生成式人工智能行业用例汇编：能源工业与医疗行业高影响力应用案例.docx

《生成式人工智能行业用例汇编：能源工业与医疗行业高影响力应用案例.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《生成式人工智能行业用例汇编：能源工业与医疗行业高影响力应用案例.docx（67页珍藏版）》请在课桌文档上搜索。

1、德勤因我不同 、成就不凡.孑生成式人工智能用例汇编能源工业与医疗行业高影响力应用案例德勤数智研究院DELOITTE A I I NSTITUTEa WINS 一 AN德勤数智研究院德勤数智研究院是“勤启数智”战略的重要组成部分。作为德勤中国人工智能和数据应用领域的核心力量，德勤数智研究院不仅重点关注风险管理、战略规划、企业治理、人才战略和技术应用等关键业务领域的风向，而且积极推进与德勤全球人工智能网络的交流与合作，强化人工智能技术的融合程度,进一步探索“赋能时代”的人机协作应用场景。在生成式Al领域，我们致力于探索：Ol尖端科技追踪02生成式人工智能技术选型与评估03生成式人工智能技术测试与验

2、证04多场景概念验证2023。欲了解更多信息.谙联系德勤中国。六种主要输出模式传统Al和生成式Al的主要区别之一在于，后者可以创造出只有人类才能产出的具象化成果。例如,生成式AI模型可以生成具有逻辑连贯性的文本和超逼真图像，而这种输出方式曾经只能通过人类的思维、创造力和努力才能实现。生成式Al模型的六种主要输出模式：文本可以生成输出通俗易懂、 高质量的文字,且细节和 复杂程度符合用户需求。代码使用各种编程语言编写计 算机代码，为开发人员自 动总结、记录和注释代码。音频与文本输出一样，音频输 出也可以采用对话甚至口 语化的风格，且能够在语 言、语调和复杂程度之间 快速切换。图像模型根据文字或视觉

3、提示生 成具有不同逼真度、可变性 和“创造性”的图像。视频与图像类似，生成式AI模 型可根据用户提示生成 视频，视频中的场景、 人物和物体完全由模型 虚构和创建，3D/定制模型可以根据文本或2D 输入（如图像）推断并 生成具有3D物体属性的 数据。例如，总结文件、撰写面 向客户的材料、用自然语 言解释复杂的主题。例如，根据自然语言描述生 成代码,跨平台自主维护代 码。例如，生成式Al驱动的呼 叫中心，为现场技术人员 提供故障排除支持。例如.模拟产品摆放在客户 家中的样子，重建事故现场 以评估保险索赔和责任。例如，自动生成营销视频 展示新产品，模拟危险场 景进行安全培训。例如，在仿真模拟环境中创

4、 建虚拟效果图,借助Al辅助 的原型设计。通过了解这些输出模式，企业可以更好地理解并思考由生成式Al可能带来的诸多优势。对于本文中描述的每一个应用案例，均可能将呈现出多种价值驱动模式例如，聊天机器人的文本输出可以以模拟音频的形式呈现.同时生成的图像还可以扩展为视频。生成式Al用例和企业所寻求的价值将最终决定哪种输出模式将为企业带来最大的优势和落地成果。生成式Al创造的价值生成式Al用例创造的价值主要有：降低成本、提升流程效率、增加收入、加快创新、挖掘新发现和新洞察和优化社会公共服务等六类。虽然，我们强调一个生成式Al用例可以呈现不止一种价值驱动模式，但是为了更好地阐述如何利用生成式Al推动差异

5、化的竞争和卓越的运营，本文中描述的每个生成式Al用例仅与一种主要的价值驱动模式相关联.主要通过工作职能自动化.用自动化代替人工.降低成本（通常降低30%或更多）提升流程效率通过自动执行标准任务和减少人工干预提升流程效率增加收入通过针对目标客户的超个性化营销来增加收入优化社会公共服务促进公共服务精准化、高效化、智能化挖掘新发现和新洞察发现新想法、新洞察和新问题.全面释放创造力加快创新加快新产品或新服务的开发和上市速度能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编本报告中的用例汇编转译自德勤全球发布的TheGenerativeAlDossier考虑到不同市场背景，特别指出部分案例可能与中国市场不完全契合，

