【会议演讲 PPT 】 Gartner 生成式 AI 将会切实改变您的行业

Gartner 小组讨论 Gartner提供可操作的、客观的洞察力、指导和工具，以实现更强大的 在组织的关键任务优先事项上的绩效 增强您的网络研讨会体验 问一个问 题 下载附件再次观看 受限制的分销 2©2023Gartner,Inc.和/或其附属公司。保留所有权利。 生成AI将如何改变您的行业 杰夫·克里布斯杰出副总裁分析师Gartner ： 副总裁、团队经理 Gartner 索哈德·阿加瓦尔 董事分析师 Gartner AgustínRubini 董事分析师 Gartner GenAI：AI工具套件的顶峰 受限制的分销 4©2023Gartner,Inc.和/或其附属公司。保留所有权利。 什么是GenerativeAI？ 聊天GPT 一种OpenAI服务，它将会话聊天机器人与LLM结合在一起以创建内容。它在来自多个来源的数十亿个单词的基础模型上进行了训练，然后通过从人类反馈中进行强化学习进行了微调。 大型语言模型 (LLM) AI在大量文本上进行训练，以解释和生成类似人类的文本输出。 粉底基础模型（如LLM）在广泛的未标记数据集上进行训练，然后通 型号过微调适应各种应用。 GenerativeAI 从数据和模型的工件表示中学习的AI技术，用于生成新的工件。 来源：Gartner 受限制的分销 5©2023Gartner,Inc.和/或其附属公司。保留所有权利。 Value可行性 受限制的分销 6©2023Gartner,Inc.和/或其附属公司。保留所有权利。 Low Value 可行性 Low 业务和运营模式 新兴价值故事 HowHar Are ? 我们准备好了吗？ 我们的合作伙伴、客 户和监管机构准备好了吗？ 行业生成AI用例棱镜 ●用例Píism：GeneíativeAIfoí教育 ●用例Píism：GeneíativeAIfoíBanking ●用例Píism：GeneíativeAIfoíManufactuíing ●用例Píism：GeneíativeAI ●用例Píism：GeneíativeAIfoíRetail ●用例Píism：GeneíativeAIfoíCSP ●用例Píism：GeneíativeAIfoí生命科学 ●用例Píism：GeneíativeAIfoíEneígy和实用程序 ●用例Píism：GeneíativeAIfoí公共安全 ●用例Píism：GeneíativeAIfoíInvestmentSevívices ●用例Píism：GeneíativeAIfoíU.S.HealthcaíePayeís ●用例Píism：GeneíativeAIfoíHealthcaíePíovideís ●用例Píism：GeneíativeAIfoíP＆C和人寿保险 ●Use-CasePíism:GeneíativeAIfoíGovínmentContactCenteís ●用例Píism：GeneíativeAIfoíGoveínmentRegulatoíyandCompliance ●用例棱镜：用于人类服务的生成AI GenerativeAI用例Prism的示例 按行业和能力领域划分的行业生成AI用例 内容发现内容创建Simulation对话式AI 7 4 3 5 3 4 9 5 2 4 6 CSP Education 能源与公用事业 11 4 3 金融服务,银行 8 4 5 3 金融服务,保险 1 11 1 金融服务,投资服务 6 4 3 政府,联络中心 5 1 1 6 政府,人类服务 7 3 1 5 政府,公共安全 6 4 4 政府、监管和合规 10 1 1 3 医疗保健,生命科学 11 5 2 2 医疗保健，美国付款人 5 7 1 7 医疗保健,提供者 8 6 1 5 Manufacturing 8 3 6 4 RetailTransportation 7 8 4 3 4 7 4 2 受限制的分销 n=294所有行业 来源：行业生成AI用例 01224 10©2023Gartner,Inc.和/或其附属公司。保留所有权利。 799798_C GenAI用例评分热图（按行业） 增加收入 3.5 3 外部就绪性 2.5 2 提高效率 1.5 1 0.5 可行性分数* 0价值分数* 内部准备风险管理 Technical可行性非财务价值 *-中值 教育金融医疗保健政府服务CSP能源和公用事业 用例棱镜-用于银行的GenAI 资料来源:用例棱镜：银行的生成AI 用例棱镜-面向医疗保健提供商的GenAI 资料来源:用例棱镜：面向医疗保健提供商的生成AI 用例棱镜-美国医疗保健支付者的GenAI 资料来源:用例棱镜：美国医疗保健支付者的生成AI 用例棱镜-用于制造的GenAI 资料来源:用例棱镜：用于制造的生成AI Healthcare Definitions Narrow 人工智能 Broad 飞盘 狗 肿瘤 Brain GenerativeAI GenerativeAI是指从数据和模型中学习工件表示的AI技术，并使 用它来生成全新的，完全原始的工件保留与原始数据或模型的相似性。 基础模型 基础模型是使用变换器算法在非常大量的未标记数据上训练的大型机 器学习模型;这种训练通过一系列微调（适配器）机制进行增强，导致可以适应广泛应用的模型。 大型语言 型号(LLM) LLM是一种专门的基础模型 专注于自然语言。 聊天GPT 它是建立在LLM之上的会话应用程序(在 这种情况下OpenAI的GPT模型)。 客户 LLM 社会 •一般公众•监管者/立法者•关键意见领袖 •健康创新•监管效率•安全AI倡导 •医疗保健deepfakes•不知情的危言耸听•决策支离破碎 LLM的利益相关者观点 比如... 