70+生成式人工智慧應用/使用案例

生成式人工智慧應用允許在幾分鐘內產生新穎和現實的視覺、文字和動畫內容。根據Gartner的資料，到2025年，由生成性人工智慧產生的資料比例將達到所有生成資料的10%。

作為2023年最重要的戰略技術趨勢之一，人工智慧（AI）的這一分支有著廣泛的應用，對不同的行業和商業功能都有幫助，包括：

• 醫療保健
• 市場營銷
• 銷售
• 教育
• 客戶服務，等等。

在這篇文章中，我們收集了70多個生成性人工智慧的頂級應用，可以用於一般或特定行業的目的。

生成式人工智慧的一般應用

一. 視覺應用

1. 影象生成

通過生成式人工智慧，使用者可以將文字轉化為影象，並根據他們指定的環境、主題、風格或地點生成現實的影象。因此，有可能以一種快速和簡單的方式生成所需的視覺材料。

也有可能將這些視覺材料用於商業目的，使人工智慧生成的影象創作成為媒體、設計、廣告、營銷、教育等方面的有用元素。例如，一個影象生成器可以幫助平面設計師建立他們需要的任何影象（見圖1）。

圖1. 這幅人工智慧生成的影象是根據 “泰迪熊買菜（浮世繪風格）” 的文字描述製作的。（Source: OpenAI Dall-E）

2. 語義影象到照片的翻譯

基於語義影象或草圖，有可能產生一個影象的現實版本（見圖2）。由於其在進行診斷方面的促進作用，這一應用對醫療保健部門很有用。

圖2. 語義影象到照片翻譯的一個例子。（Source: “Generating Synthetic Space Allocation Probability Layouts Based on Trained Conditional-GANs”）

3. 影象到影象的轉換

它涉及轉換影象的外部元素，如其顏色、媒介或形式，同時保留其構成元素。

這種轉換的一個例子是把一個白天的影象變成一個夜間的影象。這種型別的轉換也可用於操縱影象的基本屬性（如人臉，見圖3），對其進行著色，或改變其風格。

圖3. 面部屬性操作的一個例子。（Source: “FAE-GAN: facial attribute editing with multi-scale attention normalization”）

4. 影象解析度提高（超級解析度）

生成式人工智慧使用各種方法在現有內容的基礎上創造新的內容。生成式對抗網路（GANs）是這些方法之一。一個GAN由一個生成器和一個判別器組成，生成新的資料並確保它是真實的。基於GAN的方法允許你通過超級解析度GANs建立一個影象的高解析度版本。這種方法對於製作高質量版本的檔案材料和/或醫療材料是很有用的，這些材料以高解析度格式儲存是不經濟的。另一個用例是監控目的。

5. 視訊預測

一個基於GAN的視訊預測系統：

• 理解視訊的時間和空間元素
• 根據這些知識生成下一個序列（見圖4）。
• 區分可能的和不可能的序列

基於GAN的視訊預測可以幫助檢測安全和監控等廣泛領域所需的異常情況。

圖4. C列中描述了一個視訊預測的例子。（Source: “Review of FutureGAN”）

6.  3D Shape Generation

在這一領域，建立高質量的三維物體版本的研究仍在進行中。使用基於GAN的形狀生成，在與原始來源的相似性方面可以實現更好的形狀。此外，詳細的形狀可以被生成和操作，以建立所需的形狀（圖5）。

圖5. 由GANs生成和操作的三維形狀的例子。（Source: “SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation”）

二. 音訊應用

7. 文字到語音生成器

GANs允許生產逼真的語音音訊。為了達到逼真的效果，鑑別器作為一個訓練者，對聲音進行強調、調和和/或調製。

TTS的生成有多種商業應用，如教育、營銷、播客、廣告等。例如，教育工作者可以將他們的講義轉換成音訊材料，使其更具吸引力，同樣的方法也有助於為視障人士製作教育材料。除了消除語音藝術家和裝置的費用外，TTS還為公司在語言和聲樂曲目方面提供了許多選擇。

8. 語音到語音的轉換

生成式人工智慧的一個與音訊有關的應用涉及使用現有語音源進行語音生成。通過STS轉換，可以輕鬆快速地建立配音，這對遊戲和電影等行業是有利的。有了這些工具，就有可能為一部紀錄片、一個廣告或一個遊戲生成配音，而不需要僱用配音員。