6、仅供参考.企业在能源、资源及工业行业面临着与能源安全、经济承受能力、赢利能力以及向更为环保和可持续的未来转型等问题的挑战。生成式Al的应用可助力解决这些关键领域的问题。通过将生成式Al融入这些行业，企业能够节省成本、提升运营效率和弹复力，并减少碳排放。历史经验显示，由于新的收益往往需要新的投资,并且还需要应对新的风险，能源、资源和工业行业在接纳新技术时常常持保守的态度。因此，企业在初期可能对是否采纳生成式AI技术抱有疑虑。然而，由于老牌企业（尤其是建筑、采矿和能源生产企业）拥有独家数据，能够为其特定的需求和价值驱动情景精确校准生成式Al模型，因此在这个领域中可能具有先发优势。这些企业可以通过利

7、用生成式AI模型在市场中取得领先地位。随着行业内的压力日益增大，企业必须转向更为可持续、更为环保的方式。全球对可再生能源的转变和对能源结构多样化的需求加剧了这种压力。在这个过程中，生成式Al可能会发挥变革性的作用。例如，生成式Al正在彻底改变资源探索和开采的过程。企业可以利用大量的地质和地球物理数据，快速确定矿产资源丰富的区域。石油和天然气公司可以通过生成式Al解决海上勘探面临的复杂物流问题。生成合成的地震数据和油气藏模型可以优化探索工作，提高资源开采效率，降低对环境的影响。随着行业内的压力日益增大，企业必须转向更为可持续、更为环保的方式。当企业开始探索和实施生成式Al的过程,它们可以获取有价

8、值的洞察，适应该技术 在使用过程中的微妙差异和复杂性，并与 这个不断进步的技术一起发展。随着生成通过优化能源利用、尽可能地减少浪费、支持对生态友好技术的开发，以及实现设计流程的部分自动化，生成式Al可以帮助企业采取更为可持续、更为负责任的资源开采和工业运营方式。在这个关键时期引入生成式Al的意义不仅在于获取当前的竞争优势，更在于通过投资于人力资源来为未来的发展奠定基础。展望能源、资源和工业行业的未来，生成式Al有可能在降低健康和安全风险方面发挥核心作用，通过生成式Al的日趋成熟，这种战略方法将帮助企针对特定工作场所的安全培训，模拟真实世界业充分利用生成式Al的功能。的环境和重要场景。随着企业向

9、环保、可持续的商业模式转型，生成式Al可以为企业提供实时定制的培训材料，支持人力资源的转型和可持续实践。随着企业向环保、可持续的商业模式转型，生成式Al可以为企业提供实时定制的培训材料，支持人力资源的转型和可持续实践。确保设备健康运行生成式Al的功能（资产维护规划）在资产维护规划中使用生成式Al可提升设备的问题;机遇正常运行时间，降低维护成本，提高运营效率。在采矿和油气作业中，维护计划有助于防止设备过早出现故障、进行昂贵的维修和更换，还可以延长资产的使用寿命。由于近期和长期的制约因素，维护计划和后续流程可能会因生产情况、资源可用性或突发事件而改变然而，修改维护计划可能成本高昂，还需耗费大量的人

10、力。持续改进企业可利用生成式Al吸取以往的经验教训，识别调整维护计划的机会，为规划人员提供质疑计划调整假设所需的信息并制定战略，以最大限度地减少对整个系统的影响。优化维护计划通过权衡运营因素（如设备使用、生产要求和维护成本），生成式Al可为企业推荐最为有效、最具成本效益的维护计划，并分析设备使用和性能数据，以最大限度地减少停机时间，提高设备使用率，从而帮助优化维护计划Q模拟维护场景，优化资源分配生成式Al可模拟维护场景，评估维护策略对设备性能、生产率和运行效率的影响，为企业揭示最为有效的维护方法，优化设备维护中的资源分配。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编确保设备健康运行管理风险与增进信任

11、鲁棒性和可靠性在资产维护规划中应用生成式Al,数据质量十分重要。如果数据不准确、不完整或不能反应当前运行环境或维护实践，则可潜在益处降低成本能导致生成式Al生成次优和不恰当的维护计划，甚至对资产健康管理和未来的维护规划活动造成不利影响。问责机器无法替代资产维护规划人员的知识、经验和专长。过度依赖Al生成的结果而不进行严格的人工审核可能导致重要的情景因素和有价值的洞察被忽略。维护计划可根据上游计划的变化，在不同的时间尺度上进行动态调整.此举不仅有助于最大限度地减少设备停机时间的影响，还能最大限度地利用现有资源进行资产维护。提高设备产出率优化计划性维护与生产之间的协调与配合，有助于在不影响资产管理