机会 风险 HealthcareOrganization •患者 •医疗的流动性知识•个性化和同理心 •不平等待遇•心理健康•缺乏解释 员工 Funder 合作伙伴 •临床医生•技术人员•研究人员•管理员 •减轻行政负担•专注于有意义和创新工作 •工作不安全感 •对治理的抵制 •技术供应商•研究伙伴 •医疗保健生态系统合作伙伴 •互操作性和数据共享•医疗保健供应商与LLM的集成 •在工程之前大肆 宣传 •共享IP的模糊性•项目的优先次序 •Investors•董事会•卫生筹资机构 •提高组织效率•创新增长机会 •新的安全、法律和品牌曝光 •不注意结果 LLM使用风险 与LLM相关的风险选择 1 不可靠的输出 2 数据隐私和保密 3 知识产权 4 责任 LLM作用于输入中的模式 并反映他们接受过培训的数据。结果 ，由于LLM无法理解内容或培训材料不准确，输出可能会出错。 在某些LLM中输入的信息 因此,在提示中使用的任何敏感的、专有的或机密的信息可以被合并到响应中。 输入的IP可能会成为 训练集和输出可以 违反了copywrite或IP保护。 LLM相关责任 输出仍然不清楚。在某些情况下，用户拥有与输出信息相关的任何责任。 5 网络安全 6 消费者保护 7 法规遵从性 不良行为者可以滥用LLM大规模访 问信息或生成恶意软件攻击。 未能披露的企业 ChatGPT对消费者的使用(例如,以客户支持聊天机器人的形式)冒着失去其客户信任的风险。 分散的、快节奏的人工智能监管环境 使得很难跟上潜在的监管。 HCLSCIO的分段操作 兽医和验证 生成AI“作为模因” 利用炒作并为低谷做准备 医疗保健供应 期望 商LLM集成消费者导向的LLM 企业LLM云服务 承包和技能发展 Governance 时间 Banking 监控变化的关键因素 使用预测指标理解和评估业务案例 监管行动僵局 产品发布更小的 LLM更快的技术 消费者使用舆论 什么是可能的和可用的？ Whatis 什么是允许的？ 法规 MarketDevelopment 消费者情绪 GenAI 未来 接受? 来源：Gartner 一半已采用或计划部署 当前和计划在银行和投资服务中使用生成AI 银行业首席信息官的百分比 44% 27% 23% 6% 2% 已部署将在未来12个月内部署 将在12-24个月内部 署 将在2-3年内部署没有兴趣 n=200名银行CIO 来源：2024年GartnerCIO调查 问：您的企业对生成性AI有什么计划？ 市场影响力最大的能力领域 Translation 对话式AI 虚拟助理 材料发现 设计替代 方案数字孪生 用户体验 自然语言接口 场景探索 Simulation Generative AI 内容创建 图像\视频 Mathematics Prediction合成数据 内容发现 音频 Coding Language 搜索 受限制的分销 24©2023Gartner,Inc.和/或其附属公司。保留所有权利。 Education&培训 Knowledgemanagement Analysis Writing Speech 财政司司长正着手预防欺诈工作 银行和投资服务中生成性AI用例的规划/实施状态 高级金融服务主管的百分比 目前正在实施或已实施计划在未来一年内实施探索是否实施不考虑/不确定/不知道 46% 35% 14% 5% 13% 13% 37% 37% 12% 18% 42% 28% 8% 23% 69% 62% 29% 8% 防欺诈代码生成和转换联络中心助理 AML和合规性个性化 8% 17% 42% 33% 产品推荐 6% 9% 37% 48% 前线/顾问副驾驶个性化营 4% 14% 36% 47% 销内容 4% 16% 35% 47% 面向客户的金融/投资AI助理 3% 9% 31% 57% 市场情景计划员产品定价和 5% 29% 64% 测试贷款处理 4% 24% 71% AI托管投资组合 n=78位高级金融服务主管 资料来源：Gartner金融服务研究小组调查，2023年8月 问：您的组织正在考虑银行和投资服务中的GenerativeAI用例类别，在什么时间范围内？ :iUgnendgaOdpeeanlwAiIt’hsPGePrsTa-doto,adneA李v-basreeldevmaanrkeintisnigghtetcshtnProceduresProcedurestlohgeyircfinmapnacniaylthatvisreProceduresarste.sefpfepclicvaetimProceduresnrkbeatsinegdcProceduresProceduresnpyMaProceduresnrgarendSrataftsleya’skeProcedurestwinngcmProceduresensteangteasnfdorsProceduresiugrhce李ckProcedures-cthurmouegnhtsr.ates(卡和抵押贷款bEuvsailnueastsin)g额外的OpenAI技术，利用顾问笔记中的见解来简化后续工作 客户端通信. 内容发现:使用大型语言模型来检测欺诈，通过检查电子邮件中的模式是否有妥协的迹象。例如，可以使用大型语言模型将航海船只列表与多个数据源进行匹配，并标记列表上的一个项目位于街道地址旁边的位置，使其成为假阳性。该银行仅使用其生态系统中的数据来训练大型语言模型。 银行业的例子 模拟：瑞典最大的银行已使用NVIDIAGPU对GAN进行了培训，以改善其欺诈和洗钱预防策略 内容发现:FSSAAS公司，为小型和大型企业提供支付平台。 GPT3：路由问题票和总结用户问题 GPT4：扫描公司网站并提供摘要，使Stripe能够了解每个企业如何使用该平台并自定义支持和帮助进行欺诈检测。还可以将其用于t技术文档，为开发人员回