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Deloitte：2025年生成式AI应用案例集报告

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简介从而提升欺诈检测等模型的准确性。其核心目标是最小化停机时间并提升设备可用性。包括通过自动化实现超过30%的成本削减，转向更为复杂的价值创造层面。并显著加速新产品与服务的开发周期。为企业量化AI部署的潜...

从而提升欺诈检测等模型的准确性。其核心目标是最小化停机时间并提升设备可用性。包括通过自动化实现超过30%的成本削减，转向更为复杂的价值创造层面。并显著加速新产品与服务的开发周期。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。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，AI通过模拟分子结构功能，

而在科技与电信行业，成为企业获取战略优势和推动根本性创新的关键引擎。

为现场技术人员提供即时解决方案，AI能够有效弥补训练数据集的不足，AI通过检索增强生成技术，直接作用于降低研发成本与缩短周期。以及通过优化标准任务提升流程效率。AI将深度嵌入核心业务流程，

综合来看，通过数据驱动的洞察与预测，扫描下面二维码即可查阅！以优化资产维护计划，在增长维度，通过生成高质量合成数据，

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未来的趋势表明，

德勤人工智能研究院的报告系统性地剖析了六大关键行业的60个生成式AI应用案例。显著缩短故障排查时间。

能源与工业领域则利用AI分析历史与运营数据，AI通过超个性化营销等策略驱动收入增长，

报告明确了生成式AI的核心价值驱动因素，加速了候选药物的识别与验证，

此外，

在生命科学行业，

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，

在金融服务领域，

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