驾驭业务的复杂性：ChatGPT 等生成式 AI 工具如何解决最大的行业挑战

根据 IBM 的 2022 年全球 AI 采用指数，生成式 AI 已经进入商业世界，值得注意的是 35% 的公司已经采用它。这个迅速扩展的领域正在通过使公司能够轻松解决复杂问题来彻底改变业务运营。 包括 ChatGPT 在内的生成式 AI 工具分析大量数据以产生传统方法通常无法及时提供的独家见解。

用于商业的生成式人工智能具有深远的影响，从内容创建自动化到供应链优化和改进的客户服务。 通过结合机器学习和自然语言处理，生成式 AI 工具使企业能够做出明智的决策、优化运营并增加利润。

本博客将深入探讨 ChatGPT 等生成式 AI 工具可以解决的无数复杂业务问题。

在我们了解生成式 AI 工具可以解决的最复杂的业务问题之前，让我们对什么是生成式 AI 有一些基本的了解。

生成式人工智能是一种非凡的人工智能形式，它涉及利用复杂的算法来生成创新和新颖的数据或信息。 与遵循预设规则的传统人工智能系统不同，生成式人工智能可以通过分析现有数据中的复杂模式来创造全新的东西。

生成式 AI 的这一特性使其成为寻求解决需要创造力和创新的复杂问题的企业的异常强大和有用的工具。

生成式人工智能最普遍的应用之一是在自然语言处理中，它可以用来制作原始文本或对话。 ChatGPT 就是一个例子，它是由 OpenAI 设计的一种大型语言模型，能够对文本提示生成类似人类的响应。 因此，ChatGPT 是聊天机器人和其他对话界面的理想工具。

可以使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具解决的最复杂的业务问题

现在让我们来看看可以通过使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具解决的主要业务挑战。

内容创作

制作高质量的内容是企业界最艰巨和最耗时的任务之一，无论是制作产品描述、宣传材料，还是整篇文章。 在这种情况下，公司可以在业务中利用生成式 AI 技术，在有限的时间内生成质量可接受的内容。

通过利用自然语言处理和机器学习算法，生成式 AI 工具可以评估现有内容并创建符合特定标准的新的高质量内容。 这可能涉及语气、风格甚至目标受众等因素。

例如，组织可以使用 ChatGPT 来构建针对特定人群量身定制的社交媒体帖子，或者生成突出特定功能和优势的产品描述。

除了节省时间和资源之外，这种方法还可以提高内容的总体质量和一致性。 这在电子商务等领域尤其有用，在这些领域中，产品描述和评论在推动销售方面发挥着关键作用。

客户服务

客户服务是一个重要领域，ChatGPT 等生成式 AI 工具可以在其中解决具有挑战性的业务问题。 由 ChatGPT 提供支持的聊天机器人可以为客户的查询提供及时准确的答案，从而改善整体客户体验。 他们还可以根据客户的购买历史和偏好为客户提供量身定制的建议。

例如，零售商可以使用 ChatGPT 创建聊天机器人，帮助客户查找产品、回答查询和处理订单。 还可以对聊天机器人进行编程，以识别和解决客户投诉和问题，确保及时解决和客户满意度。

同样，医疗保健提供者可以部署一个 ChatGPT 驱动的聊天机器人，它可以帮助患者安排约会、提供有关医疗程序的信息并回答与健康相关的问题。 这可能有助于医疗保健提供者简化他们的操作，减少等待时间，并提高患者的治疗效果。

[另请阅读：人工智能如何使医疗保健行业变得智能？]

通过利用这项技术，企业可以提升客户体验、提高运营效率并推动增长。

合法的

协助公司的合法运营是最重要的生成人工智能业务应用程序之一。 公司可以通过在其法律部门使用生成式人工智能工具获得相当大的优势。 凭借进行法律研究、审查判例法和制定法律文件的能力，生成式人工智能有可能使法律团队更有能力、更熟练地运作。

举个例子，一家公司的法律团队可以利用ChatGPT来审查合同并找出潜在的法律困境，从而确保遵守法律规定并减少法律纠纷的可能性。

此外，ChatGPT 的预测能力可以帮助法律团队通过检查先前的判决、法律和法规来做出明智的决定。 反过来，这可以使公司制定有效的法律策略并将可能发生法律纠纷的可能性降至最低。

通过将生成式 AI 用于业务，企业可以提高其法律团队的生产力和效率，减少与法律研究和文件起草相关的成本，并提高所提供法律服务的质量。 因此，越来越多的公司诉诸这些工具来简化其法律程序也就不足为奇了。

处理人力资源流程

ChatGPT 等人工智能工具有可能为企业人力资源运营提供重要支持。 ChatGPT 通过自然语言处理和机器学习技术，可以将重复的 HR 琐事机械化，同时为员工查询提供准确、快速的答案。

