一、AI创造价值的6种方式

1. 降低成本
   应用AI和智能自动化解决方案以实现价值相对较低且经常重复任务的自动化，可以通过提高效率和质量来降低成本。
   示例
   使用自然语言处理实现数据输入
2. 加快执行
   通过最小化延迟，减少实现运营和业务结果所需的时间。
   示例
   通过使用预测性洞察创建合成试验，加快药物批准过程。
3. 降低复杂性
   通过更主动、更具预测性、更能发现规律的分析，提高理解和决策能力。
   示例
   通过预测机械维护需求，以减少工厂停工时间。
4. 转变交互方式
   改变人们与技术互动的方式，使企业能够以人的方式与人打交道，而不是强迫人以机器的方式与人打交道。
   示例
   使用能够理解和响应客户情绪的对话式机器人，更有效地满足客户需求。
5. 推动创新
   通过使用AI实现创新的新产品、市场和商业模式，重新定义战场以及如何获胜。
   示例
   根据从社交媒体挖掘的客户需求和偏好推荐新产品和功能。
6. 强化信任
   确保业务不受欺诈和网络诈骗等风险的影响，提高质量及一致性，同时提高透明度，增强品牌信任。
   示例
   在网络攻击发生之前识别和预测网络攻击。

二、消费行业AI档案

在我们看来，消费行业涵盖了广泛的业务，包括消费品、零售、汽车、住宿、餐饮、旅游和交通。这些看似完全不同业务的共同点是，它们都将重点放在服务客户上，并共同解决当前和未来的业务问题。与消费者相关的企业正在积极探索利用AI方案，涌现出许多有价值的案例。然而，AI的应用和成熟度因各种原因而不同，如：由于数据质量和复杂性而产生的可扩展性；组织结构与人才匮乏；缺乏信任。随着时间的推移，随着AI技术越来越广泛地为企业和消费者所接受，对AI建立信任的任务可能会变得越来越容易5 AI案例精选 | 德勤人工智能研究院然而，对于大多数组织来说，最大的挑战是从概念到规模化的转变。对于与消费者相关的企业，这一挑战可能特别困难，因为许多企业拥有大量历史数据和分析平台、分散的数据和分析操作，以及（在许多情况下）分散的权力和责任，无论是跨业务部门，还是跨独立运营的特许经营企业。这通常会导致数据不一致、质量差和可用性受限，这可能是AI系统的一个大问题，因为AI系统往往是数据密集型的（输入的质量直接影响输出的质量）。另一个常见的障碍是实现业务和IT利益相关者的一致和整合。通常，AI用于组织的孤立区域，有时与IT合作，有时不使用AI。然而，为了在规模上实现AI的全部优势，业务和技术集成计划（以及变革案例）非常重要。类似地，在许多组织中仍然缺乏对AI的信任，以及AI可以和应该做什么。解决这一问题应包括协调变更管理方法，以便与领导者和团队沟通，并听取/解决他们的担忧。对于无法直接控制这一关键要素的企业来说，大规模部署AI可能很难实现。随着时间的推移，随着AI技术越来越广泛地为企业和消费者所接受，对AI建立信任的任务可能会变得越来越容易。每一次成功的AI部署都会促进一个良性循环，提高人们对AI的理解，并有助于扩大未来AI应用的规模和范围。此外，由于这些学习算法和解决方案减少了提供见解和决策行动所需的工作量，由此带来的运营改进通常会增加信心，并提高投资回报。展望未来，面向消费者相关业务的AI系统预计将变得越来越自主，改变公司的货物运输方式，提高流动性，改变他们管理员工的方式，同时在整个生态系统中日益相互关联，使AI能够从从头到尾为业务流程增值。

随着时间的推移，随着AI技术越来越广泛地为企业和消费者所接受，对AI建立信任的任务可能会变得越来越容易。