9. 音樂生成

生成式人工智慧在音樂製作中也是有目的的。音樂生成工具可用於為廣告或其他創意目的生成新穎的音樂材料。然而，在這種情況下，仍然有一個重要的障礙需要克服，即在訓練資料中包含受版權保護的藝術品而造成的版權侵犯。

三. 基於文字的應用

10. 文字生成

研究人員呼籲GANs為最先進的ML演算法的不足之處提供替代方案。儘管GANs最初用於視覺目的，但目前正被訓練成在文字生成中也很有用。通過生成性人工智慧建立對話、標題或廣告，通常用於營銷、遊戲和通訊行業。這些工具可用於實時聊天框，與客戶進行實時對話，或用於建立產品描述、文章和社交媒體內容。

11. 個性化的內容建立

它可以用來根據個人的喜好、興趣或記憶為個人生成個性化的內容。這種內容可以是文字、影象、音樂或其他媒體的形式，並可用於：

• 社交媒體帖子
• 部落格文章
• 產品推薦

使用生成性人工智慧的個人內容建立有可能提供高度定製和相關的內容。

12. 情感分析/文字分類

情感分析，也被稱為意見挖掘，使用自然語言處理和文字挖掘來破譯書面材料的情感背景。

生成式人工智慧可用於情緒分析，通過生成標有各種情緒（例如，積極、消極、中立）的合成文字資料。然後，這種合成資料可用於訓練深度學習模型，以對真實世界的文字資料進行情感分析。

它也可以被用來生成專門設計為具有某種情感的文字。例如，生成式人工智慧系統可用於生成有意積極或消極的社交媒體帖子，以影響公眾輿論或塑造特定對話的情緒。

這些對於緩解教育、客戶服務等許多情況下的使用者意見的情感分析的資料不平衡問題（如下圖6）是很有用的。

圖6. 情感分類方法的高層次概述。（Source: “The Impact of Synthetic Text Generation for Sentiment Analysis Using GAN-based Models”）

四. 基於程式碼的應用

13. 程式碼生成

生成式人工智慧的另一個應用是在軟體開發中，因為它有能力產生程式碼而不需要手動編碼。通過這種質量來開發程式碼，不僅對專業人士，而且對非技術人員也是可能的。

圖7. 用OpenAI的ChatGPT生成一個HTML表單和JavaScript提交程式碼

14. 程式碼補全

生成式人工智慧在編碼方面最直接的用途之一是在開發人員打字時建議程式碼的完成。這可以節省時間並減少錯誤，特別是對於重複性或乏味的任務。

15. 程式碼審查

生成式人工智慧也可以用來對現有程式碼進行質量檢查，並通過建議改進或生成更有效或更容易閱讀的替代實現來優化它。

16. 錯誤修復

它可以通過分析程式碼模式，識別潛在問題，並提出修復建議，幫助識別和修復生成的程式碼中的錯誤。

17. 程式碼重構

生成式人工智慧可用於自動化重構程式碼的過程，使其更容易維護和隨時間更新。

18. 程式碼風格檢查

生成性人工智慧可以分析程式碼是否符合編碼風格指南，確保整個程式碼庫的一致性和可讀性。

五. 其他應用

19. 對話式人工智慧

生成式人工智慧的另一個用例涉及生成對自然語言形式的使用者輸入的響應。這種型別通常用於聊天機器人和虛擬助手，它們被設計用來提供資訊，回答問題，或通過聊天視窗或語音助手等對話介面為使用者執行任務。

