作者：來自 Elastic?Jennifer Klinger

關(guān)于生成式人工智能及其能做什么（和不能做什么）有很多討論。生成式人工智能（例如大型語言模型 - LLMs）利用從大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的模式和結(jié)構(gòu)來創(chuàng)建原創(chuàng)內(nèi)容，而無需存儲數(shù)據(jù)本身。這包括創(chuàng)建文本、軟件代碼和藝術(shù)等。雖然它可以創(chuàng)建內(nèi)容，但它不會很快取代人類。

盡管如此，它正在重塑全球行業(yè)的格局，從增強網(wǎng)絡(luò)安全防御到個性化客戶體驗。事實上，99% 的受訪組織表示，生成式人工智能有潛力推動其組織的變革。

讓我們深入研究生成式人工智能如何通過協(xié)助使用它的人來釋放新的可能性并改變?nèi)粘I(yè)務(wù)運營。

生成式人工智能增強網(wǎng)絡(luò)安全防御

生成式人工智能是網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊的力量倍增器。它通過直觀的自然語言界面使初級分析師更容易獲得高級安全措施，使他們無需成為代碼或數(shù)學(xué)專家即可學(xué)習(xí)和應(yīng)用復(fù)雜的安全概念。它還幫助高級分析師應(yīng)對由生成式人工智能推動的日益增長的威脅形勢。

以下是生成式人工智能在威脅檢測、調(diào)查和響應(yīng) (Threat Detection, Investigation and Response - TDIR) 方面改變網(wǎng)絡(luò)安全的一些方式：

• 威脅搜尋：假設(shè)分析師正在嘗試遍歷數(shù)百個警報。哪些警報是需要解決的實際威脅？借助生成式人工智能，安全分析師只需單擊一下按鈕即可將數(shù)百個警報篩選為少數(shù)攻擊。
• 增強檢測：人工智能模型通過模式識別、行為分析等增強了對異常行為的檢測。使用自然語言，分析師可以詢問是否存在異常登錄嘗試、不規(guī)則文件訪問或其他惡意活動指標(biāo)。
• 預(yù)測分析：人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)可以預(yù)測和識別潛在的漏洞，在威脅有機會進(jìn)入你的系統(tǒng)之前提出主動防御建議。
• 自動報告：如果發(fā)生安全事件，生成式人工智能可以自動編制事件報告，包括事件的性質(zhì)、受影響的系統(tǒng)、潛在影響和建議的補救措施。這使安全分析師能夠采取適當(dāng)?shù)暮罄m(xù)措施。

深入研究 SecOps 的人工智能

生成式 AI 可提高運營彈性

生成式 AI 還可以通過 AIOps 增強企業(yè)監(jiān)控和理解運營數(shù)據(jù)的方式 —— 使用 AI 實現(xiàn) IT 運營的自動化和簡化。生成式 AI 通過自然語言將復(fù)雜的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為可理解的見解，讓非專家和專家更容易做出明智的決策、進(jìn)行根本原因分析并限制停機時間。一些關(guān)鍵應(yīng)用包括：

• 可解釋性：對于那些需要快速獲得特定領(lǐng)域知識的人來說，具有檢索增強生成 (retrieval augmented generation - RAG) 功能的生成式 AI 可以用簡單的術(shù)語解釋功能、日志或跟蹤。

• 預(yù)測性維護(hù)：在汽車制造等行業(yè)中，人工智能驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)工具可以幫助預(yù)見和解決系統(tǒng)問題。在機器發(fā)生故障之前，人工智能可以預(yù)測并提醒工人解決問題，以免影響制造過程。
• 數(shù)據(jù)合成：指示應(yīng)用程序問題的數(shù)據(jù)可能來自許多來源。站點可靠性工程師可以使用人工智能工具幫助將來自各種來源的信息合成為可操作的報告，從而簡化數(shù)據(jù)和根本原因分析。

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生成式 AI 增強客戶體驗

生成式 AI 通過個性化交互和簡化客戶的信息發(fā)現(xiàn)過程，徹底改變了客戶體驗。以下是生成式 AI 影響用戶體驗的一些方式：

• 增強的搜索工具：AI 搜索工具可幫助用戶快速找到準(zhǔn)確的信息，無論他們是尋求產(chǎn)品推薦的客戶，還是需要協(xié)議指南來幫助客戶的服務(wù)代表。當(dāng)用戶能夠找到他們想要的東西時，滿意度就會提高。
• 交互式數(shù)字手冊：對于消費品等行業(yè)（例如，視頻門鈴），AI 聊天機器人可以提供有關(guān)產(chǎn)品功能和故障排除的實時交互式指導(dǎo)。這可以提高用戶滿意度并減少支持電話。
• 個性化推薦系統(tǒng)：生成式 AI 可以根據(jù)個人客戶查詢定制產(chǎn)品推薦，從而增強個性化和滿意度。事實上，88% 的在線購物者更有可能繼續(xù)在提供個性化體驗的零售商網(wǎng)站上購物，其中包括 96% 的 Z 世代和 97% 的千禧一代。

通過 AI 驅(qū)動的搜索改變客戶支持

生成式 AI 用例的實際應(yīng)用

各行各業(yè)的組織都已從生成式 AI 中受益：

• 零售：客戶可以在家居裝修網(wǎng)站的搜索欄中輸入他們正在進(jìn)行的項目，例如 “建造貓樹”，并收到一份完整的必需用品清單 —— 在獲得專家建議的同時簡化他們的購買體驗。
• 電信：生成式 AI 可以主動推薦和修復(fù)網(wǎng)絡(luò)問題。站點可靠性工程師可以詢問有關(guān)網(wǎng)絡(luò)健康狀況的問題并實時獲得答案。這將減少網(wǎng)絡(luò)停機時間和緊急維修成本。
• 金融服務(wù)：機構(gòu)可以通過任務(wù)自動化提高欺詐檢測的準(zhǔn)確性和速度，同時降低成本。通過學(xué)習(xí)需要注意的行為模式，生成式 AI 工具可以幫助實時檢測欺詐行為，并向分析師建議下一步最佳補救措施。
• 科技：生成式 AI 可以通過增強人類的智力來更快地提出更多想法，從而加速產(chǎn)品原型設(shè)計和設(shè)計。這有助于創(chuàng)造新產(chǎn)品、擴展服務(wù)和解決問題。銷售團(tuán)隊可以使用生成式 AI 來創(chuàng)建電子郵件、總結(jié)潛在客戶互動等。AI 輔助編碼可以幫助實時檢測錯誤，從而縮短生產(chǎn)時間。
• 公共部門：通過將生成式 AI 與機構(gòu)數(shù)據(jù)安全地連接起來，生成式 AI 可以顯著加速任務(wù)成果、改善公民服務(wù)，并更好地在正確的時間將政府分析師和安全專業(yè)人員與正確的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。

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生成式 AI 不是要取代人類的能力，而是要增強和擴展它們。通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)安全、可觀察性和客戶體驗方面的流程，生成式 AI 使任何行業(yè)的組織都能更高效、更主動、更敏捷地運營。隨著這些技術(shù)的不斷發(fā)展，跨行業(yè)的變革性應(yīng)用的潛力似乎是無限的。

將這些用例變?yōu)楝F(xiàn)實。了解在你的組織中實施生成式 AI 的步驟。

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原文：15 enterprise generative AI use cases | Elastic Blog