12、战略的情况下提高设备产出率。安全性生成式Al模型可能难以理解资产维护规划中固有的不确定性，如设备故障或不断变化的生产要求，由于过度拟合而产生的次优或不切实际的生成式Al建议，在应用于实际的维护场景时可能会导致缺乏准确性或表现欠佳的情况。设计解决方案时，必须考虑所需的人工干预和监督程度。在复杂的操作限制条件下尤其如此.这些限制条件可能会阻碍生成式Al提供准确可行的解决方案口促进职业健康与安全优化资源分配、设备安置和布局管理以及停机时间有助于促进职业健康与安全。加快实验和设计进程（材料设计）生成式Al的功能精简实验流程利用生成式Al来确定探索或优化材料最有效的实验程序,可以减少不必要的实验，从而专

13、注于更具成本和时间效益的实验，精简新材料开发的实验流程。材料设计师可利用生成式AI探索更广阔的设计空间，优化材料性能，加快新材料的发现。问题/机遇新材料的开发具有挑战性，且成本高昂、耗时长。其原因之一在于化学空间广阔而复杂，同时化学上可行的分子数量未知。此外，新材料的发现、开发和优化过程在每个阶段均有其不同的复杂性，从而增加了完成最终设计所需的时间。开发高燃合金使用传统技术开发具有优异物理、化学和机械性能的高熠合金既耗时又成本高昂。因此，生成式模型是一种前景广阔的替代开发途径。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编加快实验和设计进程管理风险与增进信任安全性由于根据专有或敏感数据训练的模型可能会

14、向竞争对手透露有价值的洞察或设计策略，在材料设计中使用生成式Al可能会损害知识产权或竞争优势。责任企业应注意识别和减少利用生成式AI设计的材料所带来的负面影响，例如无法以负责任和可持续的方式生产的材料对环境造成的长期影响。潜在益处推动创新生成式Al应用程序可快速生成拥有不同成分和结构的各种虚拟材料，并对其进行优先排序。与传统的实验方法相比，这种虚拟筛选过程可以让研究人员更快确定具有特定用途或特性的潜在候选材料。降低成本通过提高效率、合理安排和/或减少使用实验耗材,企业可以降低开发成本。促进新发现利用其高效探索潜在材料巨大设计空间的能力，生成式Al极大提高了发现具有卓越性能的材料的可能性。I。J

15、syyuffl矿物加工中，化学添加剂的用量必须与矿石 的确切含量相匹配，以在不破坏矿石的情况 下尽可能多地把矿石从废矿物中分离出来。 由于每种化合物的建模和测试需要耗费大量 的时间和精力，矿物质复杂的物理和化学特 性以及矿物之间的相互关系可能会影响矿石 的采收，加工某些化合物通常需要使用对环 境有害的化学品，因此这一过程非常复杂。了解矿石（优化矿物加工）利用生成式Al可大大节省矿物化学分离所需的成本和时间，同时让这一过程更加安全、环保。生成式Al的功能描述矿石特征和制图生成式Al模型可基于大量的矿物样本数据集进行训练，生成可以模拟真实世界矿石特征的合成样本。此外，还可以建立综合数据库，用于矿物

16、识别、分类和矿石特性预测,从而深入了解不同矿石的特性和成分，而无需对已知的检测矿物质的化学分析方法进行测试。优化流程利用生成式Al模型模拟矿物加工的物理和化学过程,有助于优化磨削参数、浮选条件和分离技术等因素,进而提高效率，降低能耗，提高矿物采收率。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编了解矿石管理风险与增进信任鲁棒性生成式AI模型可能难以应用于与训练数据有着显著差异的矿物样本和加工场景。模型可能无法捕捉新矿石的全部差异和独特特征，导致无法提出最佳的加工建议。k可靠性如果生成式AI模型无法解释复杂的物理和化学特性，如粒度分布、矿物成分和加工条件（通常由于数据中没有明确说明），则模型可能无法给出