ChatGPT是對話式人工智慧的一個流行例子。它為使用者提供了一個資訊量很大的綜合對話，比如哲學討論。舉個例子，你可以檢視下面的ChatGPT的聊天記錄。

圖8. 一個與ChatGPT的對話。

20. 資料合成

生成式人工智慧系統可以建立合成資料，這些資料在統計屬性上與真實世界的資料相似，但不一定是基於任何特定的真實世界的資料點。合成的資料可以用於各種目的：

• 為機器學習模型訓練資料
• 通過從客戶的輸入資料建立新的資料來維護資料隱私
• 為生成性人工智慧演算法的自然語言處理提供反饋，以實現類似人類的語音

特定行業的生成性人工智慧應用

六. 醫療保健應用

21. 簡化的藥物發現和開發

利用生成性人工智慧演算法的力量來尋找潛在的候選藥物並通過計算機模擬測試其療效，可以大大加快發現新藥的過程，從動物的臨床前試驗到人類的臨床試驗。

22. 個性化醫療

生成性人工智慧演算法可以為醫療行業提供潛力，為病人的病史、症狀等專門制定個性化的治療方案。

23. 改進醫療成像

通過將機器學習的力量與醫療成像技術（如CT和MRI掃描）相結合，生成性人工智慧演算法可以加速醫療成像的精確性，並改善結果。

圖9. 長達14小時的生成式人工智慧模型的漸進式輸出，產生了假的胸部X射線。（Source: Future Healthcare Journal）

24. 人口健康管理

在醫療保健中使用生成性人工智慧還可以通過允許政策制定者進行更好的人口層面的健康管理：

•  獲得更詳細的人口統計資訊
• 設計有針對性的公共衛生舉措，使服務不足的社羣受益。

七. 教育應用

25. 個性化的課程

通過利用生成性人工智慧，個性化的課程計劃可以為學生提供最有效和最適合的教育。這些計劃是通過分析學生的資料，如他們過去的表現，技能組合，以及他們可能給出的關於課程內容的任何反饋來精心設計的。這有助於確保每個學生，特別是那些殘疾學生，都能獲得個性化的經驗，以獲得最大的成功。

26. 課程設計

從設計教學大綱和評估到基於學生個人需求的個性化課程材料，生成性人工智慧可以幫助使教學更加高效和有效。此外，當與虛擬現實技術相結合時，它還可以創造出逼真的模擬，使學習者進一步參與到教學過程中。

27. 課程內容的建立

生成式人工智慧為教師提供了一種實用而有效的方法來快速開發大量的獨特材料。無論是測驗題、概念回顧還是解釋，這項技術都可以從現有的資訊中生成全新的內容，幫助教育者輕鬆地為他們的課程建立多樣化的教學材料。

另外，人工智慧還可以為視訊講座或播客生成指令碼，簡化線上課程的多媒體內容創作（見圖10）。

圖10. 人工智慧生成的課程內容的一個例子。（Source: NOLEJ）

28. 輔導

人工智慧生成的輔導是生成性人工智慧的另一個用例。它可以讓學生與虛擬導師互動，並在家中舒適地接受實時反饋。這使得它成為那些可能沒有機會接受傳統面對面教育的孩子的理想解決方案。

29. 分析模型的資料隱私保護

使用生成式人工智慧來建立訓練資料集的一個優勢是，它可以幫助保護學生的隱私。資料洩露或黑客事件會暴露出包含學齡兒童個人資訊的真實世界資料。

使用合成資料，即由從現實世界資料中學習的人工智慧模型建立的資料，可以提供匿名性並保護學生的個人資訊。由生成模型產生的合成資料集對訓練其他演算法是有效和有用的，同時使用起來也是安全的。

30. 恢復舊的學習材料

生成式人工智慧可以提高過時的或低質量的學習材料的質量，如歷史檔案、照片和電影。通過使用人工智慧來提高這些材料的解析度，它們可以達到現代標準，對那些習慣於高質量媒體的學生來說更有吸引力。

八. 時尚應用

31. 時尚設計師的創意設計

生成式人工智慧是一種有價值的工具，可以為時尚設計帶來新的生命力。從創造創新的風格到完善和優化現有的外觀，該技術幫助設計師跟上最新的趨勢，同時在這個過程中保持他們的創造力。這可以通過各種技術來實現，如獨特的生成設計或來自其他來源的風格轉移。

圖11. 由ClothingGAN生成的服裝。（Source: Towards Data Science）

32. 將草圖變成彩色圖片

利用生成性人工智慧，時尚界可以通過快速將草圖轉化為充滿活力的圖片來節省寶貴的時間和資源。這項技術使設計師和藝術家能夠以最小的努力實時體驗他們的創作，同時也為他們提供了更多的機會來進行無阻礙的實驗。

33. 生成具有代表性的時尚模特

通過利用生成性人工智慧來建立各種時尚模特，時尚公司可以更好地服務於他們不同的客戶群，並以更真實的方式準確地展示他們的產品。他們可以利用這種模特為客戶提供虛擬試穿選擇，或對服裝進行3D渲染。

34. 時尚品牌的營銷和趨勢分析

生成式人工智慧可以通過以下方式幫助時尚界的趨勢分析：

• 彙集各種技術，如機器學習和概率程式設計。這些技術可以建立強大的生成模型，考慮到時尚業務中的客戶慾望。
• 為特定的消費者慾望生成深度個性化的選項，超越了傳統分析和客戶需求演算法所能做到的。

