近日，OpenAI发布了一份24页的AI应用企业案例集，详细分享了全球顶尖企业如何将人工智能真正融入业务流程并创造实际价值。这份报告不仅引发行业广泛讨论，也为正在思考AI转型的企业提供了宝贵参考。
在报告中，OpenAI指出，AI已在三个关键领域带来显著提升：提高员工绩效、自动化日常操作和赋能产品体验。与传统软件部署不同，成功的AI实施需要一种全新模式，即"以试验为导向"的思维方式和"持续迭代"的工作方法。
企业AI落地七大经验
1. 从评估（Evals）开始
案例：摩根士丹利
作为全球金融巨头，摩根士丹利通过严谨的评估流程验证AI在特定场景中的表现。他们首先聚焦于提升理财顾问效率，通过三项评估：语言翻译准确性、内容摘要质量以及与专家顾问回答的对比。
经过系统性评估和持续优化，如今98%的摩根士丹利理财顾问每天使用AI工具，文档访问率从20%跃升至80%，大幅节省搜索时间。顾问能够更深入地与客户互动，将原本需要数天的后续沟通缩短至数小时。
评估的核心： 围绕衡量指标（准确性、合规性、安全性等）建立系统化验证流程，确保AI输出满足业务需求标准。
2. 将AI融入产品核心
案例：Indeed
全球最大招聘网站Indeed利用GPT-4o mini彻底改变了职位匹配流程。他们不仅推荐职位，更利用AI生成个性化的"推荐原因"说明，帮助求职者理解为什么某个职位适合自己。
通过A/B测试，Indeed发现基于GPT的新版匹配引擎带来了显著提升：启动职位申请次数增长20%，后续招聘成功率提高13%。考虑到Indeed每月发送超过2000万条消息，网站月访问量达3.5亿次，这些转化率提升对业务产生了巨大影响。
为提高效率，OpenAI与Indeed合作对小型GPT模型进行微调，在减少60%Token使用量的情况下，保持了类似的效果。
3. 尽早投入，加速复利效应
案例：Klarna
支付与购物平台Klarna通过持续投入AI，实现了客服流程的全面优化。他们的AI助手在几个月内承担了三分之二的客服对话，相当于数百名客服人员的工作量，将问题解决时间从11分钟缩短至2分钟，预计为公司带来4000万美元的利润增长。
更重要的是，Klarna目前有90%的员工在日常工作中使用AI，整个组织对AI的熟悉度不断提高，使他们能更快启动内部项目并持续优化客户体验。这种早期投入带来了AI效益的"复利增长"，不断在业务各环节创造价值。
4. 自定义微调模型，提升业务精准度
案例：Lowe's
家居建材零售巨头Lowe's通过对OpenAI模型进行微调，成功提升了电商平台商品搜索的准确性。面对数千家供应商提供的不完整或不一致的产品数据，微调后的模型帮助Lowe's将商品标签准确率提高了20%，错误检测能力提升了60%。
微调价值： 如果说GPT模型是一套成衣，那么微调就是量身定制。它能提升特定领域准确性，增强行业专业性，保持品牌风格统一，并加速工作流程。
值得一提的是，OpenAI最新推出的Vision Fine-Tuning功能，进一步增强了电商搜索效果，并解决了医疗影像和自动驾驶等复杂领域的挑战。
5. 将AI交到专家手中，释放创新潜能
案例：BBVA
全球银行巨头BBVA采取了"员工驱动"的AI应用方式，他们在全球范围内部署ChatGPT企业版，让员工自己探索适合自身工作场景的AI应用。
仅五个月内，BBVA员工就创建了2900多个自定义GPT，其中一些应用将项目周期从数周缩短至数小时。信用风险团队利用AI更快评估客户信用状况；法务团队用它回答每年约40,000个政策合规问题；客服团队则自动化处理NPS调查的情感分析。
BBVA的成功秘诀是将AI工具交给最了解业务的人，让他们成为创新主体。
6. 为开发者排除障碍，构建统一平台
案例：Mercado Libre
拉美最大电商Mercado Libre打造了名为Verdi的AI开发平台，由GPT-4o和GPT-4o mini提供支持，帮助17,000名开发者更快、更统一地构建AI应用。
Verdi将语言模型、Python节点和API整合到一个可扩展、统一的平台，以自然语言为核心交互方式。开发者无需深入底层代码，就能快速开发高质量应用，同时安全机制和路由逻辑已内建。
这一平台帮助Mercado Libre实现了多项突破：
商品建库能力提升100倍
欺诈检测准确率接近99%
自动生成本地化商品描述
优化商品评论摘要和个性化通知
7. 设定大胆的自动化目标
案例：OpenAI自身实践
OpenAI内部构建了自动化平台，帮助客服团队处理重复性工作，加快洞察生成和行动执行。该平台与Gmail集成，可以访问客户数据和知识库，自动撰写回复邮件并触发相应操作。
通过将AI融入现有流程，OpenAI团队响应速度更快，也能更专注于客户需求。该平台每月处理数十万项任务，让员工腾出时间做更有影响力的工作，目前正向其他部门扩展。
共同趋势与未来展望
成功的AI落地并非一蹴而就，而是来自开放、试验性的心态，辅以严谨的评估机制和安全防护措施。领先企业往往聚焦于投入少、回报高的应用场景，边做边学，再将经验推广到更多领域。
OpenAI还介绍了最新的Operator技术，这是一种能够像人类一样操作网页、点击按钮、填写表单的自动化工具。企业可以利用它实现端到端自动化，无需编程指令或API直接更新系统数据，从而全面提升效率。
从这些案例中我们可以看到，AI已从概念走向实践，从实验走向规模化应用。对企业而言，重要的不是是否采用AI，而是如何更快、更有效地将AI融入业务核心，创造持续竞争优势。