17、最优的策略建议或忽略关键因素。潜在益处加速矿石勘探进程生成式Al可大大减少描述矿石特征和制定加工流程所需的成本和时间，更好地权衡成本和效率，从而在最大限度地提高矿物采收率的同时降低运营成本。保护环境利用生成式Al对矿物勘探进行更深入的了解，有助于在不牺牲产量或效率的情况下，减少对环境有害的添加剂和加工所需资源的使用。促进职业健康优化矿石加工流程可减少人体对有害化学添加剂和细颗粒粉尘的接触，营造更安全的工作环境。问题;机遇场地规划是一个多阶段、不断反复的过程，其目 的在于优化成本、提升效率和安全性，但同时也 是一项昂贵耗时的工程，涉及众多利益相关方和 第三方专家。场地规划可能需要在偏远地区，有

18、时甚至是环境恶劣的地区进行勘测。预测近期和 长期影响需要评估多种因素，而地形和地质勘测 等针对具体地点的活动可能需要大量人力且费用优化设计（生成场地设计方案）生成式AI可通过设计流程自动化，为场地设计方案的制定提供支持，赋予设计师新的可能性，并减少相关的时间和成本。生成式Al的功能自动生成场地规划布局设计师可利用生成式Al分析场地限制因素，设计要求和工程师意见，快速生成场地规划布局选项，同时考虑区域法规、运营用途和用户偏好等因素，优化设计生成式Al可通过分析太阳方位、车流量和可达性等参数，提出最佳的基础设施布局建议，从而优化场地规划，提高能源效率，更好地利用空间，并增强用户体验。对规划方案进行

19、有效的说明和注释通过分析生成的规划方案中的设计元素和结构，生成式AI可自动为方案注释相关信息，如尺寸、材料和规格，为设计人员节省大量的时间和精力，使他们能够专注于更为复杂的设计任务能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编优化设计管理风险与增进信任责任使用生成式Al优化设计，可能会因主要关注效率（如降低成本或节省时间）而忽略其他重要考量因素,如环保、社区影响或长期适应性等问题。应对模型进行配置，以在多个目标中取得平衡并权衡利弊,从而实现更好的整体结果。问责在场地规划中使用生成式Al可能会引发知识产权、Al生成的设计的所有权、设计缺陷的责任以及敏感数据或专有数据的隐私限制等方面的法律问题。潜在益处利

20、用自动化提升流程效率使用生成式Al进行场地规划可加速完成耗时的流程。发现新的解决方案生成式Al可快速创建各种场地规划设计，让设计方案更加多样化，促进创新规划解决方案的生成。降低风险生成式Al可模拟分析场地规划中的潜在危险和安全风险。Al生成的规划方案会考虑天气事件、交通运输模式和应急响应路线等因素，此外还能够提出替代设计方案，在发生意外事件时主动将安全风险降到最低，并减少潜在的财产损失。问题;机遇工程师有时会在偏远或具有挑战性的环境中工作, 并且经常会遇到信息方面的挑战，例如缺乏手册 指南或需要找到问题的根源。因此，工程师可能 需要寻求进一步的指引，并随后返回现场。现场助手（工程师的虚拟现场助

21、手）借助生成式Al虚拟现场助手，工程师可根据需要随时获取工程知识，更好地解决问题，从而提高效率、生产力和决策能力。生成式Al的功能轻松获取技术信息生成式Al虚拟现场助手可作为一种参考工具，实现对大量技术信息的快速访问。虚拟现场助手不仅可以提供相关信息并引导工程师访问适合的资源，还能回答有关具体工程概念、原理或计算的问题，帮助工程师解决问题a诊断和解决问题在现场遇到问题或挑战时，工程师可向虚拟现场助手描述问题，而虚拟助手会为工程师答疑解惑，找出原因或提供详细的指引解决问题。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编现场助手管理风险与增进信任虚拟助手的准确性取决于训练数据的质量.如果数据不准确或已过时

22、，虚拟助手错误的输出会对工程师造成潜在伤害、损坏设备或导致停工。此外，生成式Al可能会产生幻觉,导致虚拟助手提出错误或不适合的建议。因此，工程师交叉验证信息的准确性十分重要,尤其是有关安全的关键流程或决策。责任有了可靠的虚拟助手，工程师可能会对其产生过度依赖，无法在虚拟助手的输出结果与自己的技能和判断之间取得平衡。在需要创造性地解决问题或进行批判性思考的复杂情况下，仅仅依靠虚拟助手可能是不够的。潜在益处节约成本通过为工程师提供信息和解决问题的资源，企业可以提高运营效率，节约成本。提升现场工作效率在充分了解和利用现有信息和知识的基础上解决问题并进行决策制定，有助于在完成任务的同时尽量减少补救工作