它還通過以下方式提高時尚營銷能力：

• 利用資料分析、自然語言處理和機器學習，為目標受眾建立高度定製和個性化的產品系列
• 根據特定人的興趣和喜好設計電子郵件、網站頁面、標題和廣告，以吸引他們的注意力
• 謀劃有創意的、真實的營銷和廣告內容，有可能衝進搜尋結果中去

九. 銀行業應用

35. 欺詐檢測

生成式人工智慧為銀行提供了檢測可疑或欺詐性交易的強大工具，增強了打擊金融犯罪的能力。為檢測欺詐行為而訓練GAN，通過利用欺詐交易的訓練集，有助於識別代表性不足的交易。

36. 風險管理

通過利用GANs，可以計算風險價值估計，顯示某些時期的潛在損失金額，或建立經濟情景以預測金融市場。此外，GANs通過在歷史資料趨勢的基礎上產生新的和無假設的情況來幫助理解波動性。

37. 為拒絕貸款生成使用者友好的解釋

對於決策者和貸款申請人來說，理解基於人工智慧的決定的解釋是至關重要的，包括貸款申請被拒絕的原因。有條件的GAN是一個有用的工具，可以建立對申請人友好的拒絕解釋，如下圖12所示。

圖12. AI生成的貸款拒絕解釋。（Source: “Generating User-Friendly Explanations for Loan Denials Using Generative Adversarial Networks”）

38. 資料隱私保護

使用人工智慧生成的合成資料有可能克服銀行業正面臨的挑戰，特別是在資料隱私方面。合成資料可用於建立可共享的資料，以取代因隱私問題和資料保護法而不能共享的客戶資料。此外，合成客戶資料是訓練ML模型的理想選擇，以協助銀行確定客戶是否有資格獲得信貸或抵押貸款，以及可以提供多少錢。

十. 遊戲應用

39. 程式性內容的生成

生成式人工智慧可以根據預定的規則和標準生成遊戲內容，如關卡、地圖和任務。這可以幫助遊戲開發者創造更多不同的、有趣的遊戲體驗。

40. 玩家行為分析

它可以用來分析玩家資料，如遊戲模式和偏好，以提供個性化的遊戲體驗。這可以幫助遊戲開發者提高玩家參與度和保留率。

41. 非玩家角色（NPC）行為

生成式人工智慧可以建立逼真和動態的NPC行為，如敵人的人工智慧和NPC互動。這可以幫助遊戲開發者創造出更有沉浸感和挑戰性的遊戲世界。

42. 使用者介面設計

生成性人工智慧可以設計出直觀和使用者友好的使用者介面。這可以幫助遊戲開發者改善玩家體驗，提高玩家參與度。

43. 遊戲測試

生成式程式設計工具可用於自動化遊戲測試，如識別錯誤和故障，並提供關於遊戲平衡的反饋。這可以幫助遊戲開發者減少測試時間和成本，並提高遊戲的整體質量。

十一. 旅遊應用

44. 身份驗證

在機場的人臉識別和驗證系統中使用生成性人工智慧可以幫助乘客識別和驗證。這是通過利用從不同角度拍攝的照片來生成乘客面部的綜合影象來實現的，從而簡化了識別和確認旅客身份的過程。

45. 個性化的旅行和目的地推薦

生成式人工智慧可用於分析客戶資料，如過去的預訂和偏好，以提供個性化的旅遊目的地、住宿和活動建議。

針對業務功能的生成性人工智慧應用

十二. 客戶服務應用

46. 多語言客戶支援

生成式人工智慧工具（如ChatGPT）為客戶服務提供的多語言支援涉及使用系統的大型語言模型能力，為講不同語言的客戶提供支援。對話式人工智慧工具可以對各種語言進行訓練，它可以將資訊從一種語言實時翻譯成另一種語言（見圖13）。

圖13. 由ChatGPT生成的多語言客戶迴應的典範。

47. 個性化的客戶迴應

對話式生成型人工智慧工具可以根據客戶資料進行訓練，例如：

• 過去的購買行為
• 聊天記錄
• 客戶反饋Customer feedback

來為每個客戶建立一個個性化的檔案。當客戶傳送訊息時，ChatGPT或其他類似的工具可以使用這個檔案，為客戶的具體需求和偏好提供相關的迴應。

48. 對客戶諮詢和投訴的快速響應

可以對對話工具進行培訓，以識別和迴應常見的客戶投訴，如產品質量問題、運輸延誤或計費錯誤。當客戶傳送投訴資訊時，該工具可以分析資訊並提供迴應，以解決客戶的擔憂並提供潛在的解決方案。

