重构业务流程

重新构想业务流程

生成式 AI 副驾驶正在推动由 AI 辅助的业务流程重设计，使运营更加聚焦于成果。知识管理领域就是一个例子。在制造业中，企业通常拥有海量的操作手册、标准操作规程、日志簿和过往事故记录。然而，从这些资料库中快速、有效地检索正确信息可能是一项艰巨的任务。生成式 AI 可以通过总结相关信息来协助这一过程，从而使操作人员能够更专注于自己的任务，避免不必要的延误。这也通过在正确的时间向不同团队提供正确的信息，促进了团队之间的协作。

推动创新

生成式 AI 正在影响制造业的产品开发，使其达到以往难以实现的创新与效率水平。一个有力的例子来自汽车行业，丰田2等公司正在利用生成式 AI 创造更高效、更符合空气动力学的车辆设计。技术使它们能够优化车辆部件的形状和结构，从而显著提升燃油效率和性能。传统设计方法通常耗时较长，且无法充分探索广阔的设计空间，因此无法实现这种程度的优化。相比之下，生成式 AI 和智能体工作流能够快速生成并评估大量设计方案，识别人类设计师可能忽略的解决方案。此外，生成式 AI 能够适应不断变化的需求和约束，使其成为敏捷产品开发的强大工具。

生成式 AI 与银行及金融服务

银行和金融服务行业一直是任何新技术的最早采用者之一。因此，在生成式 AI 方面，金融服务行业成为该技术最大的采用者之一并不令人意外，它们利用生成式 AI 改善运营和客户体验。

提升效率

后台流程是生成式 AI 被用于提升效率的一个领域。传统上，文档分类、申请处理、账户验证和开户等任务都是人工完成且耗时较长。然而，随着生成式 AI 的出现，这些重复性任务如今已实现自动化。生成式 AI 模型经过训练，能够理解和处理不同格式文档中的非结构化数据。这不仅加快了流程，也减少了人为错误的可能性，从而提升了效率和准确性。此外，这些后台流程的自动化使银行专业人员能够专注于更复杂的任务，从而提高整体生产力。

重新构想业务流程

生成式 AI 副驾驶如何重新构想业务流程的一个典型例子是保险承保。承保是保险行业的一项关键职能，涉及评估潜在风险并确定适当的保障水平。传统上，这一过程依赖人工、耗时较长，并且需要广泛的专业知识。然而，随着生成式 AI 的出现，承保人员如今得到了 AI 副驾驶的辅助，这些副驾驶能够分析海量数据，包括历史理赔记录、客户信息和外部因素。这些 AI 模型生成风险画像并推荐适当的保障水平，使承保人员能够更快速地做出更明智的决策。

推动创新

生成式 AI 正在帮助金融服务行业通过创新促进金融包容性。例如，亚洲开发银行（ADB）利用生成式 AI 降低亚洲及太平洋地区无银行账户和银行服务不足人群的准入门槛，使他们能够成为正规金融体系的一部分。3 该 AI 系统从潜在客户那里提取数据，以创建贷款画像。这种对 AI 的创新运用使 ADB 能够向可能缺乏传统身份证明或信用记录的个人提供金融服务。这不仅扩大了 ADB 的客户基础，也促进了传统上服务不足社区的金融素养和金融包容性。

人力资源业务职能中的生成式 AI 副驾驶

生成式 AI 正在革新人力资源职能，通过自动化重复性任务并实现个性化员工体验，使其更加以人为本。一个有力的例子是，一家大型汽车企业在招聘流程中使用基于生成式 AI 的虚拟形象。这个由先进算法驱动的虚拟形象与每位申请者互动，就其申请流程提供个性化反馈。它可以回答问题、提供进展更新，甚至给出改进建议，从而提升候选人体验。该虚拟形象还通过自动执行简历筛选和面试安排等任务来简化招聘流程。这不仅提高了效率，也有可能降低人为偏见的风险，确保公平、客观的选拔过程。然而，确保 AI 系统本身公平且不存在偏见也很重要。通过接管这些常规任务，该虚拟形象使人力资源专业人员能够专注于候选人互动和人才发展。