23、。问责如果虚拟现场助手提供的错误信息或建议导致事故或设备故障，则可能会产生复杂的责任认定问题.作为模型管理的一部分，应制定明确的准则和程序来处理这类情况。促进职业安全借助虚拟助手，工程师可以快速解决问题，从而减少暴露于潜在环境危害的时间。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编提高员工安全保障(个性化的职业健康与安全培训)可利用生成式Al生成个性化和沉浸式的职业健康与安全(OHS)培训材料，提高受训员工在工作场景中的安全性，从而在现实生活中减少或更好地应对与职业健康安全相关的事故问题;机遇传统的职业健康与安全培训可能仅包括部分可能发生的场景，缺乏应用新技能和知识的实际机会。员工需要为紧急情况做好

24、准备，然而由于成本和相关风险问题，无法在真实的场景中练习如何管理这些紧急情况。生成式Al的功能虚拟培训生成式Al可结合虚拟现实技术，创建模拟运行环境的虚拟培训环境”借助模拟OHS事故的逼真场景，受训人员可在安全的环境中应对危险情况、识别风险、提升OHS意识和应急响应能力.03定制化生成培训内容生成式Al可根据具体的职位角色、现场情况或监管要求，定制化生成培训材料。该技术可分析事故报告、OHS指引或合规标准等海量数据，定制化生成培训内容，包括视频、交互模块或测试。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编提高员工安全保障管理风险与增进信任安全性现实生活中的突发紧急事件可能会给人们带来巨大的压力和心理

25、创伤。在安全培训中模拟这些场景可能会对受训人员的心理安全造成影响。因此，培训师应审核模拟场景的最终设计，去除不合适的内容。责任应对Al生成的培训材料进行持续监督，以识别潜在的问题、不准确性或已过时的信息。此外，还应定期更新培训内容，以在培训材料中反映最新的安全指引、法规及最佳实践.潜在益处做好应急准备保障员工安全提高员工参与度并做好应急准备，有助于保障员工安全，减少职业健康与安全事故的发生。公平性Al生成的培训材料应适用于所有学员，包括残疾人士。可考虑为视频添加隐藏式字幕，提供可调整的培训场景以适应不同技能水平的学员,以其他形式呈现培训内容定制化培训动态合规针对职业健康与安全培训的个性化方法有

26、助于满足员工的利用生成式Al更新培训材料,可在培训材料中及时反具体需求，确保员工获得有针对性的适合指引。应法规、规则和政策的变化。窥探地表之下（油气勘探）可利用生成式AI提升勘探成功率，降低成本，以及与油气藏定位和特征描述相关的风险。问题;机遇油气勘探涉及诸多不确定性因素和风险，需要先进的技术和大量的数据分析来识别地表下的地质结构，准确找到油气藏的位置并对其进行特征描述。从地下油气储层开采石油和天然气需要先进的钻探技术和工艺，而恶劣的环境、深水和复杂的物流使海上勘探困难重重。因此,勘探过程需要大量的资本和时间投入，涉及地震勘测、分析、钻探和测试等多个阶段。生成式Al的功能分析地震数据为了解决地

27、震数据不完整、数量少或质量不佳的问题,可利用生成式Al对数据进行深入的分析与解读“生成式Al可生成与现有地震数据模式和特征相似的新数据样本，补充缺失或不完整的地震数据,通过去噪或提高分辨率提升数据质量，更有效地解读复杂的数据模式。描述油气藏特征通过分析测井记录、岩心样本和生产数据等数据源生成式Al可创建能够模拟油气藏更完整行为特征的模型，以更好地了解油气藏动态，优化生产策略和提高采收率。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编窥探地表之下管理风险与增进信任可靠性误判或错误解析可能导致钻井作业产生高昂的成本，耗费大量的时间，却无法找到储量丰富的油气藏因此.人类的专业知识对于验证洞察和决策十分重要。

28、鲁棒性生成式Al模型可能无法考虑人类地质学家能够识别的重要因素，或识别地质上的细微差别，导致在输出结果时无法将数据与背景信息联系起来。在缺乏对背景信息的了解的情况下，Al生成的模型和解析可能缺乏准确性或无法全面了解油气藏的复杂性潜在益处做出更明智的投资决策提升勘探能力通过深入、全面地了解油气藏的特征，企业可减少不确定性提升数据质量有助于进行更准确的地下建模、成像和结构因素，做出更明智的投资决策。特征描述，提升精准定位油气藏的能力。优化生产策略早日全面了解油气藏特征，可为企业优化生产策略节约时间。问题;机遇在采矿行业，无人机被越来越多地用于各项任务, 如绘图、尾矿坝管理、安全管理、爆破评估、环