49. 建立客戶電子郵件

像ChatGPT這樣的工具可以用給定的客戶資訊為單個客戶建立個性化的電子郵件模板。當公司想給客戶傳送電子郵件時，ChatGPT可以使用模板來生成符合客戶個人喜好和需求的電子郵件。

圖14. ChatGPT為某個客戶問題提供了一個電子郵件模板。

50. 回覆客戶評論

當客戶在線上評論平臺或您的網站上留下評論或意見時，ChatGPT或其他工具可以用來生成回覆，解決客戶的擔憂，並提供潛在的解決方案或幫助。

51. 回答常見問題

例如，ChatGPT可以在公司的FAQ頁面或知識庫中進行培訓，以識別和迴應客戶的常見問題。當客戶傳送問題資訊時，ChatGPT可以分析資訊，並提供答覆，回答客戶的問題或引導他們到其他資源。

十三. 營銷應用

52. 市場營銷的內容創造

通過使用ChatGPT這樣的生成模型進行內容創作，具體來說就是文字生成，可以成為市場營銷的有力工具。這些人工智慧生成的文字可以用於生成想法以外的各種目的，例如：

• 以電子郵件、社交媒體帖子、部落格文章等形式進行內容營銷的內容創作。
• 為商品和服務的廣告編寫指令碼和講故事（見圖15）

圖15. 一個使用ChatGPT為新的電動汽車模型做廣告的人工智慧生成內容的例子。

53. 個性化的客戶體驗

ChatGPT和其他類似的生成工具，其自然語言處理（NLP）可以根據客戶的喜好、過去的行為和人口統計學，為他們生成個性化的內容。這可以幫助你建立有針對性的內容，與你的受眾產生共鳴，這可以導致更高的參與度和轉換率。

54. 受眾研究

生成式人工智慧可用於分析客戶資料，如：

• 搜尋查詢
• 社交媒體的互動
• 過去的購買行為，以確定客戶行為的模式和趨勢。

通過分析這些資料，生成性人工智慧工具可以幫助你確定目標受眾的偏好、興趣和痛點，這可以為你的營銷資訊、內容和產品開發提供參考。

55. 撰寫產品描述

產品描述是營銷的一個重要部分，因為它們為潛在客戶提供了關於產品的特點、好處和價值的資訊。像ChatGPT這樣的生成工具可以幫助建立引人注目、內容豐富的產品描述，以引起目標受眾的共鳴。

56. 建立客戶調查

調查是收集客戶反饋和見解的有效方式，這可以幫助營銷人員改善他們的產品、服務和營銷策略。以下是生成性人工智慧幫助建立客戶調查的一些方法：

• 問題生成
• 組織調查結構
• 利用其翻譯能力使調查表具有多語言性
• 調查分析Survey analysis

57. 生成視訊廣告或產品演示

生成式人工智慧的視訊生成應用可以在營銷方面發揮作用：

• 視訊廣告：通過生成式人工智慧，企業可以建立高質量的視訊廣告，可以在各種平臺上使用，包括社交媒體和視訊分享網站。這可以幫助提高品牌知名度並推動轉換。
• 產品演示：視訊生成也可用於建立產品演示視訊。通過使用生成性人工智慧來建立這些視訊，企業可以以視覺上吸引人的方式展示他們的產品，這可以幫助提高參與度和銷售。

下面的視訊是由人工智慧生成的，顯示了它的視覺潛力，可用於營銷目的。

十四. SEO應用

58. 為內容寫作生成主題思想

像ChatGPT這樣的生成工具可以用於生成SEO內容寫作的主題思想，利用其語言處理能力來：

• 產生相關的關鍵詞和短語
• 分析競爭對手的內容以確定覆蓋面的差距
• 根據當前的趨勢和使用者的搜尋查詢建議主題。

59. 進行關鍵詞研究

在內容中加入相關關鍵詞的過程對成功的SEO戰略至關重要，因為它有助於確定潛在客戶在搜尋與網站產品或服務相關的術語和短語。

像ChatGPT這樣的生成工具可以在關鍵詞搜尋優化中執行一些功能，如：

• 生成關鍵詞：它可以通過分析所提供資訊的上下文和語言，為某個話題或主題生成一個相關的關鍵詞列表。
• 識別關鍵詞趨勢：它可以分析搜尋資料，以確定當前的關鍵詞趨勢，並建議在不久的將來可能會流行的術語。

