100+ 生成式 AI 应用场景盘点 揭秘企业新增长极

在当下新一轮科技革命和产业变革加速发展的背景下，数据已成为新的生产要素，算力成为新的基础能源，而人工智能则成为新质生产力。2024年的政府工作报告中，明确指出要深化人工智能应用，并首次提出开展“人工智能+”行动。该行动打开了新质生产力的大门，人工智能正在成为产业创新的关键抓手。尤其是以大模型为代表的生成式AI技术，已成为推动新一代产业变革的核心动力。

为抓住此次技术机遇，企业开始积极尝试将生成式AI融入工作流程，以探索各种创新可能性。生成式AI已经成为企业各个层面关注的焦点，CEO寄望于新技术成为公司业绩增长的引擎，而员工则期待新技术成为他们创意性工作的源泉。在这个变革的时代，企业不断努力将技术机遇转化为竞争优势，不断拓展业务领域，迎接未来的挑战。

随着AI工具变得更容易被所有级别的用户使用，各行各业的企业都看到了新的效率和增长机会，AI在企业中具有推动创新、提高效率和改善决策的巨大潜力。在数治网院iDigi产研共同体有关人工智能+的系列文章《AI 和数据民主化影响下 企业人工智能的入门技巧》一篇中，数据素养组织HR先导指南2023出炉，推出AIGC+X赋能成长计划来打造数字人才和转型服务案例，即有以下四个方面：

人才育成赋能：生成课件题库，人均选用育留支出有望降低20%-40%，能力升级40%-60%
客户服务赋能：生成智能问答，客户响应有望实时提升30%-50%，成本减少40%-60%
数字营销赋能：生成客制话术，话术和客单转化率有望增长10%-30%
研发设计赋能：生成分析模板，对照前沿标准案例，大幅提高知识服务人效

一、生成式AI应用场景矩阵

生成式AI在各行业、各企业职能中的落地应用场景不断增多。然而，在进行生成式AI应用建设之前，企业往往缺乏明确的可落地场景参考，并且对于如何优选试点应用进行落地缺少经验和方法参考。为此，腾讯云推出生成式AI应用场景矩阵，通过对场景价值分类，并对场景技术成熟度进行评估，协助企业系统梳理适合自身情况的落地场景。

（落地场景图由横纵2个坐标轴，4个场景价值象限，以及分布在象限中的场景点构成。）

在生成式AI应用场景矩阵中，横轴是指落地场景面向的企业业务流程分类。横轴正方向，是生成式AI应用到与外部用户体验相关的业务流程，涵盖直接与用户交互或者将生成式AI应用内置于销售给用户的产品服务中等方式。横轴负方向，是生成式AI应用到企业日常运营相关的企业内部流程，生成式AI技术服务于企业员工或企业内部核心业务流程。

纵轴是指落地场景对于业务的改造程度分类。纵轴正方向，是指生成式AI具备颠覆既有业务的创新能力，通过变革产品/业务模式创新，实现业务价值革新。纵轴负方向，是指生成式AI可以改善既有的业务和运营模式，实现业务流程增强。

通过横纵2个坐标轴，生成式AI落地场景被划分至4个场景价值象限中，分别为运营效率提升、客户体验提升、产品价值创新和业务流程重塑。

• 运营效率提升象限，指面向企业内部用户，改善了现有业务流程的场景；通过生成式AI应用帮助企业IT、办公、营销、人财税法职能运营等部门实现降本增效的价值。
• 客户体验提升象限，指面向企业外部用户，增强业务服务流程的场景。通过生成式AI应用提升了企业售前、售中、售后的全流程客户体验,。
• 产品价值创新象限，指面向企业外部用户，颠覆了传统业务价值的场景，此类场景通过生成式AI重新定义企业服务客户的产品与服务模式。
• 业务流程重塑象限，指面向企业内部用户，革新业务价值的场景。通过生成式AI应用彻底改造了企业研发、供应链、生产等核心价值链。

二、四大场景象限解析

生成式AI将在各个行业、各个业务流程释放价值，这既包括现有业务流程增强所带来的收入增长或成本下降，也包含推动行业进化过程中带来的全新经济价值。以下，我们将对运营效率提升、客户体验提升、业务流程重塑、产品价值创新4大场景价值进行解析。

1. 运营效率提升

高效的执行力是企业核心竞争壁垒之一。生成式AI既是通用知识的百科专家，在学习行业和企业专有知识之后，也可以成为特定领域的专家。生成式AI的专家能力，通过智能助手辅助员工或者智能化自动执行业务流程完成落地，从而实现运营效率提升。

首先，企业员工日常有大量文档撰写、图片素材制作、代码注释补齐等执行性工作。通过与模型的问答交互，员工可以获得文档、图像、代码等基础成果，在此之上进行调优可以提高工作效率。