29、境监测、运输道路优化等。在利用光学成像技术 （OGI）检测气体和易挥发的有机化合物从容器 （如管道）泄露时，装有OGI摄像机的无人机已 被证明可用于监测广阔区域内的各种设备。通过 此种方式使用无人机，可对容器进行频繁扫描， 降低与气体逸散相关的成本。虽然先进的Al解决 方案（如体积监测）已被应用于使用无人机拍摄 视频的应用程序，然而在环境监测、安全审查、 安全评估和回溯分析中，仍需对无人机拍摄的视 频进行人工检查。空中智慧之眼（为无人机监测生成智能摘要）生成式Al可协助从无人机拍摄的大量视频中提取信息并生成摘要，同时支持查询，以提升生产力和效率。生成式Al的功能生成智能摘要生成式Al可与计算机

30、视觉解决方案相结合，从数千小时无人机拍摄的视频中用自然语言创建智能辅助摘要。智能辅助摘要可根据用户要求的预设模板，生成有关海拔、地形、照明、植被和其他因素的观察结果。此外，还可以使用自然语言对摘要进行查询，评估人员无需查看所有视频便可以提出问题。查询视频使用光学成像技术检测油气泄露时，泄露可能已经无法挽回，但必须采取适当的措施加以管理。借助生成式AL可使用自然语言查看特定地点的视频，对该地点进行有效检查和监测。可靠性生成式Al模型可能难以理解环境因素、评估 生态影响或考虑当地情况和法规.能否获得 足够的训练数据，尤其是数据质量，将对Al 模型概括和处理不同环境场景的能力产生影 响。如果训练数据

31、数量不足或存在偏差,则 可能导致分析结果和摘要存在局限性或偏差。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编空中智慧之眼管理风险与增进信任隐私保护无人机拍摄的视频可能包含个人身份信息、人脸图像或机密商业信息等敏感数据。无人机拍摄的画面可能是在私人财产或限制进入的区域拍摄。使用生成式Al分析和总结视频时，不安全的数据处理方式和访问可能导致隐私保护相关问题以及法律和监管问题。潜在益处补充人类专业知识快速获取洞察查询智能辅助摘要有助于确保重要的观察结果不会因人为以辅助摘要取代人工检查无人机拍摄的视频可以节约大失误和时间限制而被忽略C量的时间和精力。问题;机遇全球供应链涉及众多利益相关方，他们紧密相 连，相

32、互依赖。供应链的复杂性对效率、应变 能力和成本规避提出了挑战，供应链智能成为供 应链管理的重要组成部分。因此，供应链管理需要 一种可以快速分析内外部数据的方法，以识别模式 和需改进的领域。能够根据实时情况改进风险评估和积极的决策=能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编弹性物流及规划（供应链优化）可利用生成式Al在模拟、建模和生成数据洞察方面的能力优化供应链。生成式Al的功能供应链智能生成式Al可协助识别和模拟供应链中潜在的中断或风险。通过评估港口拥堵情况、运输路线和N级供应商图谱，生成式Al可用于预测风险及其对运营的相应影响，并提出降低风险的行动建议，由此，供应链经理得以积极实施降低风险策略，

33、制定应急计划.并提高整体弹豆力。情景分析和优化供应链经理可利用生成式Al在数字享生环境中运行假设情景.反映真实世界的供应链.利用生成式Al模拟需求模式、产能、库存策略或供应商可靠性的变化所产生的影响，供应链经理供应链规划生成式Al支持供应链专业人员使用自然语言与高级解决方案进行交互,生成式Al可轻松回复有关规划、库存、供应保证、订单管理和全球物流等供应链全领域的问题，并协助缺乏经验的用户解决复杂问题.有效利用数据。供应商评估生成式Al可通过分析财务报告、绩效指标、客户反馈及其他数据协助用户进行供应商评估和关系管理，并围绕供应商表现、风险因素及合作机会生成洞察和预测.由此协助供应链专业人员在选择