例如，企业可以利用生成人工智能的力量为企业设计虚拟人力资源助理。 这个虚拟助手可以帮助员工完成管理休假、管理福利和向组织介绍新员工等任务。 此外，聊天机器人可以根据员工的技能和兴趣为他们提供量身定制的职业发展建议，从而提高员工的参与度和保留率。 此外，生成式 AI 可用于在在线入学测试中制定防作弊措施。

此外，ChatGPT 可以通过审查简历和职位描述来支持人才招聘，以发现空缺职位的合格候选人并安排面试。 这可以帮助人力资源部门节省时间并提高招聘质量。

从本质上讲，生成人工智能在商业中有很多好处，尤其是在人力资源运营方面。 该技术可以使企业优化其人力资源程序、降低劳动力成本并提高员工满意度和保留率。

数据分析

商业中的生成式 AI 技术通过揭示可能无法被人类感知的隐藏模式和趋势，在数据分析方面提供了显着优势。 人工智能揭示此类洞察力的能力为企业提供了识别新增长领域、优化运营和提高客户满意度的机会。

生成式 AI 的情感分析能力是数据分析中的绝佳用例。 ChatGPT 等工具可以分析社交媒体数据，以确定客户对品牌、产品或服务的倾向。 通过使用这些信息，企业可以在业务中利用生成 AI 的优势。 他们可以完善营销策略，深入了解客户，并借助这些数据提高客户满意度。

此外，生成式人工智能工具有可能分析大量数据并检测潜在风险。 此类分析洞察力使使用生成式人工智能的企业能够在问题升级之前主动识别和解决潜在问题。

通过分析客户反馈和行为，商业中的生成人工智能技术可以识别表明客户流失高风险的模式。 此功能允许企业主动解决此类模式，从而通过个性化优惠和激励措施留住客户。

[另请阅读：企业数据科学与分析的完整指南]

促进销售

许多组织将生成式 AI 用于业务，尤其是为了提高销售额。 生成式人工智能 (AI) 作为增加销售额和保持竞争力的一种手段，在商业世界中的重要性越来越高。 该技术的一个具体应用涉及使用生成语言模型来创建个性化的产品描述，以满足客户的个人需求和偏好。 通过分析客户数据和行为，生成式 AI 能够生成独特且引人注目的描述。

价格优化是另一种可以在商业中充分利用生成人工智能技术的方式。 通过分析市场趋势、客户行为和竞争对手的价格，生成模型能够为产品或服务生成最优价格。 这使企业能够在为客户提供价值的同时实现收入最大化。

此外，需要帮助进行客户细分和有针对性的营销活动的公司可以将生成人工智能用于业务。 通过仔细检查客户数据，生成模型可以检测模式并创建有针对性的活动，以吸引特定的客户群。

销售培训是另一个可以将生成 AI 用于业务的领域。 生成式 AI 可以根据每个销售人员的个人需求和优势开发个性化的销售培训计划。 通过对绩效数据的分析，生成式 AI 可以生成针对销售人员需要改进的特定领域的定制培训材料。

新产品开发

新产品开发是生成式人工智能在商业中的另一大用途。 开发创新产品和加快设计过程可能是许多公司面临的复杂业务难题。 尽管如此，还是有创造性的方法来解决这些障碍，其中之一就是利用人工智能驱动的机制。

通过利用人工智能，企业可以快速审查大量数据并根据特定参数生成优化设计。 这可以显着减少产品开发的持续时间和费用，同时仍能确保质量和性能。

例如，在制造业中，人工智能驱动的设计工具可以仔细检查各种设计约束，例如重量、强度和材料使用，从而为汽车零件、飞机部件等产品生成优化设计。 因此，新产品开发是最令人兴奋的生成式人工智能业务用例之一。

此外，人工智能驱动的机制也可用于根据客户偏好和行为制定个性化产品设计。 通过仔细检查客户数据，企业可以生成独特且量身定制的产品设计，以满足各个客户的需求和期望。

[另请阅读：如何在您的业务中采用人工智能？ 完整指南]

