德勤推出的《AI案例精选》（免费PDF资料） - 附下载地址

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德勤人工智能研究院推出的《AI案例精选》报告，聚焦人工智能在六大行业中的实际应用及带来的商业价值。报告系统梳理AI创造价值的六种路径：降低成本、加快执行、简化复杂性、改变交互模式、激发创新以及增强信任。针对消费行业、能源/资源/工业、金融服务业、政府与公共服务、生命科学与医疗健康、技术/媒体/电信（TMT）等领域，报告深入剖析了典型AI应用场景，如物流优化、预测性维护、欺诈识别、精准医疗等，列举包括自动驾驶、数字孪生、生物识别支付等在内的新兴技术趋势。报告强调，企业需将AI从小范围试点扩展至规模化落地，充分释放AI潜力，建议制定明确的AI战略与数据治理体系。德勤呼吁各行各业把握AI发展机遇，通过人机协作构建竞争优势。

AI创造价值的六大路径：

降低成本：借助自动化处理重复性任务，例如用自然语言处理技术自动完成数据录入。
加快执行：缩短响应时间，例如通过预测分析加快药品审批流程。
降低复杂性：运用预测分析辅助决策，如提前判断设备维护需求。
转变交互方式：优化人机互动体验，例如具备情绪识别能力的对话机器人。
推动创新：用数据洞察开发新产品，如基于社交媒体的个性化商品推荐。
强化信任：防范潜在风险，例如提前识别、阻止网络攻击行为。

消费行业

消费行业积极引入AI技术，在数据质量、组织架构和专业人才等方面仍面临挑战，导致应用深度和成熟度存在差异。企业需着力解决数据不一致、质量低等问题，推动技术与业务融合，构建可信的AI系统、实现规模化部署。未来，AI系统将更加自主化，重塑物流运输、人员管理等环节，全面提升运营效率与用户体验。

应用案例：
- 车队网络优化：AI规划最优物流路径，降低空驶率。
- 客户连接：智能聊天机器人提供个性化服务。
- 商品分类优化：基于需求预测调整库存。
- 数字呼叫中心：自然语言处理技术提升客户满意度。
新兴趋势： 无人商店、智能穿搭推荐、健康监测可穿戴设备。

能源、资源与工业（ER&I）

ER&I领域的AI应用处于初步阶段，多以试点和验证项目为主，数据采集与整合是主要挑战。企业应组建专业团队，统筹AI项目推进，制定清晰战略与实施路线图，重点关注设备维护、客户互动及突发事件应对等方向。

应用案例：
- 预测性机器维护：用物联网传感器数据分析，预判设备故障。
- 边缘AI：在网络边缘侧部署AI，提升数据处理安全性与响应速度。
- 现场传感器分析：实时监控生产设备，辅助勘探评估。
- 现场作业支持与安全：AI为工作人员提供实时信息与风险提示。
- 公用事业中断预测：预判停电时间，优化客户服务。
新兴趋势： 数字孪生工厂、算法驱动的供应链规划、虚拟工厂操作员。

金融服务业（FSI）

多数FSI企业尚处于AI应用早期，需推动试点项目向全面部署转变，构建企业级AI能力。AI将在提升客户服务、流程自动化、促进行业融合等方面发挥关键作用。

应用案例：
- 银行欺诈检测：实时监控交易，识别可疑行为。
- 会话AI：虚拟助手提供个性化理财服务与自动化债务管理。
- 全方位客户体验：基于数据分析提供个性化建议，预判客户流失风险。
- 保险核保自动化：AI简化风险评估流程。
- 交易操作自动化：AI自动完成交易核对与异常处理。
新兴趋势： 生物识别支付、基于用户行为的保险定价、房地产智能估值。

政府与公共服务（GPS）

政府机构的AI应用因职能差异而不同，并受到法律、风险与预算的多重制约。AI将在社会政策、医疗健康、司法判断等公共领域发挥越来越大的作用。

应用案例：
- 自动化索赔处理：运用机器人流程自动化与自然语言处理加速文件审核。
- 人口风险支持：AI预测社会问题，辅助政策制定。
- 生物医学数据科学：加速医学研究与药物开发。
- 福利管理优化：提供个性化福利建议，提升管理效率。
- 健康与环境预测：预测疾病爆发与气候变化影响。
新兴趋势： AI军事推演、智慧城市资产管理、法律判决预测。

生命科学与健康管理

该领域的AI应用仍处于起步阶段，主要集中在管理任务自动化方面，数据整合是主要瓶颈。AI未来将在药物研发、精准医疗、患者服务等方面发挥更大价值。

应用案例：
- 数字化临床试验数据流：自动化管理试验数据，提升审批效率。
- 制药情报：分析生产数据，预判生产异常。
- 全渠道药品营销：优化营销策略，提升客户互动效果。
- 患者反馈分析：通过AI洞察患者需求，指导产品改进。
- 主动合规风控：实时监控合规状态，降低风险成本。
新兴趋势： 合成生物学、虚拟药物研发、可穿戴健康监测设备。

技术、媒体与电信（TMT）

TMT行业中，电信企业的AI应用相对成熟，媒体与其他科技公司仍有较大发展空间。AI将在智能制造、数字供应链、客户互动等方面广泛应用。

应用案例：
- 智能工厂与数字供应网络：优化生产流程，提升资产效率。
- 直接消费者互动：自动化与个性化服务提升客户黏性。
- 数字联络中心：语音虚拟助手改善呼叫体验。
- 虚假内容识别：检测深度伪造等虚假信息。
- 客户数据变现：通过数据分析提供增值服务。
新兴趋势： 实时语言翻译、视频内容解析、情绪感知广告。