34、和管理供应商以及与供应商谈判时做出明智决定。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编弹性物流及规划管理风险与增进信任k可靠性供应链管理涉及复杂的利弊权衡、战略考量和隐性知识，而AI模型在这些方面存在一定F的局限性。生成式Al的输出结果也难以平衡道德考虑因素及长期战略目标。因此，人类的判断和验证是解释和增强生成式Al输出结果的核心。公平性在供应商评估、沟通和签约中使用生成式Al时，数据或模型中的偏见可能导致不公平建议或歧视性做法。通过考虑公平的合同条款、社会责任和道德采购等因素.企业可促进决策过程的公正透明，潜在益处增强供应链弹性企业可利用生成式AI增强供应链弹性，快速响应不断变化的市场动态，并基

35、于实时洞察和建议,更灵活地利用新的机遇。提升性能通过优先处理需人工干预的瞥报，并区分噪音（供应链运行中无关紧要、不重要的信息）和干扰（对供应链运行产生负面影响的问题和事件），企业得以提高供应链效率。优化效率从供应商选择到订单履行流程优化，生成式Al在整个供应链中优化决策，协助降低成本，减少浪费，并提高整体运营效率。问题;机遇电网系统庞大而复杂，众多组件相互关联，在动态 不确定的环境中运行。保持能源供需平衡对于电网 稳定至关重要。然而，由于难以预测和管理能源需 求波动，电网稳定性面临挑战。由于间歇性可再生 能源（如太阳能）取决于天气状况，此类能源整合 使供需平衡更加复杂。此外，监管框架、政策和市

36、 场结构也限制了平衡技术优化的能力。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编优化电网（电网和能源效率优化）可利用生成式Al更好地了解电网状态，明确可以提高能源使用效率、降低损失及提高电网整体效率的因素。生成式Al的功能协助有意识的消费者行为能源公司可利用生成式Al赋能的对话式聊天机器人激励消费者根据其特定能源使用模式调整能源消耗。AI模型能够分析历史数据和客户偏好，推荐可以减少能源使用的个性化策略。当急需降低峰值负荷以提高电网稳定性时，可利用生成式Al提醒客户应采取哪些行动以提供支持。此外.对话式聊天机器人可用作教育工具.帮助消费者了解并优化能源使用。生成数字化文档和地图生成式Al可用于生成数字

37、化文档,基础设施地图、能源使用记录以及图像转换或图像修复（如消除噪音、调整亮度以及增强对比度），由此提高文件质量并生成可搜索文档,用以训练现有Al分类与预测工具。辅助电网布局与扩展生成式Al可辅助设计电网的最佳布局和扩展计划。Al模型可生成优化的电网设计，通过考虑人口密度、现有基础设施和能源需求预测等因素，最大限度地减少输电损耗.提高输电效率。优化能源交易与市场分析生成式Al模型能够模拟电力市场在法规变革、新技术引进等不同情境下的反应，有助于电力公司优化交易策略，制定更明智的投资决策。能源、资源及工业行业生成式Al用例汇编优化电网管理风险与增进信任隐私保护在客户行为分析和聊天机器人交互中使用生

38、成式Al涉及处理敏感的客户数据，将会面临数据泄露、未经授权访问客户信息和聊天日志等风险。因此，需采取强有力的安全措施降低风险,保护客户数据并遵守隐私保护的相关法规。安全性生成式Al模型易受对抗性攻击。例如，恶意攻击者为了影响能源交易决策或干扰电网运行，操纵输入数据欺骗或利用系统。为降低此类风险，须实施强有力的安全措施并进行定期测试。潜在益处促进能源多样化生成式Al能够整合可变可再生能源，同时保持其稳定性和可靠性。动态需求响应利用生成式Al提升电网状态的可视性，电力公司可更好地应对需求波动。持续优化随着数字化趋势的发展，越来越多的数据及文档被数字化和深入分析，利用生成式Al可在效率优化和需求管理

39、方面实现持续改进.生命科学与医疗行业生成式Al用例汇编本报告中的用例汇编转译自德勤全球发布的TheGenerativeAlDossier考虑到不同市场背景，特别指出部分案例可能与中国市场不完全契合，仅供参考.生命科学与医疗行业历来是人工智新功能的主要试验场。面对海量数据、需要更优治疗方案的疾病、全球人口老龄化、多项监管责任、复杂的索赔流程，以及在共享患者信息方面的挑战，生命科学与医疗企业力争提升效率和速度，寻找联接和创新的方式，以提高患者护理服务的质量和改善患者健康状况。生成式Al能以三种主要方式帮助生命科学与医疗企业实现转型。首先，生成式Al可以通过提高员工生产力来提高运营效率，帮助企业实现

