核心觀點

• 人工智能（GenAI）在企業中的應用仍處於早期階段，但已顯示出提高生產力和降低成本的潛力。

• 企業採用 GenAI 面臨數據安全和實施策略等挑戰，但多數已採用項目的投資回報率（ROI）達到或超過預期。

• 大型企業更注重利用 GenAI 降低成本，而小型企業在追求收入增長的同時也關注成本控制。

• 隨着 GenAI 技術的不斷發展，其有望在解決生產力和人口結構挑戰方面發揮重要作用。

摩根士丹利近日發表的關於生成式人工智能（GenAI）應用的研究報告，重點關注了企業對 GenAI 的採用情況、應用案例、面臨的挑戰以及未來發展趨勢。

根據摩根士丹利AlphaWise調查，生成式AI目前仍處於早期階段，僅有少數項目從概念驗證（Proof of Concept）進入到大規模生產。

企業在生成式AI的採用過程中面臨多個挑戰，主要包括三個方面：

• 數據與網絡安全：60%的企業將其列爲首要擔憂，尤其是在需要處理敏感客戶數據的行業（如金融和醫療）。

• AI實施策略和團隊支持：47%的企業表示，缺乏明確的實施戰略和內部團隊的支持阻礙了部署速度。

• 預算問題：僅33%的企業認爲預算是主要障礙，相較於其他挑戰，這一問題在早期部署中影響較小。

根據摩根士丹利的報告，多數公司已推出的 GenAI 解決方案投資回報率達到或超過預期，約 40% 的受訪者表示 ROI 超出預期，大型企業表現更佳。大型企業更注重利用 GenAI 降低成本，小型企業則在關注成本的同時也注重收入增長；科技和工業領域在追求收入增長方面更爲突出。

企業部署 GenAI 的案例

• 生產力提升工具

新思科技 （Synopsys）：其 AI 生產力工具套件 Synopsys.ai 於 2020 年推出，後增加 GenAI 助手，幫助半導體設計公司自動化重複任務，客戶使用該工具後合同規模平均增長 20%。

賽富時 （Salesforce）：推出 Agentforce，允許客戶快速自動化工作流程，如在某保險機構案例中，使客戶每次服務呼叫成本從約 6 美元降至 1 美元。

• 產品優化與個性化

Meta Platforms, Inc. ：通過 Advantage + 廣告工具幫助企業個性化廣告，使用該工具的廣告商回報率提高 22%，目前有 100 萬廣告商使用 GenAI 功能。

歐萊雅（L'Oreal） ：利用 Skin Genius 工具進行虛擬皮膚分析，爲客戶推薦產品，使櫃檯銷售轉化率從約 10% 提高到 70 - 73%。

• 流程自動化與效率提升

Axon Enterprise, Inc.：其 Draft One 工具基於第三方大語言模型（LLM），可根據警察隨身攝像機生成事件報告，已產生約 1 億美元的潛在銷售機會，預計 2024 年下半年預訂量將超 2023 年全年。

企業採用 GenAI 的案例分析

• 金融服務：摩根大通利用 AI 實現客戶個性化、提高交易和運營效率、改善信用決策等，美國銀行將 AI 應用於商業和企業銀行業務以減少手動交互，富國銀行通過 AI 優化營銷和客戶服務，美國運通利用 AI 提升搜索功能和客戶自助服務能力。

  

• 互聯網平臺：Airbnb 利用 AI 輔助客戶服務，eBay 通過 GenAI 自動生成商品描述，Uber 使用 GenAI 助手提高開發者生產力和入職決策準確性，京東將 AI 用於電話分流和客服系統集成。

  

• 電信：AT&T 和 Verizon 運用 AI 改善客戶服務，如通過語音識別技術降低呼叫量，Telus 專注於 AI 服務和內容審覈，羅傑斯通信利用 AI 進行野火預測和煙霧檢測。

  

• 醫療保健：聯合健康集團的 AI 投資將在未來幾年產生數十億美元的效率提升，Irhythm Technologies 利用 AI 進行疾病預測，GE 醫療保健通過 AI 研究模型預測癌症患者對免疫療法的反應，Quest Diagnostics 在運營中擴展自動化和 AI 應用。

  

• 工業：Axon 通過 AI 工具減少警察報告撰寫時間，CNH 工業利用 AI 控制農藥和化肥使用，C.H. Robinson 通過 GenAI 自動回覆貨運報價郵件，諾福克南方公司利用 AI 模型優化鐵路維護決策。

  

• 能源：西方石油公司利用 AI 實現油井服務活動自動化和預測分析，貝克休斯預計 GenAI 將提升天然氣需求，金德摩根分析 AI 對數據中心能源需求的影響，Adnoc Logistics 通過 AI 降低碳排放強度和事故發生率。

  

• 消費品：歐萊雅通過 AI 優化廣告和促銷投資，百事可樂的 AI 圖像識別應用縮短了調查時間並促進了銷售，通用磨坊試點 AI 減少了成品浪費，沃爾瑪利用 GenAI 改進產品目錄數據並提升線上訂單處理效率。

  

• 信息技術服務：GoDaddy 通過 AI 簡化網站編輯和創建流程，ADI 在 AI 數據中心建設相關業務中有增長，康寧企業銷售受 GenAI 產品驅動增長，Salesforce 部署大量 AI 代理並提高了客戶支付意願。

  

• 酒店、餐飲和休閒：萬豪國際利用 GenAI 處理複雜預訂，Expedia 通過 AI 提升客戶體驗和節省成本，Booking Holdings 利用 AI 提高客服效率，百勝中國通過 AI 技術減少食物浪費。

  

未來趨勢與機遇

1. 自動化領域的創新

生成式AI的未來發展方向是向“AI代理”（Agent）轉變，即讓AI工具實現任務自動化而無需人類介入。

• 特點：用戶通過自然語言設定規則和範圍，AI工具即可完成操作。例如，自動更新數據庫或執行客戶任務。

• 意義：顯著降低了企業員工學習專業技能的門檻。

2. 多模態模型的普及

生成式AI逐步融合文本、圖像和其他多種數據類型的分析能力，將在更廣泛的場景中發揮作用，例如：

• 醫療影像分析與報告生成。

• 銀行業務數據處理和文件自動化。

3. 投資重點領域

• 技術提供商：如 微軟 、 谷歌 、 Meta Platforms, Inc. 等已經在生成式AI領域建立優勢，值得持續關注。

• AI採用者：關注具備高成本削減能力的行業和企業（例如醫療、零售和工業）。

• ROI聚焦：企業需要從概念驗證轉向能夠帶來實際成本節約或收入增長的生產性項目。

4. 生產力與勞動力缺口

隨着全球人口老齡化加劇，生成式AI被視爲填補生產力缺口的核心技術。到2030年，全球主要經濟體將減少7500萬名勞動力，而AI在解決這一問題上具備顯著潛力。

生成式AI正逐步從早期概念驗證向大規模應用轉變，其在生產力提升、客戶服務優化、供應鏈管理和行業特定場景中展現了巨大潛力。未來，投資者應關注技術提供者與早期採用者的協同發展，以及生產性應用案例的落地效果。