划和理赔结果时的整体体验。方提供决策依据。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编医生的信息管理员生成式AI的功能（医疗服务提供方收件箱管理）01收件箱信息分类生成式AI可用于审查日常信息（如续方配药和排班）并自动处理简单任务。02可利用大语言模型协助医疗服务提供方处理收问题/机遇件箱信息，加快响应速度，使医生能够更加专初级保健医生完成行政和患者护理工作所需的时间信息助手03注于患者的诊疗工作。可能超出一天的工作量。某些情况下，多达三分之初级保健医生可利用生成式AI总结复杂的临床信息二的时间都花在了行政和非患者护理工作上。《21以便快速回顾患者病情，并利用模型起草回复，供医疗服务提供方输入和回复。起草回复的过程中，世纪治愈法案》鼓励使用电子病历收件箱，导致新模型会参考以往的收件箱回复和电子病历数据。04冠肺炎疫情期间收件箱信息大幅增加，给初级保健医生造成沉重负担，进而导致医生职业倦怠。规模化洞察05企业可通过大规模应用基于AI的收件箱信息系统，发现消息中与患者消极情绪相关的问题。通过深入了解投诉、不满、沮丧、困惑或对护理的担忧，为代码干预措施提供信息，从而改善患者体验。06音频3D/定制图像提升流程效率视频文本108生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编问责0102医生的信息管理员如果编写或总结的信息不准确，初级保健医03生可能会据此做出错误决策或无法与患者进04管理风险与增进信任行良好沟通，进而对患者健康产生重大影响，0055让患者对医疗服务提供方失去信任，并损害0066安全性企业声誉。109在收件箱系统中使用AI涉及收集、处理和存储大量敏感的患者数据，如病史、诊断和治疗计划。以上数据受严格的隐私法保护，任何未经授权的第三方访问均可能给医疗服务提供方带来法律和经济后果。潜在益处为医生提供支持及时响应抚慰患者情绪使用基于AI的收件箱信息系统，可减少初级保健医生花费在通过高效处理收件箱信息，患者需求可以得到更快响应，不通过大规模识别和跟踪消极信号，医疗服务提供方得以行政任务上的时间，使其更加专注于患者的诊疗工作，降低仅有助于提升患者体验，还能潜在改善患者健康状况。洞察患者体验中的常见痛点，由此帮助患者积极解决痛职业倦怠风险。点问题，无论是提供调整措施、改进沟通方式，还是通过实施其他干预措施来提高患者满意度。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编解锁治疗新方案生成式AI的功能（新药研发）01降低成本在临床开发过程中利用生成式AI检验药品可大幅降低成本，其原因在于生成式AI能够模拟并选择最佳的潜在候02可利用生成式AI模拟蛋白质和生物分子的结构和问题/机遇选药物做进一步测试，避免需要进行大量的实际迭代和功能，加快识别和检验分子，加速新药研发。尽管医疗技术不断进步，但由于药品开发和检验临床试验。过程复杂、成本高昂且耗时长，无数疾病仍缺乏03有效的解决方案。药品开发面临的挑战不仅在于改善公众健康生成式AI能够加速发掘更好的疾病治疗方法，显著改善发现潜在的治疗方案，还在于对其有效性的严格04检验，而这一过程往往既昂贵又耗时。临床试验公众健康。其分析和学习海量数据的能力能够带来更具独特的复杂性又加剧了这些问题。临床试验需考针对性、更有效的治疗方案，直接惠及患者，进而使整个社会受益。虑不同的人群、与其他治疗方法的各种相互作用05以及潜在的副作用。此外，由于某些疾病的罕见性，只能从少数患者获取有限的数据，因此产生06频代码了额外的阻碍，进而使得药品开发更具挑战性。促进合作音生成式AI可促进研究团队间的沟通和知识共享。通过处理和理解来自不同来源的数据，打破数据孤岛，为实验开辟新的合作和创新机会。3D/定制图像挖掘新发现与新洞察视频文本110生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编责任0102解锁治疗新方案在数据流程早期密切关注当前和不断发03展的法规对于获取公众信任和确保生成04管理风险与增进信任式AI部署合乎道德至关重要。通过展示负05责任的AI实施方法并遵守法规，企业可以0066透明度防止误解，并确保科学进步不会因监管问题而放缓。