40、事半功倍的效果。生成式Al可以用于自动处理索赔授权和申诉，优化研发流程，减少在采购和签约过程中的资源浪费。此外，生成式Al还可以改进和扩大人口健康报告和分析，提高医疗服务的一致性，加速产品上市速度，提高客户参与度，促进药物的商业化过程。在不增加现有员工工作负担的前提下，企业可以通过部署生成式Al获取上述优势。这种部署所带来的效益不仅可以直接提升企业的净利润，同时也为利益相关者创造了长期价值。其次，生成式Al可以为患者、客户和员工提供“N-Of-I随机对照试验、定制的方案和超个性化的体验。改善体验的部署可以优化客户和患者旅程，关注健康结果而非服务，以及赋能新的数字化产品和服务C生成式Al可以为患

41、者和客户规模化生成超个性化的内容和互动。像虚拟治疗和虚拟护理助手这样的创新技术正在向差异化服务方向发展，这些创新技术将提高护理服务质量，改善患者健康状况。像虚拟治疗和虚拟护理助手这样的创新技术正在向差异化服务方向发展，这些创新技术将提高护理服务质量，改善患者健康状况。最后，可以利用生成式Al来开发和增强企业的数字和数据能力。作为企业技术生态系统的一部分，生成式Al可以通过直观的界面轻松查询企业代码和数据集，帮助企业发掘洞察。生成式Al能理解和分析企业系统中的非结构化数据并提出预测性建议，从而扩大资产效用，还可以利用智能语义搜索改进决策。通过增强员工的技能和知识，以及应对人力资源方面的挑战（如人

42、力资源短缺和职业倦怠），生成式Al还能为企业员工带来重要优势。总的来说，这些机会可以提高效率、改善体验并提 高数据能力，帮助企业加快上市速度，增强灵活性, 适应未来工作、劳动力和工作场所的发展趋势。命99.作为企业技术生态系统的一部分，生成式Al可以通过直观的界面轻松查询企业代码和数据集，帮助企业发掘洞察。申诉信撰写助手（索赔被拒申诉信）生成式Al的功能检索医疗政策和指南生成式Al检索模型可以从大量的医疗政策和会员计划中进行检索，以确定索赔申诉所需的必要信息。生成式Al可用于起草申诉信，以较人工更快、更具成本效益的方式从患者病历、医疗政策和指南中提取信息。问题;机遇医疗保险索赔被拒时，医院的结

43、算人员需审查病例和医疗政策以撰写申诉信，此过程需要耗费大量的时间和资源。美国医院与上诉相关的费用高达数十亿美元，其部分原因在于工作人员需要花费大量的时间撰写申诉书。虽然超过60%的被拒索赔能够追回，然而由于拒赔的理由含糊不清，加之医疗结算资源有限，导致仅有。2%在保险报销范围内的索赔进行了申诉，每年有数百万美元损失无法收回。3提取患者数据利用提取算法.企业能够快速查询非结构性病历、药物、化验结果及其他电子病历。撰写申诉信大语言模型利用A艘集必要信息并生成申诉信。生命科学与医疗行业生成式Al用例汇编申诉信撰写助手管理风险与增进信任问责在查询详细的指南、政策和记录以对因理由模糊不清而被驳回的索赔进

44、行申诉时，利用生成式AI模型辅助撰写申诉信可能会错误解读拒赔或记录.导致申诉失败。因此.需要工作人员负责聆证申诉信。隐私保护生成式Al模型从电子病历中提取数据，而患者医疗信息受法律法规保护。因此，应确保数据获取和信息输出符合数据保护和患者隐私保护的相关规定“潜在益处增加收入申诉流程的自动化可补充医院的结算资源，从而进行更多申诉，由此收回更多收入。提高效率相较传统的人工方法，生成式Al采用先进的法律技术，极大提高了起草申述信和举证的速度和效率。生成式Al能够简化简单和复杂案件的流程.使法律工作流程更加省时高效。加快支付方、提供方及患者 政流程（加快预授权）生成式Al的功能利用生成式Al获取医疗政策、指南及医疗服务提供方提交的关于潜在问题、患者需求以及病史的相关信息，企业