如果说2023年是GenAI的初探之年，那么2024年无疑是它深入企业骨髓，展现真正实力的关键时期。IBM在12月发布的一项针对2300名IT决策者的调查显示，47%的受访者已经见证了AI投资的回报，33%表示达到了收支平衡，仅有14%表示亏损。更令人振奋的是，66%的公司计划增加对AI的投资，而计划减少投资的公司仅占5%。安永美洲区数据与分析负责人特蕾西·古舍也表示，尽管2024年初的回报曾令人失望，但现在，实际效益正逐渐显现，尤其在营销领域，这只是冰山一角。
应用场景1：生产力提升，工作新常态
迈克·贝克，PGIM(前身为保德信投资管理，管理着1.4万亿美元资产)的首席信息技术官，指出生产力提升是该公司GenAI部署的核心领域。通过Office 365的Copilot功能，员工能够轻松总结电子邮件、协助制作PowerPoint和Excel文档。贝克强调，尽管并非所有员工都能使用所有工具，但一旦获得并经过培训，利用率高达93%。谷歌云和国家研究集团的调查也显示，34%的受访者已在个人生产力提升方面看到回报，33%预计将在一年内见效。
奥罗尔·罗伯茨大学则是另一典范，他们利用AI加速学习、改善研究，并帮助学生评估。副校长迈克·马修斯表示，教授们工作过度、筋疲力尽，而AI的到来，无疑是雪中送炭。它不仅缩短了申请回复时间，还使新国家的潜在客户数量激增267%，入学率增长近11%。
全球再保险公司Fortitude Re也加入了这股潮流，使用企业订阅版的ChatGPT和Copilot，将数据安全集成于自身环境中，从大型文档中提取信息、创建演示文稿、总结报告，对比文档发现差异，既节省了时间，又减少了人为错误。
应用场景2：软件开发，智能编码新时代
PGIM还利用GenAI进行代码生成，特别是Github Copilot，已全面投入生产，约有1000名开发人员在使用。贝克透露，约60%的开发人员每天都在使用它，且Copilot推荐的代码中，70%被实际采用。谷歌云和国家研究集团的调查也显示，28%的领导者表示在开发人员生产力和工程方面看到了积极回报，34%预计一年内将见成效。
费用报销公司Emburse的首席技术官肯·林达尔表示，他们的开发人员使用Github Copilot和Amazon Q Developer等工具，自动化代码生成、改善代码结构，甚至识别潜在缺陷。贝恩公司的调查也显示，软件开发是金融服务公司生产力提升最大的领域之一。安永的古舍则看到了代码调试、测试以及数据工程流程中的显著生产力提升。
应用场景3：销售和营销，智能互动新篇章
PGIM进一步利用GenAI帮助销售人员以更用户友好的方式与用户互动。贝克表示，销售人员外出会见财务顾问时，能够借助AI在商务对话中适时获取正确信息，大大提升了效率。此外，他们还用AI辅助网站内容制作、演讲稿撰写和客户沟通，特别是在处理提案请求时，AI能够生成初稿，帮助公司响应更多提案。
谷歌云和国家研究集团的调查显示，33%的领导者表示在销售和营销方面看到了积极回报，30%预计一年内将见效。加特纳分析师阿伦·钱德拉塞卡兰和安永的古舍都证实，营销是GenAI价值最大的领域之一。SS&C公司则利用GenAI根据系统中的核心数据生成客户沟通信息，实现了实时、真实的客户互动。
应用场景4：客户服务，智能服务新体验
客户服务是GenAI的另一个顶级应用场景。Verizon客户呼叫中心每年接收数亿次呼叫，还有20亿次数字互动。他们利用GenAI快速总结复杂文档、监听对话并自动提取信息、回答问题等，大大提升了服务效率。希金斯表示，每次通话可以节省约一分钟，对于呼入电话的数量来说，这产生了重大影响。客户等待时间也减少了，所有衡量标准都有所提高。
Verizon在基础模型上添加的微调和上下文化使得准确率超过了90%，但在推出这项技术时一直非常谨慎。他们主要使用它来解释发生了什么，还没有代表客户采取行动的业务。对于面向公众的聊天机器人，也只回答低风险查询，确保服务的准确性和安全性。
安永的报告显示，72%的企业领导者表示在客户满意度方面看到了积极回报，对于在AI上投入超过5%预算的公司来说，这一比例上升到75%。TEKsystems高级副总裁里卡多·马丹表示，公司往往对客户服务的关键绩效指标有清晰的认识，知道如何定义成功，这也使得客户服务成为GenAI部署的特别良好领域。
选择部署策略
在企业内部推广GenAI有多种方式，需要不同程度的投资和努力。企业可以让员工使用安全版本的ChatGPT，或者在已有工具中启用AI功能。也可以从零开始构建自己的模型，或者开发自己的智能体AI平台。以PGIM为例，他们选择根据公司的独特之处和投资领域来决定部署策略。贝克表示，他们不会自己开发编码用的大型语言模型，而是会使用Github等平台。但在营销方面，他们会选择专为通信和营销构建的平台Jasper。在其他领域，如文档问答系统，他们会自定义提示并对模型进行微调。
