2023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-202312.pdf
这份文档是德勤发布的《生成式人工智能用例汇编》，重点介绍了生成式人工智能在能源、资源及工业行业和生命科学与医疗行业的应用案例，旨在展示生成式人工智能如何通过提升效率、降低成本、加速创新等方式，为这些行业带来变革。
**生成式人工智能的六种主要输出模式：**
1. **文本：** 生成通俗易懂、高质量的文字，满足不同需求。
2. **代码：** 使用各种编程语言编写计算机代码，辅助开发人员。
3. **音频：** 生成对话式或口语化的音频，可快速切换语言和语调。
4. **图像：** 根据文字或视觉提示生成不同逼真度的图像。
5. **视频：** 根据用户提示生成视频，内容完全由模型虚构。
6. **3D/定制：** 根据文本或2D输入生成3D物体属性数据。
**生成式人工智能创造的价值：**
* **降低成本：** 通过工作职能自动化，降低运营成本。
* **提升流程效率：** 通过自动化标准任务，提升工作效率。
* **增加收入：** 通过个性化营销，增加销售收入。
* **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，激发创造力。
* **优化社会公共服务：** 提升公共服务的精准化、高效化和智能化。
**能源、资源及工业行业的应用案例：**
1. **确保设备健康运行（资产维护规划）：** 通过生成式AI优化维护计划，提高设备利用率，降低维护成本。
* **问题/机遇：** 传统维护计划成本高昂，修改复杂。
* **生成式AI功能：** 持续改进、优化维护计划、模拟维护场景、优化资源分配。
* **潜在益处：** 降低成本、提高设备产出率、促进职业健康与安全。
* **风险：** 鲁棒性和可靠性，问责，安全性。
2. **加快实验和设计进程（材料设计）：** 利用生成式AI探索更广阔的设计空间，优化材料性能，加快新材料的发现。
* **问题/机遇：** 新材料开发成本高、耗时长。
* **生成式AI功能：** 精简实验流程、开发高熵合金。
* **潜在益处：** 推动创新、降低成本、促进新发现。
* **风险：** 安全性，责任。
3. **了解矿石（优化矿物加工）：** 利用生成式AI大大节省矿物化学分离所需的成本和时间，同时让这一过程更加安全、环保。
* **问题/机遇：** 矿物加工过程复杂，易产生环境问题。
* **生成式AI功能：** 描述矿石特征和制图、优化流程。
* **潜在益处：** 加速矿石勘探进程、保护环境、促进职业健康。
* **风险：** 鲁棒性，可靠性。
4. **优化设计（生成场地设计方案）：** 通过设计流程自动化，为场地设计方案的制定提供支持，提高效率。
* **问题/机遇：** 场地规划过程复杂且耗时。
* **生成式AI功能：** 自动生成场地规划布局、优化设计、对规划方案进行有效的说明和注释。
* **潜在益处：** 利用自动化提升流程效率，发现新的解决方案、降低风险。
* **风险：** 责任。
**生命科学与医疗行业的应用案例：**
1. **申诉信撰写助手（索赔被拒申诉信）：** 生成式AI可用于起草申诉信，以更快、更具成本效益的方式从患者病历、医疗政策和指南中提取信息。
* **问题/机遇：** 撰写申诉信需要耗费大量时间和资源。
* **生成式AI功能：** 检索医疗政策和指南、提取患者数据、撰写申诉信。
* **潜在益处：** 增加收入、提高效率。
* **风险：** 问责、隐私保护。
2. **加快支付方、提供方及患者行政流程（加快预授权）：** 利用生成式AI获取医疗政策、指南等信息，自动提交预授权申请。
* **问题/机遇：** 预授权流程耗时且涉及大量人工。
* **生成式AI功能：** 为提供方和支付方提供支持、提高运营效率。
* **潜在益处：** 提高速度与效率、促进持续学习、改善患者体验。
* **风险：** 安全性、公平性、可靠性。
3. **简化理赔流程（医学编码）：** 生成式AI可为理赔部门创建编码，提高理赔流程的效率。
* **问题/机遇：** 理赔流程耗时且容易出错。
* **生成式AI功能：** 优化理赔流程、节约人力成本。
* **潜在益处：** 提高准确性、高效利用时间。
* **风险：** 公平性、隐私保护、可靠性。
4. **为患者提供个性化服务（索赔助手）：** 生成式AI可协助人工客服回复客户有关索赔流程、保险范围和其他计划的详细问题。
* **问题/机遇：** 呼叫中心运营效率低下，客户满意度低。
* **生成式AI功能：** 客户索赔问题分类、支持人工。
* **潜在益处：** 提高客户满意度、提升效率。
* **风险：** 公平性，可靠性。
5. **医生的信息管理员（医疗服务提供方收件箱管理）：** 利用大语言模型协助医疗服务提供方处理收件箱信息，加快响应速度，使医生专注于患者诊疗工作。
* **问题/机遇：** 收件箱信息量大，医生负担重。
* **生成式AI功能：** 收件箱信息分类、信息助手、规模化洞察。
* **潜在益处：** 为医生提供支持、及时响应、抚慰患者情绪。
* **风险：** 安全性，问责。
6. **解锁治疗新方案（新药研发）：** 生成式AI模拟蛋白质和生物分子的结构和功能，加速新药研发。
* **问题/机遇：** 药品开发成本高、耗时，临床试验复杂。
* **生成式AI功能：** 降低成本、改善公众健康、促进合作。
* **潜在益处：** 降低成本、改善公众健康、促进合作。
* **风险：** 透明度、责任。
7. **大众化模型创建（知识领域模型开发）：** 通过强化学习（RL）消除用户界面障碍，帮助专业人士开发模型。
* **问题/机遇：** 模型开发缺乏用户友好界面。
* **生成式AI功能：** 赋能专业人士、简化医疗保健模型开发流程。
* **潜在益处：** 促进知识获取、提高开发能力、优化成本管理。
* **风险：** 可靠性，透明度。
8. **优化实验室程序（实验设计）：** 生成式AI可生成程序模板和最佳实践建议（如试剂、设备和技术）。
* **问题/机遇：** 实验室流程更新慢，难以找到最佳实践。
* **生成式AI功能：** 生成新流程、解析数据。
* **潜在益处：** 提高效率。
* **风险：** 鲁棒性和可靠性，问责。
9. **明确规则（监管合规自动化）：** 利用生成式AI处理多个地区的大量监管文件以支持和增强合规性。
* **问题/机遇：** 遵守法规成本高，耗时。
* **生成式AI功能：** 文本处理。
* **潜在益处：** 降低成本、促进增长。
* **风险：** 可靠性。
10. **迈向卓越供应链（需求预测与价格优化）：** 生成式AI可用于连结与供应链管理相关的数据集，提高供需预测的准确性。
* **问题/机遇：** 供应链管理问题，天气，运输方式，仓储成本等问题。
* **生成式AI的功能：** 精确预测需求，本地化预测。
* **潜在益处：** 向净零目标迈进，效率驱动收益。
* **风险：** 可解释性。
通过这些应用案例，报告展现了生成式人工智能在不同行业的巨大潜力，以及其对提升效率、优化流程、降低成本和推动创新的积极作用，为企业数字化转型提供了有益的参考。
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