Google去年Next大会整理出1百多个企业AI案例，经过一年，这份清单暴增到601个AI应用案例，涵盖11个产业，多了数百家企业的实战成果，这也反映出企业过去一年来积极采用GAI的趋势。（图片来源／Google）
走过追逐大型基础模型的兴奋期， 研究机构Gartner观察，全球企业对生成式AI的关注焦点，在2024年转向于找出各种「高ROI的应用案例」，台湾企业也不例外。从iThome去年的CIO大调查可以看到，3成台湾大型企业去年开始规画导入GenAI，另外有3成开始导入GenAI的台湾企业，则是积极寻找可以发挥成效的应用场景。可以说，2024年是GenAI的试验年。
到了2025年，可让LLM更容易存取不同资料源的Anthropic代理AI沟通协定MCP 开始窜红，今年3月更获得OpenAI和微软全力支持，Google在4月跟进支援MCP。在今年Next大会上，Google更发表了提供不同AI代理彼此沟通的A2A协定，弥补了MCP还没实现的AI代理互通需求，更获得50多家知名技术业者支援，如Atlassian、SAP、 Salesforce等支援A2A。多款知名IDE开发工具也开始支援MCP，例如VS Code、Copilot Studio、Windsurf、Cursor等。这些AI代理框架、技术和工具的出现，带动了新一波代理型AI应用的开发浪潮。
Google在去年Next大会时，就整理了一份1百个企业AI案例的清单，经过一年，这份清单暴增到601个AI应用案例，涵盖了11个产业，多了来自近300家企业的GAI的实战成果，这也反映出企业过去一年来积极采用GAI的趋势。
Google将这6百多个AI实例，区分成六大类AI代理应用，因为不少应用是直接或间接使用了最新的GAI技术的代理应用，也有运用原有AI或机器学习来实作的AI代理应用，Google都以不同类AI代理来分类这些案例。
最多的一类是资料类AI代理应用有163个，超过上百案例的则有内部员工AI代理应用143个，对外顾客的AI代理138个，另外还以创意AI生成应用实例84个，程式开发类AI代理应用有31个，最后一类则是资安类AI代理应用，这一类也有42个案例。
在这些应用案例中，不少是已上线使用的AI应用成果，也有的是正在进行中的专案，或是企业明确表示，这是未来要导入的应用场景。不少企业实作了好几种GenAI应用，像是拜耳、Uber、KPMG、邓白氏、Esty、Vodafone都至少有3种应用案例。清单中有不少企业不会只靠一家公云业者的GenAI技术，除了Google，也会同时采用其他公云业者的GenAI技术。
台湾家乐福去年秋天上线，用GAI打造的AI侍酒师应用，也是这份清单今年新增的其中一个实例，AI侍酒师可以在对话过程中，从数千款葡萄酒资讯中，根据顾客喜好和价格，来推荐适合的葡萄酒，提供详细介绍和搭配料理。
盘点这份清单，可以看到全球企业拥抱GAI的实际成效与可行的应用场景。我们也从中挑选了一些企业实战GAI的经验，提供台湾企业参考。
英国金融集团靠云端GAI平台，快速上线数十套GAI应用
服务超过100万家企业和2千7百万名顾客的英国最大金融集团Lloyds，打造了一套全集团通用的云端GAI平台，整合了Lloyds金融集团原有的15套模型建置系统，以及上百个集团内子公司在本地端部署的独立模型，全都搬上云端，来支援300人规模资料科学和AI工程师团队使用。
统计到今年4月，已经启动超过80个GenAI专案，涵盖了银行和寿险等不同业务场景，顺利上线启用了18套GAI应用，预计今年6月还要上线12套应用。Lloyds正在研发一款改变顾客与银行互动方式的代理型AI，已经完成雏形，预计今年底推出给顾客。但在这份案例清单中，则只列成一个GAI开发平台打造代理AI的案例。
Lloyds金融集团数据和分析长Ranil Boteju指出，新GenAI开发平台可以让集团各地的资料科学家和AI工程师，遵循统一的安全机制存取GenAI技术，可以活用第三方或开源的大型语言模型，来加速AI创新速度，也能来改善既有的金融服务演算法，像是采用了新的收入验证演算法，让顾客贷款申请的财力验证作业从数天缩短到数秒。
巴西移动平台用GAI预警司机人身安全风险
巴西有家城市移动与物流的SaaS平台商704Apps，提供了多种人流和物流最后一哩的服务，媒合超过11万名司机与上百万名顾客，在巴西超过2 千个城镇提供服务。他们先将GAI技术，应用到新驾驶登记时的身份验证流程上，获得不错的成效。例如曾帮一家计程车行处理2千名司机的注册登记，原本要好几天才能完成所有人的身分证、驾照等证件审查作业，改用Gemini 1.5 Pro模型自动处理只花了40秒就完成。
后来，704Apps更将GAI应用到司机和乘客安全防护上，704Apps会在旗下司机载送乘客时，将司机与乘客的对话声音档，上传到Gemini，即时分析对话中的情绪温度，将「抢劫」、「攻击」、「绑架」等特定用语归纳到「敌意」行为，若有车内人员的互动，出现了高危险的异常行为，就会通报监控中心提高警觉，并在地图上显示出高危险计程车的位置和预计行驶路线，方便有必要时提供进一步的支援。
不同产业纷纷用GAI优化内部作业
有不少企业用GAI来优化不同的内部作业流程，像是德国商业银行用Gemini 1.5 Pro打造一款AI代理应用，可自动将财务顾问与顾客的来电内容，转换成文件化的记录，解放了理财顾问手动整理的时间，让他们可以专注于经营顾客关系。德意志银行则用LLM，打造了一个AI研究工具DB Lumina，可以用来分析各种财金资讯和报告，例如只要几秒钟，就能将400页篇幅的金融分析报告，摘要出3页值得参考的重点，提供给交易员和顾客。这也让他们的研究员，过去得花好几天才能完成的文件研究过程，缩短到几分钟就能完成。
美国衍生性金融商品交易规模最大的芝加哥商品交易所导入了GenAI程式码开发助手，让他们开发人员的生产力每月可以至少多了10个小时的时间。全球大型纸浆供应商巴西造纸业者Suzano打造了一款GAI查询助理，可以将业务人员的口语查询需求，转换成SQL程式码，来查询各种材料数据，让5万名员工查询资料的时间，大幅缩短了95%。
拥有75万名学生和多家教育机构的巴西高等教育集团YDUQS，用GAI自动筛选入学学生的申请资料，一份文件4秒完成处理，筛选出错误文件的成功率达到9成，大幅简化了他们入学注册流程。美国3C零售业者Best Buy用客服GAI即时产生客服人员与顾客的对话摘要，让客服人员可以更了解顾客的想法，让客服通话时间缩短了30到90秒，也大幅提高顾客满意度。