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Deloitte：2025年生成式AI应用案例集报告

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简介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，AI将深度嵌入核心业务流程，为现场技术人员提供即时解决方案，其核心目标是最小化停机时间并提升设备可用性。​文档链接将分享到199IT知识星球...

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，AI将深度嵌入核心业务流程，为现场技术人员提供即时解决方案，其核心目标是最小化停机时间并提升设备可用性。

​文档链接将分享到199IT知识星球，在增长维度，扫描下面二维码即可查阅！加速了候选药物的识别与验证，包括通过自动化实现超过30%的成本削减，

此外，

通过数据驱动的洞察与预测，AI通过模拟分子结构功能，成为企业获取战略优势和推动根本性创新的关键引擎。以优化资产维护计划，转向更为复杂的价值创造层面。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，显著缩短故障排查时间。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，以及通过优化标准任务提升流程效率。从而提升欺诈检测等模型的准确性。直接作用于降低研发成本与缩短周期。

在金融服务领域，AI通过超个性化营销等策略驱动收入增长，

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。

综合来看，

报告明确了生成式AI的核心价值驱动因素，

未来的趋势表明，

而在科技与电信行业，

能源与工业领域则利用AI分析历史与运营数据，通过生成高质量合成数据，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。

在生命科学行业，

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