111生成式AI对于提高数据收集和分享透明度至关重要。利用生成式AI跟踪记录从溯源到利用的完整数据流程，有助于确保所有阶段的数据收集和共享透明、可审核，且符合既定标准。此举反过来又可以增进利益相关方之间的信任度，防止出现数据垄断并加速创新。潜在益处改善公众健康促进合作生成式AI能够通过加速发掘更好的疾病治疗方法显著改善生成式AI可促进研究团队间的沟通和知识共享。通过降低成本公众健康。其分析和学习海量数据的能力能够带来更具针处理和理解来自不同来源的数据，打破数据孤岛，为在临床开发过程中利用生成式AI检验药品可大幅降低成对性、更有效的治疗方案，直接惠及患者，进而使整个社实验开辟新的合作和创新机会。本，其原因在于生成式AI能够模拟并选择最佳的潜在候会受益。选药物做进一步测试，避免需要进行大量的实际迭代和临床试验。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编生成式AI的功能大众化模型创建赋能专业人士01生成式AI能够从迭代反馈中不断学习和改进，为各行各02（知识领域模型开发）业的专业人士提供支持。可通过增加新的训练数据来不03断完善特定领域的模型，提高模型的准确性、实用性和04生成式AI可通过强化学习（RL）消除用户界面问题/机遇与用户特定专业需求的相关性。通过这种方式，生成式05障碍，而无需技术人员提供支持。开发生命科学与医疗行业新模型仍需高度的技术AI可为专业人士提供量身定制的精确工具，进而为其赋06熟练度来进行数据探索、特征提取、模型训练与能。音频代码评估。模型训练中涉及的步骤往往缺乏用户友好112界面，给不具备广泛技术背景的医疗保健专业人简化医疗保健模型开发流程员和领域专家带来挑战。同时，模型输出结果的生成式AI有助于简化复杂且监管严格的医疗保健行业的质量和相关性在很大程度上取决于医疗保健领域模型开发流程。通过专注于直观的用户界面设计和流程的专业知识与实践经验。技术人员可能缺乏对领自动化，生成式AI极大减少了用户界面障碍，使专业人域专业知识的了解，而领域专家可能缺乏对技术士能更方便地完善和改进其模型。由此，生成式AI提高的了解，克服这一鸿沟依然是在该行业应用AI所了医疗保健模型的有效性和准确性，从而为该行业带来有功能需要解决的主要障碍。更有效的成果。提高一致性生成式AI利用强化学习技术（RL技术，一种AI系统通过试错学习来制定决策的机器学习方法），来验证和改进其输出结果。这一过程有助于缓解普遍存在的AI挑战，如幻觉或虚构、歧义及口语化表达的误用。因此，RL技术增强了AI的可靠性，并为专业人士提供更精确的模型和预测，从而更好地满足用户需求。3D/定制图像提升流程效率视频文本生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编透明度0102大众化模型创建生成式AI系统集成了各种工具，可让数据工程03管道更加透明，包括数据准备阶段。这种固有04管理风险与增进信任的透明度有助于了解AI在组织内部的运行情况，05增进对AI系统输出结果准确性和可靠性的信任。0066可靠性透明度是AI用例的关键组成部分，体现了系统的责任性，有助于在整个组织中推广和应用AI113生成式AI产生的幻觉或生成的错误内容可能技术。导致执行错误的程序或使用次优试剂和设备，进而导致实验不准确和资源利用效率低下。医学或制药实验室尤甚，不准确的信息甚至可能导致合规或监管问题。潜在益处提高开发能力优化成本管理领域专家可利用自然语言的模型输出结果，将最佳程这种模型开发方法可让员工参与到模型实验中来，减促进知识获取序、试剂、设备和技术洞察合成全面可访问的格式，少了与机器学习操作和技术专家相关的成本。生成式AI有助于减少因员工离职而导致的知识流失，还由此推动自给自足的模型实验和开发。可以帮助组织按需获取特定领域的知识。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编优化实验室程序生成式AI的功能（实验设计）01生成新流程生成式AI模型可利用历史数据和科学原理，提出新颖的实验设计、更高效的流程或替代性试剂和设备，从02而激发实验室程序的创新。生成式AI可生成程序模板和最佳实问题/机遇践建议（如试剂、设备和技术）。随着科学知识的快速迭代更新，研究人员、技术03人员和管理人员等实验室人员在维护最新程序模板和确保最佳实践的一致应用方面面临挑战。