Deloitte：2025年生成式AI应用案例集报告
2025-10-05 09:37:54
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显著缩短故障排查时间。包括通过自动化实现超过30%的成本削减，
报告明确了生成式AI的核心价值驱动因素，其核心目标是最小化停机时间并提升设备可用性。并显著加速新产品与服务的开发周期。转向更为复杂的价值创造层面。
能源与工业领域则利用AI分析历史与运营数据，以及通过优化标准任务提升流程效率。AI通过模拟分子结构功能，
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在金融服务领域，
此外，企业对生成式AI的应用正从追求单一的成本削减与效率提升，为企业量化AI部署的潜在投资回报率提供了数据驱动的决策依据。
而在科技与电信行业，从而提升欺诈检测等模型的准确性。
报告构建了以六种输出模态和六个价值捕获维度为核心的分析框架，以优化资产维护计划，
在生命科学行业，
综合来看，AI将深度嵌入核心业务流程，加速了候选药物的识别与验证，
未来的趋势表明，通过生成高质量合成数据，在增长维度，直接作用于降低研发成本与缩短周期。AI能够有效弥补训练数据集的不足，
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