德勤人工智能研究院《AI案例精选》（PDF文件）–AI教程资料

AI教程 01月02日

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德勤人工智能研究院的《AI案例精选》报告，介绍了人工智能（AI）在六大行业中的实际应用案例及其商业价值。报告概述AI创造价值的六种方式，包括降低成本、加快执行、降低复杂性、转变交互方式、推动创新和强化信任。详细分析消费行业、能源/资源/工业、金融服务业、政府/公共服务、生命科学/健康管理及技术/媒体/电信（TMT）等领域的典型AI应用场景，例如物流优化、预测性维护、欺诈检测、精准医疗等，列举了新兴技术趋势（如自动驾驶、数字孪生、生物识别支付等）。强调AI需从小规模试点转向规模化部署才能释放最大价值，建议企业制定清晰的AI战略和数据治理框架。德勤呼吁各行业抓住AI机遇，基于人机协作实现竞争优势。

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AI创造价值的6种方式：

降低成本：基于自动化重复任务提高效率，如自然语言处理实现数据输入。
加快执行：减少延迟，如预测性洞察加速药物审批。
降低复杂性：通过预测性分析优化决策，如预测机械维护需求。
转变交互方式：改善人机交互，如情绪感知的对话机器人。
推动创新：挖掘数据开发新产品，如社交媒体驱动的产品推荐。
强化信任：预防风险，如提前识别网络攻击。

消费行业

消费行业AI档案：消费行业企业积极探索AI应用，但面临数据质量、组织结构、人才匮乏等问题，导致AI应用和成熟度差异较大。企业需解决数据不一致、质量差等问题，实现业务与技术的整合，建立信任并大规模部署AI。AI系统将更自主，改变货物运输、员工管理等方式，提升企业运营效率和客户体验。
案例：
- 车队网络优化：AI优化物流路线，减少空车率。
- 连接客户：个性化客户服务，如智能聊天机器人。
- 商品分类优化：AI预测需求，优化库存。
- 数字呼叫中心：自然语言处理提升客户满意度。
新兴案例：自动驾驶商店、时尚科技（3D扫描匹配服装）、健康监测可穿戴设备。

能源、资源和工业（ER&I）

能源、资源和工业AI档案：ER&I领域AI应用不够广泛和成熟，主要集中在小规模试点和概念验证阶段，面临数据获取和整合的挑战。企业需建立AI专业团队，协调AI活动，制定战略和路线图，重点关注机器维护、客户互动和应对极端事件等领域。
案例：
- 预测性机器维护：AI分析物联网传感器数据，预测机器故障，优化维护计划，减少停机时间和维护成本。
- 边缘AI：利用边缘计算和AI技术处理网络边缘数据，提高数据安全性，降低成本，加快决策速度。
- 现场传感器数据分析：AI实时分析现场传感器数据，监控生产资产，评估勘探机会，提高监测和预测能力。
- 现场劳动力支持和安全：AI通过自然语言处理和机器学习为现场工作人员提供信息支持，提高工作效率和安全性。
- 公用事业服务中断预测：AI预测能源需求和停电时间，主动提醒客户，优化客户服务，降低运维成本。
新兴案例：数字孪生工厂、算法供应链规划、虚拟工厂操作员。

金融服务业（FSI）

金融服务业AI档案：大多数FSI公司处于AI采用和投资的早期阶段，需从试点项目转向大规模部署，建立企业级AI能力。AI将广泛应用于改善客户体验、自动化关键流程、推动产业融合和打破部门竖井，提升企业竞争力。
案例：
- 银行欺诈分析：AI实时监测交易，识别可疑活动，减少欺诈损失，提高客户信任度。
- 会话AI：AI驱动的聊天机器人和虚拟助手提供个性化金融服务，自动化收债活动，提升客户体验。
- 360°客户体验：AI分析客户数据，提供个性化建议，预测客户流失，优化营销策略，提高客户参与度。
- 保险核保：AI自动化核保流程，简化风险评估，提高效率，降低成本。
- 交易操作自动化：AI和机器学习自动化交易对账和异常处理，提高效率，减少错误。
新兴案例：生物识别支付（微笑付款）、基于行为的保险定价、房地产估值AI。

政府和公共服务（GPS）

政府与公共服务AI档案：政府机构AI应用因机构不同而异，面临法律、风险约束和预算限制，需在法律和道德框架内谨慎推进。AI将广泛应用于社会政策制定、医疗保健、法律判断等领域，提升公共服务效率和质量。
案例：
- 索赔处理后台办公自动化：AI通过机器人流程自动化、自然语言处理和计算机视觉，加快书面材料处理，提高效率。
- 人口风险支持：AI预测社会问题风险，为政策制定提供数据支持，优化社会资源分配。
- 生物医学数据科学：AI分析生物医学数据，加速医学研究和药物发现，提高医疗效率。
- 福利管理：AI优化福利计划，提供个性化建议，提高员工满意度和福利支出效率。
- 健康与环境预测：AI预测疾病爆发和气候变化影响，支持公共卫生和环境保护决策。
新兴案例：AI军事战略模拟、智慧城市资产管理、法律判决预测。

生命科学与健康管理

生命科学与医疗保健AI档案：生命科学和医疗保健领域AI应用处于起步阶段，主要集中在管理任务和自动化流程，面临数据获取和整合的挑战。AI将广泛应用于药物研发、精准医疗、患者体验提升等领域，推动医疗保健的个性化和智能化。
案例：
- 临床试验的数字化数据流：AI自动化临床试验数据管理，提高效率，降低成本，加快药品审批流程。
- 制药情报：AI分析制造数据，预测生产偏差，提高产品质量和产量。
- 药品营销全渠道参与：AI优化营销策略，预测客户互动方式，提高营销投资回报率。
- 患者洞察之声：AI分析患者反馈，提供产品改进建议，提升客户满意度。
- 主动风险和合规性：AI实时监控合规风险，提供改进建议，降低合规成本。
新兴案例：合成生物学、虚拟药物研发、可穿戴健康监测。

技术、媒体和电信（TMT）

技术、媒体和电信AI档案：TMT领域AI应用因行业而异，电信公司AI应用较为成熟，媒体和电信领域需进一步拓展AI应用。AI将广泛应用于智能工厂、数字供应链、客户互动等领域，提升运营效率和客户体验。
案例：
- 智能工厂和数字供应网络：AI优化生产流程，提高资产效率，降低成本，改善环境可持续性。
- 直接消费者参与：AI通过自动化客户互动和个性化服务，提高客户满意度和留存率。
- 数字联络中心：AI构建高效语音虚拟助手，改善呼叫中心体验，减少人工干预。
- 检测虚假媒体内容：AI检测深度伪造和虚假媒体内容，限制错误信息传播。
- 客户数据变现：AI分析客户数据，提供个性化服务，提升客户价值。
新兴案例：实时语言翻译、视频内容分析、情绪监测广告。