这解析数据些挑战可能导致实验或分析效率低下、出错或不生成式AI利用大语言模型分析实验室规程、设备规范、一致。此外，若无经过筛选和整理的集中建议来以往实验设计、试剂使用和技术数据，有助于实验室04源，则可能浪费时间和资源去寻找和比较各种试人员全面了解实验室程序和规范。剂、设备和技术。以上痛点为生成式AI简化和改进实验室程序提供了机会。05频代码06音3D/定制图像加快创新视频文本45生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编01优化实验室程序02管理风险与增进信任问责可解释性鲁棒性和可靠性若设计建议有误，则存在担责问题。需在性实方验面设的计挑中战应。用若A要I时根，据可生能成面式临AI可输解出释的03确定由谁来承担错误设计及潜在后果的实验设计中结构复杂的多模态文本和图像整合责任，这一点十分重要。因此，需明确结果发表科学或学术论文，作者需充分解较为复杂。由于难以解释和准确呈现多样复杂界定人工监管和系统验证的角色和责任。的数据，故可能增加设计不可行、实施难和效释AI建议的设计背后隐含的方法论。然而，率低下的风险。以上挑战可能导致实验设计和04执行出错，造成实验失败或生成不可靠的结果，由于某些AI模型的黑箱性质（即内部工作以及造成不必要的时间和资源消耗。方式对用户不可见），这些方法论可能本身就很复杂。0506潜在益处降低成本由于减少了实验设计所需的时间，组织得以降低实验的提高效率总体运营成本，同时也提高了吞吐量。通过简化和加速数据分析、整合程序并提供即时的最佳实践建议，大语言模型可节省实验设计所需的时间和精力。46生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编明确规则生成式AI的功能（监管合规自动化）01文本处理生成式AI可从上万页法规文本中抓取针对某一特定目的的法规，从而加快合规进程并02可利用生成式AI处理多个地区的大量监管文问题/机遇实现合规。件以支持和增强合规性。对于制药公司而言，遵守各地区不断变化的法03规是一个成本高昂、耗时漫长的过程。即使投转变法律支持生态系统入了大量资金来获取法律服务，也难以实现监监管文本处理工作繁琐且需十分注重细节，借助生成式AI可实现监管文本处理自动化，管合规。无论做出何种努力，与不合规相关的罚减少对第三方法律和合规支持的需求。04款仍居高不下。降低金融风险05在监管合规中应用生成式AI可大幅降低与不合规相关的潜在财务风险。代码06音频3D/定制图像降低成本视频文本47生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编隐私保护0102明确规则尽管不同的监管机构对隐私保护的规定和要求各异，但保护个人健康信息是所有监可靠性管理风险与增进信任管机构共同关注的重要问题，未经匿名化处理的数据可能会被泄露并被不当披露。经规训因练素的时生，成可式能A会I模输型出从看监似管准文确件实中则抓错取误合的03可解释性信息，因此人工验证是降低可靠性风险的重生成式AI模型可能会生成难以解释的内容，导要因素。致难以验证其输出结果，也难以向监管机构解释其中的原由。0405潜在益处06降低成本促进增长48利用生成式AI处理监管文件可减少需人类执行的耗时任务，生成式AI强大的处理能力可促进跨地域合规，助力企业在从而降低合规成本。全球范围内拓展业务运营。生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编迈向卓越供应链生成式AI的功能（需求预测与价格优化）01精确预测需求生成式AI可利用先进的机器学习算法促进供需平衡。通过抓取和分析不同来源（如财务、采购）的数据，02生成式AI可用于连结与供应链管理相关的数问题/机遇生成式AI模型能够生成细致精确的预测。这种跨越数据孤岛的方法利用深度学习能力来识别传统方法据集，提高供需预测的准确性。制药公司力图优化供应链和更好满足市场需求，但中可能忽略的模式和趋势，从而降低产品短缺的风面临诸多挑战。产品短缺会对患者健康造成影响，险。03而运输延误或易腐物品库存积压会阻碍利润的增长，同时也难以分析和管理疾病流行的地域差异。以上本地化预测04问题均与传统供应链的管理问题相关，如天气、交生成式AI能够综合考虑多种变量和当地环境因素，提通运输方式、仓储成本以及丢弃过期药品的必要性。