其次，企业业务流程和产品往往会积累大量知识文档，但是这类知识数据往往十分冗杂， 企业无法高效使用。基于企业积累的知识文档、知识库等非结构化数据，生成式AI可以实现自然语言交互的知识问答智能助手。员工可以通过问答形式迅速在知识数据中获取自己需要的信息，释放企业数据价值，从而提升运营效率。

最后，企业运营流程涉及多个部门与岗位，流程节点数量众多。任何一个节点执行效率低下，都会导致整个流程延迟。生成式AI的Agent能力可以基于目标自动拆解工作任务、并自动完成，从而使得业务流程无需依托流程节点的人工执行，以实现效率提升。随着生成式AI渗透到企业端到端业务流程之后，甚至将系统性实现运营效率的跃迁。

以下，我们以生成式AI在金融行业的落地场景为例进行说明。

在IT业务流程中，金融机构信息化程度较高，研发实力雄厚，面向客户的APP应用以IT自研为主。生成式AI可以辅助IT技术人员自动完成代码补全工作，从而提高了金融机构对客APP 的研发迭代速度。

在办公业务流程中，生成式AI打造的办公助手可以在会议结束之后自动生成会议纪要。金融行业的专业术语众多，基于行业大模型的生成式AI均可以理解并准确生成会议纪要，将员工从繁杂的流程化工作中释放出来，提升会议待办工作执行的效率。

在营销业务流程中，客户经理面对的金融产品数量众多，每款产品的介绍方案也很复杂，需要消耗大量时间学习理解。生成式AI可以通过知识库问答，迅速解答客户经理对于产品的疑问，并且协助客户经理生成个性化产品介绍方案。

在运营业务流程中，金融机构需要定期向监管机构报送经营数据与财务分析报告。生成式AI可以辅助财务人员快速获取所需的分析数据，并自动化生成分析报告。针对异常指标，生成式AI通过对话式交互，可以快速下钻分析定位原因。

2. 客户体验提升

客户体验是企业持续抢占市场份额的重要抓手，生成式AI在客户服务应用场景拥有回复个性化、支持文本图像交互等优势。生成式AI贯穿售前、售中、售后的客户交互服务全流程，全面提升客户体验。

首先，生成式AI大幅改善了客服机器人的回复效果。生成式AI具备通识能力，与客户交互的边界逐步向开放域扩展，而且可以基于不同客户的上下文生成个性化回复，打破了模式化固定回复的限制。而且生成式AI具备文本、图像、视频等多模态能力，可以支持客户上传照片等方式进行交互。

其次，生成式AI打造的机器人不光适用于售后客服场景，在客户旅程中还可以参与至顾问咨询、销售等多个客户交互流程中。生成式AI通过学习产品说明书、金牌销售话术等文档，在产品咨询、产品选型建议等售前和售中场景也在渗透。随着生成式AI在客户交互流程中渗透的增强，企业不仅改善了单一客户体验，也实现了全渠道客户体验一致。
以下，我们以生成式AI在医疗行业的落地场景为例进行说明。

在诊前环节，患者经常会遇到挂错诊室、医生不匹配、候诊时间长等体验不佳的问题。生成式AI支持的机器人，可以通过意图识别、智能追问等多轮交互协助患者获悉对症的就诊科 室，并完成预约挂号。而且，生成式AI还可以基于患者疾病类别与缓急、医生擅长疾病与级 别，进行精准医生推荐，方便患者匹配合适的医生。

在诊中环节，患者面对检查检验报告往往一头雾水，只能在与医生交流过程中详细垂询。生成式AI可以通过医疗辅助诊断，自动生成辅助诊断报告，在帮助医生提升检查效率的同时， 也帮助患者加深病情了解。

在诊后环节，患者缺少与医生交互的通路，用药过程中可能存在用法用量、用药禁忌等疑惑。生成式AI可以弥补诊后的医生空缺，随时与患者保持交流，用口语化方式解答用药疑惑、提醒用药，持续关心患者。

3. 产品价值创新

每一次技术范式的变革，都将涌现出新的产品服务形式，为客户提供全新的产品价值。生成式AI无疑是企业认定的新技术范式。相比传统AI，生成式AI在需要创造力的创新类任务以及需要决策的专家经验类任务中表现大幅提升。因此，通过生成式AI，企业有机会打造新一代应用，创造全新的AI驱动产品与服务。

例如在教育行业，个性化教学、因材施教一直是教育领域的追求目标，但受限于师资资源，个性化教学更多是通过学生分组教学的方式实现，并非针对每位学生因材施教。基于生成式AI的交互和创造能力，个性化AI教学助手可以在教学、练习、考试全流程中与学生完成互动，并不断基于学生知识盲点进行有针对性的教学强化。

