2025 年企业人工智能的 14 大用例
更新于 2025 年 1 月 23 日
近年来，人工智能已成为许多公司技术堆栈的重要组成部分。虽然围绕 AI 工具的炒作不绝于耳，但了解它们的实际应用对于希望最大化投资回报率的组织至关重要。本文探讨了跨行业企业 AI 用例的实际示例，提供见解以帮助您确定 AI 如何在您的业务中驱动价值和创新。
金融服务中的 AI
政府部门中的 AI
- 欺诈检测与预防
世界各地的政府使用 AI 来管理金融欺诈和其他安全威胁。例如，美国国税局使用 AI 系统通过将可疑的纳税申报表与已知的逃税模式进行比较来标记它们。社会服务部门使用类似的工具来检测试图欺诈性地申领福利的人员。这些 AI 系统特别有效，因为它们可以检测看似无关的案例之间的细微联系，例如识别共同实施欺诈的网络。虽然这项技术并不完美，仍然需要人工监督以防止虚假指控，但它已帮助政府机构追回数十亿美元的欺诈性索赔，并阻止了更多试图实施欺诈的行为。 - 资源管理
借助人工智能，政府机构可以同时检查各种公共资源数据流。新加坡和巴塞罗那市都使用 AI 系统来监控多个领域的资源使用量，从公共建筑的能源使用到交通流量。一些城市还使用 AI 来安排道路维护和垃圾收集：系统分析有关人口密度和服务请求的数据，并根据分析结果得出向何处派遣工作人员的结论。 - 决策支持
政府机构越来越多地使用 AI 来帮助进行复杂的政策制定。这些机构发现，与人工分析师结合使用时，AI 工具可以处理大量信息并识别模式以进行预测。波士顿的规划人员转向 AI 来帮助他们模拟城市中建设项目的影响。美国环保署以类似的方式使用 AI，检查数十年的气候和污染数据，以预测拟议法规对环境的可能影响。在 COVID-19 大流行期间，卫生部门使用 AI 来帮助他们分析感染率和住院人数，以便更有效地分配人员和资源。
医疗保健中的 AI
- 预测分析
越来越多的医疗保健组织依赖 AI 来帮助识别有严重和重大健康问题风险的人群。领先的医院，如克利夫兰诊所和约翰·霍普金斯医院，使用 AI 工具来识别当前健康状况可能变得更严重的患者，例如心脏病或糖尿病。这些工具分析患者的生命体征和实验室结果，以及他们的家族史和生活条件的各个方面。 - 个性化治疗
医疗保健提供商可以使用 AI 为每位患者开发特定的治疗方案。例如，癌症中心使用 AI 系统来分析患者的基因信息、病史以及他们对先前治疗的反应，以提出最有希望的治疗方案。这些工具还可以快速有效地处理信息，并在几分钟内阅读大量医学文献和病例信息。在某些情况下，AI 已被用于比较不同治疗方案的有效性，有时会发现优选一种治疗方案而不是另一种治疗方案的未被探索的原因。该领域最广为人知的工具之一是 IBM Watson Health，它使用 AI 分析患者数据，并从分析中提供结论，以帮助指导医生做出治疗决策。 - 医学诊断
医疗保健提供商经常使用 AI 工具来诊断人类健康状况。例如，通过医学影像，AI 工具可以自动分析 X 射线、MRI 和 CT 扫描以查找可能的问题，并且可用于检测肿瘤、骨折或中风迹象。这些工具可以检测一段时间内重复扫描中细微的变化（人眼可能无法捕捉到）。放射科医生也使用 AI 来帮助检测乳房 X 线照片中乳腺癌的早期迹象，并在胸部 X 射线中发现微小的肺结节。AI 还可以查看实验室结果、症状和病史，为医生提供诊断方案以供考虑。这在患者症状可能表明多种疾病的复杂病例中尤其有用。这些工具不能替代医生的判断，但它们可以突出显示专家应密切关注的领域，并协助医生进行围绕决策过程的数据分析。
客户服务中的 AI
- AI 聊天机器人
公司使用 AI 聊天机器人 来处理客户问题并以自然语言回复。零售商、银行和科技公司越来越多地使用聊天机器人来响应有关跟踪包裹、查询账户余额以及如何排除技术问题等常见请求。这些聊天机器人根据以前的客户互动进行训练，这提高了他们回复的质量。聊天机器人还会响应有关查询发货状态、查找包裹和更新账户信息等请求。聊天机器人对于简单的查询非常有效，可以提供 24/7 全天候客户支持，但大多数公司仍然有人工客服来处理复杂或敏感的支持案例。 - 客户流失预测