升预测水平。生成式AI模型可以整合当地的地理特征和疾病流行数据，以及社会经济和物流因素，生成高度准确、针对微型市场的需求预测。由于该系统具备05情景学习能力，能够理解复杂的环境和情境并从中学习，因此可以实现以上功能。频代码06音3D/定制图像提升流程效率视频文本49生命科学与医疗行业生成式AI用例汇编迈向卓越供应链01管理风险与增进信任02可靠性可解释性生需成经式人A工I的验输证出以结降果低虽风然险越。来尽越管精AI确具备，但先仍进若成要式信AI如任何生计成算式需AI模求型和，估供算应供链应经。理清需晰了、解可生解03的功能，但仍需人工监管以避免潜在的错误，释的输出结果使AI驱动的决策更加透明，从而确保AI给出的建议符合现实世界的限制条件。增进信任，并推动在供应链运营中广泛应用这04些先进技术。0506潜在益处效率驱动收益应用生成式AI可减少患者费用，增加企业收入，并为保险公司和政府带来财务收益。向净零目标迈进AI能够创建优化的、具备成本效益的供应链策略，进而节省资源并提高盈利能力。生成式AI可提升精确度和效率，大力推动组织实现可持续发展目标。利用AI的优化能力实现供需平衡，从而避免过度生产和非必要运输，最大限度地减少浪费和碳足迹。50联系我们欲了解德勤中国生成式人工智能方案与服务，敬请联系范为尤忠彬德勤数智研究院联席主管合伙人德勤数智研究院联席主管合伙人德勤中国审计与鉴证科技赋能领导合伙人德勤管理咨询中国技术卓越中心领导合伙人德勤中国审计与鉴证数据分析领导合伙人德勤管理咨询中国金融行业整合服务领导合伙人电子邮件：rfan@deloitte.com.cn电子邮件：zhyou@deloitte.com.cn©2023。欲了解更多信息，请联系德勤中国。德勤生成式AI用例汇编-序章51外部使用关于德勤德勤中国是一家立足本土、连接全球的综合性专业服务机构，由德勤中国的合伙人共同拥有，始终服务于中国改革开放和经济建设的前沿。我们的办公室遍布中国31个城市，现有超过2万名专业人才，向客户提供审计及鉴证、管理咨询、财务咨询、风险咨询、税务与商务咨询等全球领先的一站式专业服务。我们诚信为本，坚守质量，勇于创新，以卓越的专业能力、丰富的行业洞察和智慧的技术解决方案，助力各行各业的客户与合作伙伴把握机遇，应对挑战，实现世界一流的高质量发展目标。德勤品牌始于1845年，其中文名称“德勤”于1978年起用，寓意“敬德修业，业精于勤”。德勤全球专业网络的成员机构遍布150多个国家或地区，以“因我不同，成就不凡”为宗旨，为资本市场增强公众信任，为客户转型升级赋能，为人才激活迎接未来的能力，为更繁荣的经济、更公平的社会和可持续的世界开拓前行。Deloitte（“德勤”）泛指一家或多家德勤有限公司，以及其全球成员所网络和它们的关联机构（统称为“德勤组织”）。德勤有限公司（又称“德勤全球”）及其每一家成员所和它们的关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，相互之间不因第三方而承担任何责任或约束对方。德勤有限公司及其每一家成员所和它们的关联机构仅对自身行为承担责任，而对相互的行为不承担任何法律责任。德勤有限公司并不向客户提供服务。请参阅www.deloitte.com/cn/about了解更多信息​。德勤亚太有限公司（一家担保责任有限公司，是境外设立有限责任公司的其中一种形式，成员以其所担保的金额为限对公司承担责任）是德勤有限公司的成员所。德勤亚太有限公司的每一家成员及其关联机构均为具有独立法律地位的法律实体，在亚太地区超过100个城市提供专业服务，包括奥克兰、曼谷、北京、班加罗尔、河内、香港、雅加达、吉隆坡、马尼拉、墨尔本、孟买、新德里、大阪、首尔、上海、新加坡、悉尼、台北和东京。本通讯中所含内容乃一般性信息，任何德勤有限公司、其全球成员所网络或它们的关联机构并不因此构成提供任何专业建议或服务。在作出任何可能影响您的财务或业务的决策或采取任何相关行动前，您应咨询合资格的专业顾问。我们并未对本通讯所含信息的准确性或完整性作出任何（明示或暗示）陈述、保证或承诺。任何德勤有限公司、其成员所、关联机构、员工或代理方均不对任何方因使用本通讯而直接或间接导致的任何损失或损害承担责任。©2023。欲了解更多信息，请联系德勤中国。