今天分享的是 AI专题系列 深度研究报告：《 AI专题：AI创造价值的6种方式及各行业应用精选案例 》

（报告出品方： 德勤 ）

报告共计： 94 页

关于德勤人工智能研究院

德勤人工智能研究院帮助各组织连接强大、高度动态和快速进化的A|生态系统的各个维度。德勤人工智能研究院以前沿的见解,引领各行业应用A创新的对话,以促进“智能时代”的人机合作。

德勤人工智能研究院旨在促进AI的对话和发展,激发创新,并研究Al面临的挑战以及应对挑战的方法。德勤人工智能研究院与由学术研究小组、初创企业、企业家,创新者、成熟AI产品领导者和对AI有远见卓识的人组成的生态系统合作,探索A的关键领域,包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用A案例。结合德勤在AI应用方面的深厚知识和经验,该研究所有助于理解这一复杂的生态系统,并据此提供有影响力的观点,帮助组织通过做出明智的A!决策以取得成功。

无论你处于AI旅程的哪个阶段:无论您是董事会成员还是推动组织战略的高层领导者,还是将A战略付诸实践的数据科学家,德勤人工智能研究院都可以帮助您更多地了解世界各地的企业如何利用AI以获得竞争优势。欢迎访问德勤人工智能研究院了解我们的全部工作,订阅我们的播客和时事通讯，参加我们的现场活动。让我们一起探索AI的未来。

消费行业AI档案

在我们看来，消费行业涵盖了广泛的业务，包括消费品、零售、汽车、住宿、餐饮、旅游和交通。这些看似完全不同业务的共同点是，它们都将重点放在服务客户上，并共同解决当前和未来的业务问题。

与消费者相关的企业正在积极探索利用AI方案，涌现出许多有价值的案例。然而，的应用和成熟度因各种原因而不同，如:由于数据质量和复杂性而产生的可扩展性;组织结构与人才匮乏;缺乏信任。

然而，对于大多数组织来说，最大的挑战是从概念到规模化的转变。对于与消费者相关的企业，这一挑战可能特别困难，因为许多企业拥有大量历史数据和分析平台、分散的数据和分析操作，以及(在许多情况下)分散的权力和责任，无论是跨业务部门，还是跨独立运营的特许经营企业。这通常会导致数据不一致、质量差和可用性受限，这可能是AI系统的一个大问题，因为AI系统往往是数据密集型的(输入的质量直接影响输出的质量)。

另一个常见的障碍是实现业务和IT利益相关者的一致和整合。通常，AI用于组织的孤立区域，有时与IT合作，有时不使用A。然而，为了在规模上实现AI的全部优势，业务和技术集成计划(以及变革案例)非常重要。

类似地，在许多组织中仍然缺乏对AI的信任，以及AI可以和应该做什么。解决这一问题应包括协调变更管理方法，以便与领导者和团队沟通，并听取/解决他们的担忧。对于无法直接控制这一关键要素的企业来说，大规模部署AI可能很难实现。

随着时间的推移，随着A技术越来越广泛地为企业和消费者所接受，对A建立信任的任务可能会变得越来越容易。每一次成功的A部署都会促进一个良性循环，提高人们对AI的理解，并有助于扩大未来A应用的规模和范围。此外，由于这些学习算法和解决方案减少了提供见解和决策行动所需的工作量，由此带来的运营改进通常会增加信心，并提高投资回报。

展望未来，面向消费者相关业务的A1系统预计将变得越来越自主，改变公司的货物运输方式，提高流动性，改变他们管理员工的方式，同时在整个生态系统中日益相互关联，使AI能够从从头到尾为业务流程增值。

AI如何提供帮助

优化车队利用率和空车重新定位、公司可以使用机器学习和预测分析来优化其车队利用率和空车重新定位。最初，可以通过人在回路的方法实现，A模型为驾驶员和规划者提供实施建议。然而，随着时间的推移，随着模型的学习，优化过程可以演变为更加自动化和规范化。

实现实时决策。AI系统可以实时获取和处理各种数据，包括交通、天气、路况和其他运动数据的信息。这可用于实现变更流程自动化，让驾驶员和规划者面对意外情况时高效地做出最佳决策。