凯捷全球范围内正在实施350多个生成式AI项目，还有2,000多个项目在酝酿中。目前在国内生命科学、汽车、消费品零售多个领域助力客户不断实现突破。
据工信部公布的最新数据显示，生成式AI服务大模型注册用户已超6亿，企业数量超过4,500家，完成备案并上线为公众提供服务的大语言模型近200个。这样的背景下，生成式AI在中国进一步商业化发展正面临哪些挑战？凯捷拥有怎样的优势为客户“保驾护航” ？
作为全球领先的商业和技术转型合作伙伴，以及生成式AI技术的领军企业，凯捷全球范围内正在实施350多个生成式AI项目，还有2,000多个项目在酝酿中。目前在国内生命科学、汽车、消费品零售多个领域助力客户不断实现突破。
客户需求现状:多元化定制化根据实际业务尝试探索
在生命科学行业，目前凯捷已经利用生成式AI技术，为客户在不同的业务场景下打造了多款商业应用。通过创建AI技术底座和跨模态交互智能体，并在其上为客户搭建支持实际业务场景的智能应用。
例如 “知识问答机器人” ，帮助客户内部员工更快解读行业政策、文献等专业领域内容，极大提升了员工工作效率。“虚拟医生” 则通过模拟医药代表与实际医生的互动，帮助客户提升医药代表业务水平，培养他们的学术素养、市场分析和跨领域协作的综合技能。尽管生成式AI在多个领域展现了巨大的潜力，但如何将其有效地转化为商业模式，并实现商业价值最大化，仍是行业需要面对的问题。在中国，凯捷通过生成式AI技术，帮助生命科学领域客户达到新AI场景上线所需时间缩短70%；还能提高客户销售团队培训效率，让他们只花10几分钟了解新产品常见问题解答等。
据凯捷观察，客户也并不会为了用新技术而用，更多的是在实际业务场景中，尝试拥抱这样的新技术。凯捷中国大数据洞察团队负责人于斌说：“现在我们看到的客户需求主要集中在：前端业务赋能：营销内容的生成和创作，个性化推荐，智能客服，情感分析和反馈生成，BI系统中生成式AI可以根据数据生成分析报告和商业洞察，如销售报告、市场趋势分析等，提升业务人员效率；后台降本增效：培训与知识管理，产品原型设计，文档自动化处理，自动化编程等，提高生产和运营效率。”
国内外生态环境不同带来的挑战
中国的生成式AI市场正处于快速成长期。据工信部测算，到2035年我国生成式AI市场规模预计将突破30万亿元。目前制造业、生命科学、电信和零售业等领域在生成式AI技术的使用比例上有较快增长。然而，这一新技术在中国进一步商业化发展，仍面临诸多挑战。首先，由于生态的差异，本地需要投入更多资源，或寻找替代解决方案。其次是法律监管与合规层面的挑战，包括数据安全和隐私保护，相关法规和政策如何完善等问题。另外，这样的新技术对现有团队的能力不断提出了更高要求，人才有一定缺口。
究竟生成式AI在客户的整体业务战略中扮演怎样的角色？是利润创造者还是商业加速器？作为企业管理者，又应该如何决策？
作为企业管理者，如何加速生成式AI商业之旅
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