现代公司使用 AI 工具来识别正在考虑停止服务或关闭账户的客户的行为模式。这些工具跟踪产品使用情况、客户服务咨询和交易历史等参数，以发现不满意的客户的信号。AI 工具可以识别使用模式的变化，这些变化可能表明客户计划离开。当意识到这些迹象时，企业可以采取促销推广或提供主动的客户支持。随着这些 AI 工具继续分析有关客户行为的数据，它们的模式检测和预测很可能会得到改善。
制造业中的 AI
- 高级流程自动化
许多制造公司使用 AI 工具来改进生产、防止装配线中的缺陷并最大限度地减少设备故障。汽车制造商越来越多地在其工厂中部署计算机视觉系统，以检查零件并辅助预测性维护。西门子工厂的 AI 传感器还跟踪制造设备的状况，通过监控机器的振动或功耗变化来预测何时需要维护。 - 质量控制
制造公司正在改变他们执行质量控制的方式，转而依赖视觉检测工具，这些工具比人工检测更准确地检测缺陷。机器视觉系统使 特斯拉 能够检查其车辆上的油漆表面处理和面板对齐等问题。三星 的智能手机装配线使用 AI 来查找摄像头模块和屏幕显示器上的瑕疵。这些质量控制工具通过执行重复的验证任务来协助人工质量检验员，并使人工工人能够解决更复杂的问题。
科技领域的 AI
- AI 生成的训练数据集
AI 工具可以创建和改进训练其他 AI 系统所需的数据，从而创建一个自我改进的循环。例如，在 Meta，AI 帮助创建各种虚拟环境，以便在机器人处理物理任务之前在数字空间中对其进行训练。这种方法有助于填补现实世界数据集中的空白，并创建可能难以自然重现的边缘情况。DeepMind 展示了 AI 如何在游戏和谜题中生成自己的训练问题，帮助系统比仅从人类创建的示例中更有效地学习。 - 编程工具
科技公司 使用 AI 编程工具来 帮助开发人员编写代码 并快速修复编码错误。在微软，GitHub Copilot 通过参考它通过阅读数百万个公共存储库学到的模式，在程序员键入时建议代码输入。亚马逊的 CodeWhisperer 通过推荐代码片段来帮助 AWS 开发人员。谷歌在内部使用 AI 工具来帮助维护其庞大的代码库，方法是捕获错误并提出使程序运行更快的改进建议。Shopify 开发人员使用 AI 来帮助将旧代码转换为较新的编程语言，而 Stack Overflow 的 OverflowAI 帮助程序员查找和自定义现有解决方案以解决常见的编码问题。
企业 AI 的优势
提高效率
AI 工具通过自动化例行任务和优化流程来帮助组织提高效率。例如，AI 可以动态调整交付路线以节省时间和燃料，简化索赔处理以提供更快的处理结果，并协助办公室工作人员安排会议或查找文档。通过处理重复且耗时的任务，AI 使员工能够专注于需要人类推理的更具战略意义的工作。
鼓励创新
AI 使组织能够快速测试想法、尝试新解决方案并降低开发过程中的风险。通过模拟设计、识别大型数据集中的模式或分析市场空白，AI 工具使企业能够快速而准确地探索创新概念。无论是应用于产品开发、科学研究还是内容创作，AI 都有助于组织更有效、更高效地将想法变为现实。
降低冗余成本
各行各业的组织都使用 AI 来识别低效率、减少浪费和消除冗余工作。例如，AI 可以优化库存管理以防止库存过多或短缺，监控电力使用以减少不必要的能源消耗，并确保营销工作具有针对性且具有成本效益。这些应用程序有助于企业降低运营费用，同时提高整体绩效。
在您的组织中实施 AI
企业 AI 的优势遍及各个领域，包括金融、医疗和制造。将 AI 集成到大型企业的方法不仅限于机器人技术或自动化；AI 工具可以帮助团队在组织的各个领域开发新的运营模式。
为了成功实施这些基于 AI 的解决方案，组织必须为其员工提供正确的工具和环境。Anaconda 是一个企业级平台，使公司能够构建、部署和管理安全且可扩展的 AI 项目。它包括软件包管理、环境复制和协作工具等功能，这些功能简化了将 AI 集成到企业中的过程。
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