15 个适于企业的生成式 AI 用例

生成式 AI 可成为网络安全团队的得力助手。通过直观且自然的语言界面，它让初级分析师能够更容易开始使用高级安全措施，无需深厚的编程或数学基础，即可快速掌握复杂的安全概念。此外，它还能协助高级分析师应对由于生成式 AI 技术不断发展而日益复杂的威胁环境。

以下是生成式 AI 在威胁检测、调查和响应 (TDIR) 方面引领网络安全领域变革的几种方式：

• 威胁猎捕：假设分析师需要处理成千上百的告警信息。那么，哪些告警才是真正需要处理的威胁呢？借助生成式 AI，安全分析师只需轻点一下按钮，即可从大量告警中分流出少量的真实攻击告警。

• 增强检测：AI 模型可通过模式识别、行为分析等方法，增强对异常行为的检测能力。分析师可以使用自然语言询问系统，了解是否存在异常登录尝试、不规律的文件访问或其他恶意活动迹象。

• 预测分析：AI 驱动型系统能够预测和识别潜在的漏洞，从而在威胁有机会侵入系统之前，就提出主动防御策略。

• 自动报告：一旦发生安全事件，生成式 AI 能够自动汇编事件报告，详细列出事件性质、受影响的系统、潜在影响，以及建议的补救措施。这将有助于安全分析师迅速采取适当的后续行动。

深入了解面向 SecOps 的 AI

生成式 AI 还能够通过 AIOps（即利用 AI 自动化和优化 IT 运营）来提升企业对自身运营数据的监测和理解能力。生成式 AI 可通过自然语言将复杂的数据集转化为易于理解的见解，从而帮助非专业人士和专家更容易地做出明智的决策，进行根本原因分析和减少停机时间。以下是一些关键应用：

• 解释能力：对于那些需要快速了解特定领域知识的人来说，具备检索增强生成 (RAG) 功能的生成式 AI 能够以通俗易懂的方式解释函数、日志或痕迹。

生成式 AI 正在通过个性化互动和简化客户的信息发现过程，显著提升客户体验。以下是生成式 AI 在改善用户体验方面的几种方式：

• 增强型搜索工具：AI 搜索工具能够帮助用户快速找到准确的信息。无论是寻找产品推荐的客户，还是查找协议指南来协助客户的服务代表，AI 搜索工具都能为他们效劳。当用户能够轻松找到所需信息时，他们的满意度自然会得到提升。

• 交互式数字手册：对于消费品（如视频门铃）等行业，AI 聊天机器人能够实时提供产品功能及故障排查的互动指导。这不仅能显著提升用户满意度，还能有效减少客服电话量。

• 个性化推荐系统：生成式 AI 可以根据客户的个性化查询精准推送产品推荐，从而提高客户的个性化体验和满意度。事实上，有 88% 的网购者表示，他们更倾向于在提供个性化体验的零售商网站上继续购物，其中，Z 世代的这一比例高达 96%，而千禧一代则达到了 97%。

利用 AI 驱动型搜索变革客户支持体验

各行各业的组织已经从生成式 AI 的实际用例中获得益处：

• 零售：客户在家居装修网站的搜索栏中输入他们正在进行的项目，比如“制作猫爬架”，随后便能收到一份完整的所需材料清单，这样既能获得专业推荐，又能优化购物体验。

• 电信：生成式 AI 能够主动提出建议并修复网络问题。网站可靠性工程师可以就网络健康状况提出问题，并实时获得解答。这将有助于减少网络中断时间和紧急维修成本。

• 金融服务：机构能够借助任务自动化，在提高欺诈检测准确性和速度的同时降低成本。生成式 AI 工具通过学习需要关注的行为模式，能够在欺诈行为发生时实时进行检测，并向分析师提出下一步的最佳补救措施建议。

• 技术：生成式 AI 通过增强人类的思维能力，能够更快地产生更多创意，从而加速产品原型制作和设计流程。这在打造新产品、扩展服务以及解决问题时尤为重要。销售团队可以利用生成式 AI 来撰写电子邮件、总结潜在客户互动等。此外，AI 辅助编码还能够实时检测代码中的错误，从而缩短产品从开发到上线的周期。

• 公共部门：生成式 AI 通过安全地将自身与机构数据连接起来，可以显著加速任务成果的产出，改善民众服务，并帮助政府分析师和安全专业人员在正确的时间获取到正确的数据。

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生成式 AI 的目标并非要取代人类的能力，而是要增强和扩展人类的能力。通过改进网络安全、可观测性和客户体验等方面的流程，生成式 AI 使各行各业的企业能够更加高效、主动地运营，并更快地响应市场变化。随着这些技术的不断进步，其在各个行业中实现变革性应用的潜力似乎无穷无尽。

让这些用例成为现实。了解在组织中实施生成式 AI 的步骤。