德勤人工智能研究院发布报告，深入分析了生成式AI在六大关键行业的应用案例。报告构建了以输出模态和价值捕获维度为核心的分析框架，帮助企业量化AI部署的投资回报。报告强调，生成式AI通过自动化实现成本削减、优化流程效率、驱动收入增长，并加速新产品与服务开发。在金融、生命科学、能源与工业、科技与电信等领域，AI正发挥关键作用，提升模型准确性、加速药物研发、优化资产维护、缩短故障排查时间。报告预示，AI将深度融入核心业务流程，成为企业获取战略优势的关键。

💡 报告构建了分析框架，该框架以六种输出模态和六个价值捕获维度为核心，为企业量化AI部署的潜在投资回报率提供了数据驱动的决策依据。

💰 生成式AI的核心价值驱动因素包括通过自动化实现超过30%的成本削减，以及通过优化标准任务提升流程效率。

📈 在增长维度，AI通过超个性化营销等策略驱动收入增长，并显著加速新产品与服务的开发周期。

🏦 在金融服务领域，AI通过生成高质量合成数据，提升欺诈检测等模型的准确性。在生命科学行业，AI加速了候选药物的识别与验证，降低研发成本与缩短周期。

⚙️ 能源与工业领域利用AI优化资产维护计划，最小化停机时间。科技与电信行业则利用AI为现场技术人员提供即时解决方案，缩短故障排查时间。

德勤人工智能研究院的报告系统性地剖析了六大关键行业的60个生成式AI应用案例。

报告构建了以六种输出模态和六个价值捕获维度为核心的分析框架，为企业量化AI部署的潜在投资回报率提供了数据驱动的决策依据。

报告明确了生成式AI的核心价值驱动因素，包括通过自动化实现超过30%的成本削减，以及通过优化标准任务提升流程效率。

此外，在增长维度，AI通过超个性化营销等策略驱动收入增长，并显著加速新产品与服务的开发周期。

在金融服务领域，通过生成高质量合成数据，AI能够有效弥补训练数据集的不足，从而提升欺诈检测等模型的准确性。

在生命科学行业，AI通过模拟分子结构功能，加速了候选药物的识别与验证，直接作用于降低研发成本与缩短周期。

能源与工业领域则利用AI分析历史与运营数据，以优化资产维护计划，其核心目标是最小化停机时间并提升设备可用性。

而在科技与电信行业，AI通过检索增强生成技术，为现场技术人员提供即时解决方案，显著缩短故障排查时间。

综合来看，企业对生成式AI的应用正从追求单一的成本削减与效率提升，转向更为复杂的价值创造层面。

未来的趋势表明，AI将深度嵌入核心业务流程，通过数据驱动的洞察与预测，成为企业获取战略优势和推动根本性创新的关键引擎。

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