圖16. 用ChatGPT為B2B營銷內容生成關鍵詞創意。

60. 尋找正確的標題

像ChatGPT這樣的生成工具可以生成對SEO友好的標題，確保標題是：

• 描述性強，清楚地表達內容的主題
• 能夠包含與主題相關的關鍵詞
• 簡明扼要，通常不超過60-70個字元的限制，以便在搜尋引擎結果頁中得到最佳顯示。
• 吸引眼球，有可能吸引點選，這有助於提高點選率（CTR），並最終提高搜尋引擎優化。

61. 對搜尋意圖進行分組

瞭解查詢背後的搜尋意圖對於建立準確和有效解決客戶需求的內容至關重要，這可以帶來更高的參與度和轉化率。

像ChatGPT這樣的工具可以通過分析搜尋查詢，並根據使用者的預期目標或目的進行分類，這要歸功於自然語言處理（NLP）方法，從而協助進行搜尋意圖分組。這可以幫助企業和營銷人員瞭解特定搜尋詞背後的意圖，優化他們的內容和戰略，以更好地滿足目標受眾的需求和期望。

62. 建立內容結構

像ChatGPT這樣的工具可以通過為一個給定的主題生成大綱和組織建議來協助建立內容結構。這對SEO最大化很有幫助，因為一個結構良好、有組織的內容不僅能提供更好的使用者體驗，還能幫助搜尋引擎理解內容的背景和相關性。

圖17. ChatGPT建立了一個內容的結構。

63. 生成元描述

元描述是一個HTML屬性，提供一個網頁內容的簡短摘要。元描述可以作為頁面的廣告，鼓勵使用者點選連結並訪問該頁面。因此，元描述是SEO的一個重要元素。

ChatGPT在建立有效的元描述時，可以通過生成內容摘要，準確、簡潔地描述頁面的主要議題。

64. 建立網站地圖程式碼

網站地圖是一種程式碼，它以結構化格式列出網站的所有頁面和內容。它是一種XML檔案，有助於搜尋引擎瞭解網站的結構和組織。網站地圖程式碼提供了網站上每個頁面的資訊，如它的URL，最後修改的日期，以及它相對於網站上其他頁面的優先順序。

ChatGPT可用於生成網站地圖程式碼，產生一個XML檔案，列出網站上的所有頁面和內容。

十五. 人力資源應用

65. 建立面試問題

人力資源部門經常需要在面試過程中想出一套問題來問求職者，這可能是一項耗時的工作。人工智慧可以用來生成與工作職位相關的面試問題，並評估候選人的資格、技能和經驗（圖18）。

圖18. ChatGPT為一個工作職位建立了一套面試問題。

66. 生成入職培訓材料

人工智慧可用於為新員工生成入職材料，如培訓視訊、手冊和其他檔案。

67. 工作描述的生成

生成式人工智慧可用於建立工作描述，準確反映特定職位所需的技能和資格。

十六. 供應鏈與採購應用

68. 需求預測和供應鏈管理

生成式人工智慧可以幫助企業預測對特定產品和服務的需求，從而相應地優化其供應鏈運作。這可以幫助企業降低庫存成本，改善訂單執行時間，並減少浪費和過度庫存。

十七. 法律應用

69. 合同生成

生成式人工智慧可用於根據預先定義的模板和標準生成合同。這可以為採購部門節省時間和精力，有助於確保合同語言的一致性和準確性。

70. 合同合規性

公司有成千上萬的合同，有各種談判條款。具有語言理解能力的LLM或生成性AI應用程式可以：

• 對合同進行分類
• 識別常見的條款
• 突出獨特或罕見的條款

十八. 銷售應用

71. 銷售輔導

生成式人工智慧可以用來為個別銷售代表提供個性化的銷售輔導，基於他們的業績資料和學習風格。這可以幫助銷售團隊提高他們的技能和業績，並提高銷售生產力。

72. 銷售預測和管道優化

生成式人工智慧可以分析歷史銷售資料，併產生對未來銷售的預測。所以，銷售團隊可以優化他們的銷售管道，更有效地分配資源。

73. 線索識別和鑑定

人工智慧可用於根據客戶資料和行為識別潛在的銷售線索，並根據其轉換的可能性對線索進行資格鑑定。同時，它可以生成定製的銷售戰術和活動，以產生線索。

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