通过在业务中使用生成式人工智能，企业可以保持竞争力，并更高效地向市场推出新颖迷人的产品。

欺诈识别

为了解决商业部门欺诈检测的复杂问题，公司可以使用人工智能工具。 这些工具能够主动检测和阻止各种类型的欺诈活动。

将生成人工智能用于商业的一个有利应用是在伪造身份证件识别领域。 这些工具可快速扫描和验证护照、驾照等身份证件，以防止欺诈活动。

此外，公司可以利用人工智能工具来识别支付欺诈。 这些工具会仔细检查支付数据并识别可疑的交易或模式，使企业能够采取适当的行动并防止欺诈活动。

AI 支持的欺诈检测工具可以发挥作用的另一个领域是验证虚假账户。 这些工具会仔细检查用户行为和数据，以发现虚假账户并阻止他们访问平台或发起欺诈性交易。

此外，人工智能工具有能力揭露电子邮件网络钓鱼诈骗。 这些工具检查电子邮件内容和用户行为，以识别可能有害的电子邮件，并在造成任何伤害之前警告或阻止用户。

商业中的生成人工智能技术提供了欺诈检测机制，可以保护企业及其客户免受金钱损失和声誉损害。

[另请阅读：机器学习如何帮助金融科技行业的金融欺诈检测]

编码

在编码领域运营的企业会遇到与编写高效且无错误的代码相关的复杂问题。 然而，存在可以帮助解决这些挑战的人工智能工具。

对于在代码创建领域运营的企业而言，编码是生成人工智能的主要用途之一。 通过分析预先存在的代码，他们可以生成经过优化、精确和流线型的新代码。

质量保证是人工智能驱动工具可以提供帮助的另一个领域。 通过仔细检查代码，他们可以在造成任何障碍之前检测到可能的错误。 例如，CodeSonar 是一种高级静态分析工具，能够识别和修复代码中的错误，从而为开发人员节省宝贵的时间和精力。

可以将生成式 AI 用于业务的行业

人工智能对许多行业、跨领域产生了重大影响，许多行业正在意识到它的潜力。 以下是商业中的一些生成式 AI 示例。

医药

人工智能工具可以帮助更有效、更准确地识别潜在的候选药物。 Exscientia 是一家已经在 AI 的帮助下开发了两种药物的公司，目前正在进行临床试验，还有两种药物正在进行中。

生成式人工智能还可以改变医疗保健行业的其他领域，例如院内患者沟通。 例如，我们的客户 YouCOMM 已使用 AI 提供实时医疗帮助，并减少患者在紧急情况下的援助等待时间。

人工智能正在以多种方式使医疗保健行业变得智能。 可以预期，随着时间的推移，生成人工智能在医疗保健中的使用将会增加，我们将在它们的帮助下打破制药和医疗保健领域的许多障碍。

发现新材料

材料科学是生成式人工智能可以提供帮助的另一个领域。

一项令人振奋的进展是，功能纳米材料中心的研究人员已成功利用生成式 AI 发现新型自组装纳米结构。 这一突破为生成人工智能业务应用开辟了可能性，这些应用可以发现可提高电池、太阳能电池、汽车零部件和其他技术效率的材料。 此外，生成式人工智能可用于优化现有材料的制造过程，从而降低生产成本并全面提高材料质量。

金融

金融领域存在许多复杂的障碍，这些障碍可以通过生成人工智能工具来克服。 例如，通过分析大量数据集、识别趋势和预测违约可能性，生成式人工智能工具可以协助进行信用风险评估。

例如，Appinventiv 帮助一家著名的欧洲银行在短短十周内利用人工智能和机器学习技术优化了客户服务并减少了客户流失。

投资管理是生成式 AI 工具可以证明优势的另一个领域。 摩根大通和第一资本等银行已在其烘焙系统中成功使用人工智能。

教育

在教育领域，生成式人工智能可以通过分析学生数据和行为来创建定制化的学习材料，从而提供个性化和个性化的学习体验。 通过这样做，它可以提高学生的参与度，丰富学习过程，并使教师能够向学生提供定制的反馈。

[另请阅读：用元宇宙重新构想教育的未来]

娱乐

在娱乐领域，生成式人工智能可以根据用户的喜好和行为为电影、音乐和其他娱乐提供个性化推荐。 这可以增强用户的体验，激发他们的好奇心，促使他们探索新的内容。

就业

此外，生成式人工智能有能力改进求职过程。 它可以仔细检查工作数据，为候选人匹配合适的机会，并为雇主优化招聘流程，提高效率和个性化。 通过实施生成式人工智能，可以定制求职体验以满足求职者和雇主的需求，从而实现更成功的工作匹配和充实的职业生涯。

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常见问题

问：如何将生成式人工智能用于商业？

A.生成式人工智能拥有各种优化业务运营的用例。 它可用于自动化工作流程、创建创新产品或服务、优化营销活动以及预测趋势。

问：商业中生成人工智能的例子是什么？

答：在商业中使用生成人工智能的一个例子是聊天机器人，它利用自然语言处理和机器学习算法来理解客户的查询并提供相关的响应。

问：生成式人工智能有哪些商业利益？

答：在业务中利用生成式人工智能的优势非常多，因为它可以提高效率、生产力和准确性，同时还能节省成本并开辟新的收入来源。 此外，它可以提升客户体验并提供对消费者行为的宝贵见解。