【鼎捷数智】2025生成式AI企业应用实务报告

近日，鼎捷数智股份有限公司联合浙江大学数据分析和管理国际研究中心发布了《2025生成式AI企业应用实务报告》。该报告深入探讨了生成式AI技术在全球商业竞争格局中的演进速度和变革性影响，并提供了企业应用生成式AI的系统性指南，旨在助力企业把握技术革命带来的战略机遇。报告中不仅分析了AI技术的成熟度与发展趋势，还聚焦于数据、知识、流程等十大核心模块，为企业实现数智化转型提供了切实可行的落地路径参考，内容涵盖从技术认知到商业价值的全方位分析，是企业在AI时代转型的重要参考。

生成式AI正在重塑企业的未来

在数字化浪潮中，生成式AI技术以其惊人的速度演进，重构全球商业竞争格局。这项技术能够自主创造新内容，包括文本、代码、图像等多种形式，为企业带来前所未有的竞争优势。本报告深入剖析了生成式AI的发展趋势、企业应用机遇以及面临的挑战，为企业把握技术革命带来的战略机遇提供了系统性的指南。

AI技术成熟度与发展趋势

AI技术正驱动新一轮的产业变革，深刻影响着企业未来发展路径。数智化转型成为企业构建核心竞争力的关键，它通过数据与智能的深度融合，推动企业运营的全面升级。Gartner的Hype Cycle为我们提供了评估AI技术成熟度的框架，展示了技术从初步概念验证到广泛应用的过程。目前，AI技术正逐步从期望膨胀期向泡沫破裂低谷期过渡，不同的AI技术成熟度差异较大。机器视觉技术已经进入成熟期，并广泛应用于多个行业，成为企业运营中的关键组成部分。

生成式AI在企业应用的机遇

生成式AI的使用率呈现爆发式增长。65%的受访者表示，他们的企业已经经常性使用生成式AI，这一比例几乎是2023年的两倍。这表明生成式AI在企业中的迅速普及，并为企业带来了切实的商业价值。AI技术的快速应用正在深刻改变企业的运营模式，推动效率提升、决策精确化和创新解决方案的实现。

数据：从人工处理到自主生成

在现代企业中，数据已成为驱动运营管理和决策制定的关键资源。随着企业数智化运营管理逐步迈入数据驱动和数智驱动阶段，全要素数字化成为企业提升运营能力的必要选择。生成式AI作为智能技术的典型代表，正以其独特的自适应、自生成、自学习和自定义能力，为企业数据自动化生成、迈向全要素数字化提供了全新解决方案。

知识：从知识检索到知识生成

在数智化转型的浪潮中，知识管理逐渐成为企业提升竞争力的核心能力之一。生成式AI的出现在知识管理领域提供了全新的解决方案。通过大语言模型的强大能力，生成式AI能够从“检索”转向“生成”，从根本上解决传统知识管理的低效性和局限性。

流程：从规则驱动到生成驱动

当前，企业普遍采用工具将标准化任务转化为自动化流程，以提升运营效率和业务响应速度。然而，传统的工作流程自动化在实际应用中仍面临两大核心挑战，制约了其深度应用与价值释放。生成式AI的出现，进一步推动流程自动化从“规则驱动”模式升级为“生成驱动”模式，真正实现了工作流程的“超自动化”。

商机：从信息汇总到行动生成

在数字化时代，B2B销售场景中客户来源复杂多样，企业普遍依赖CRM系统汇总和管理商机信息。商机的高效转化和推进是提升业绩的关键。生成式AI的引入，为破解这些难题提供了全新的可能性，重新定义了商机推进的范式。

报价：从犹豫不决到快速生成

对于具备大规模定制化生产能力的中小企业而言，承接个性化订单本是其核心竞争力的体现。然而，当面对“少量多样、小批量”的定制化需求时，这些企业往往在报价决策环节陷入犹豫不决的困境。生成式AI的引入为中小企业在处理“少量多样、小批量”定制订单的询报价环节带来了根本性改变。

设计：从人工变型到文生设计

对于原始设计制造商以及采用按订单设计或按订单生产模式的制造业企业而言，快速准确地根据客户需求描述生成产品设计图纸，是企业运营效率、响应能力的重要体现。生成式AI为“文生设计”的实现提供了技术支撑，这是一种基于客户需求自动生成产品变型设计方案的创新模式。

项目：从人为管理到生成主导

项目管理作为推动目标落地的核心引擎，其本质是通过PDCA循环实现资源、进度与风险的高效协同。然而，在传统管理模式下，项目管理全流程面临着“规划失准、执行低效、交付失控”三大挑战，严重制约了项目目标的实现效率和质量。

售服：从解释原因到解决问题

在装备设备的售后场景中，设备使用方在设备运行过程中常会遇到异常或停机等问题，需要维修支持。生成式AI驱动的数智售服实现了从“解释原因”到“解决问题”的转变，能够主动侦测数据、诊断问题，实时定位根因，并逐步引导用户解决问题。

决策：从依靠经验到自主闭环

在传统商业管理体系中，企业面对非常规问题时常常陷入“决策僵局”。生成式AI技术的突破性发展，为企业构建具备自主决策能力的多Agent系统提供了技术支持。通过融合大语言模型的创造性生成能力、动态知识图谱的语义关联能力以及多Agent协同机制等多种能力，企业能够突破传统商业管理的决策瓶颈，实现从“人工应对”到“方案自主生成与执行”的转变。

运营：从查询分析到商业洞察

在数据运营的智能化演进过程中，生成式AI技术的引入不仅解决了传统BI工具的固有局限，更有效提升了数据运营人员的生产效率。这种生产效率的提升主要体现在两个关键层面。缩短数据交互时间，显著提升问数效率。业务洞察智能生成，释放业务潜能。

这篇文章的灵感来自于《2025生成式AI企业应用实务报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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