4. 业务流程重塑

传统AI技术在研发、生产、供应链等企业核心价值链一直难以渗透发挥价值，主要难点在于传统AI无法理解如此复杂的业务逻辑。生成式AI拥有超强的知识汲取、分析以及生成能力，通过对企业内部数据的海量学习，以及业务流程运行过程中的持续迭代，有机会创造出超越传统专家经验的新模式。基于生成式AI，企业有望革新传统价值链，创造全新的业务流程。

例如在医药研发企业的药物分子筛选场景下，研发人员需要进行大量分子实验，进而筛选出有效的分子。基于生成式AI，研发人员可以构建更为准确的分子筛选标准，从而缩减分子实验规模，缩短药物研发周期。

三、百大落地应用场景

企业可以参考生成式AI应用场景矩阵，结合内部与外部业务流程，梳理与企业自身情况相关的生成式AI应用场景；我们也梳理了生成式AI在金融、教育、医学、出行等13个行业的百大落地应用场景图，供企业参考，挖掘更多可落地场景。完成场景梳理之后，企业可以从中遴选合适的场景优先试点落地。

对数治网DTZed 来说，我们认为数据作为数字经济的源头活水，经由治理和要素化进入全国统一大市场进行资源配置，在人工智能+的推进下形成以创新为主导的新质生产力，从而为开辟未来产业培育全新数字空间和增长动能。《商业银行要让“数尽其用” 从图说数治金字塔 1.0 开始》一文中，为全面理解数据要素在数字经济的核心推动作用，主编黄荣楠提出数治金字塔 1.0 模型，目前来自数治网院产研共同体的全球 CXO 导师们已大多认可：

数据是人工智能+引擎的助推燃料，数治金字塔 1.0 AI+在原有DIKW基础上改进，通过“数据生成”-“信息组合”-“知识抽取”-“智慧涌现”实现从数据到 AI 驱动，借助生成式 AI 加快实现“数据驱动”-“敏捷运营”-“数字创新”三步转型战略。数治网DTZed 小编整理生成式AI应用场景盘点一览表，同样按“数据驱动”-客户体验提升和业务流程重塑、“敏捷运营”-运营效率提升、“数字创新”-产品价值创新进行排序。

生成式AI应用场景盘点一览表

数治网DTZed小编整理

本文摘编自腾讯云计算（北京）有限责任公司发布的《2024生成式AI产业落地路径研究报告》。全文下载：

2024生成式AI产业落地路径研究报告

1 文件 3.29 MB

下载

往期iDigi·人工智能+：

iDigi·人工智能+：跟着吃螃蟹的人从生成式 AI 中获益
与大型公司相比，小型公司在利用生成式 AI 的潜力方面会更加敏捷，快速调整流程和运用工具实现效率提升，可以简化流程并降低运营成本，带来竞争优势。

一体式引育用留：打造正确的技能组合 领航产研共生
为产研共同体的一员，与全球 CXO 产研导师们相约学习研讨、评估咨询、需求对接、成果转化等，逐步推进一体式引育用留：从素养测评、自主学习到实践认证。

2024 从数据到 AI 驱动运营 把握这一泼天优势
组织面临着保护收入模式同时保持竞争优势的巨大压力，更应该从数字化人才选用育留方面采取积极主动的举措开始，专注于利用 AI 推动职业发展来改善员工体验。

保持数字优先战略 应对AI对未来运营模式的影响
组织将需要规划自己的AI转型之旅，优先考虑适应性蓝图而不仅是架构，强调思维方式而不单是技能，重视数据而不是程序，强调人力资本价值的过渡而不只是再培训。

AI 和数据民主化影响下 企业人工智能的入门技巧
随着 AI 工具变得更容易被所有级别的用户使用，各行各业的企业都看到了新的效率和增长机会， AI 在企业中具有推动创新、提高效率和改善决策的巨大潜力。

从底层思维出发 高效使用 AI 工具的5个基本准则和方法
基于 AI 的工具确实可以让你在业务落地和管理时更加智能和高效。这篇我们从底层思维出发，探讨如何有效地使用 AI 工具，通过一系列的准则和方法来获得最佳结果。

在此声明以上观点和内容，仅代表原作者和出处，与数治网DTZed 无关，如有出错或侵害到相关合法权益，请通过电邮与我们联系：cs@dtzed.com。

在文末扫码关注官方微信公众号“idtzed”，发送“入”直通相关数治x行业共建群、AIGC+X 成长营，@老邪 每周免费领取法规、标准、图谱等工具包。

欢迎先注册，登录后即可下载检索生成式AI等相关标准、白皮书及报告。更多高质量纯净资料下载，在文末扫码关注官方微信公众号“idtzed”，进入公众号菜单“治库”。