德勤数智研究院生成式人工智能用例汇编报告专注于探讨消费与金融行业内的高影响力应用案例。报告指出，德勤数智研究院作为“勤启数智”战略的一部分，致力于通过人工智能和数据应用推动风险管理、战略规划、企业治理、人才战略和技术应用的创新。德勤数智研究院不仅与德勤全球人工智能网络紧密合作，还致力于深化人工智能技术的融合与应用，探索人机协作的前沿场景。
在生成式人工智能领域，报告强调了六个主要输出模式：
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音频与文本输出：不仅支持对话和口语化风格，还能快速切换语言、语调和复杂程度。应用示例包括生成式AI驱动的呼叫中心，为现场技术人员提供故障排除支持；以及生成文本，用于简洁、高质量的文件总结、面向客户材料撰写和复杂主题的自然语言解释。
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代码生成：适用于各种编程语言，能自动总结、记录和注释代码，以及根据自然语言描述生成代码，实现跨平台的代码维护。
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视频与图像：根据用户提示生成视频和图像，可用于营销视频制作、安全培训场景模拟、产品展示等。
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3D/定制：基于文本或2D输入推断生成具有三维物体属性的数据，适用于仿真模拟、虚拟原型设计等领域。
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图像：根据文字或视觉提示生成具有不同逼真度、可变性和“创造性”的图像，适用于产品展示、事故现场模拟等。
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音频：与文本输出模式相似，但侧重于音频生成，如模拟音频形式的文本输出，以及音频内容的创造。
生成式AI在消费行业中的应用创造了一系列价值，包括但不限于降低成本、加快创新、提升流程效率、增加收入、挖掘新发现和新洞察，以及优化社会公共服务等。每个生成式AI用例都可能呈现出多种价值驱动模式，企业需根据自身需求选择最合适的输出模式，以最大化价值捕获。
消费行业生成式AI用例包括但不限于：
- 文本：如聊天机器人，提供超个性化的服务和体验；
- 视频：用于营销视频的自动生成，提高产品展示效果；
- 音频：为客户提供实时、个性化的支持；
- 代码：自动化代码创建和维护，提升开发效率；
- 图像：用于产品展示、设计和模拟场景；
- 3D/定制：在虚拟环境中创建高保真原型和效果；
- 模型定制：根据特定需求生成虚拟模特，增强消费者体验；
- 数据共享访问：加速决策制定，提高数据利用效率；
- 精准风格转换：提供虚拟试穿体验，降低退货率；
- 代码助手：提升代码开发效率和一致性；
- 对话代理：提供即时客户支持，优化客户服务；
- “超个性化”产品推荐：根据客户喜好推荐产品，提高销售额。
面对生成式AI带来的机遇与挑战，企业需关注安全性、公平性、隐私保护和透明度等问题，确保技术应用符合法律法规和伦理标准，同时提升客户体验，促进业务增长。
