在开始使用AIGC的商业落地应用之前，企业需要明确自己的应用场景。这可以包括以下几个方面：

业务流程优化：通过人工智能技术优化企业的生产、销售、客户服务等业务流程，提高效率和降低成本。

数据分析与决策支持：利用人工智能技术对企业的海量数据进行分析，为企业决策提供有力支持。

产品创新：结合人工智能技术，开发具有竞争力的新产品和服务。

客户体验提升：通过人工智能技术提升客户体验，提高客户满意度和忠诚度。

风险管理：利用人工智能技术对企业经营风险进行预测和控制，降低潜在损失。

根据企业的应用场景，AIGC提供了多种商业落地应用解决方案，包括：

智能生产：利用人工智能技术优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

例如：ERP：从场景驱动到预测分析，用AI赋能业务管理过程加快商业价值实现

以物料建档为例，在产品开发时，可以自动分析和提取物料相关数据，生成物料信息和参数配置，提高物料建档效率和准确性；

以工序检验管理为例，在车间生产中，能够自动分析工序检验数据，生成工序检验结果和改进建议，提高工序检验管理效率；

在进行库存惠点与分类管理时，自动对库存进行盘点和分类，生成库存盘点结果和优化建议，提高库存管理效率，优化库存结构；

以成本管理为例，可以自动分析成本数据，生成成本分析报告和优化建议，提高成本管理效率，降低企业成本，提高盈利能力。

例如：MES：生产执行管理从数据理解走向数据创作

进行产品设计时可以分析历史设计数据和市场需求，为设计师提供改进建议。进行工艺规划时可以对生产线进行仿真，生成工艺优化方案，提高生产效率；

根据订单需求、资源和设备状况，生成智能生产计划调度方案，提高生产调度效率，降低生产延误。同时可以实时设备数据，生成实时监控预警信息，降低损失；

在生产质量检测时，通过图像识别、传感器数据分析等技术，生成智能检测方案，自动生成产品追朔记录，从而进行产品质量追溯，提高追溯效率，降低风险；

在车间设备维护中，可以通过分析设备数据，生成智能故障诊断和预警方案，同时根据设备状况和使用历史生成智能维护计划制定方案，降低维护成本；

实时监控库存状况，生成库存管理优化建议，提高库存周转率，降低库存成本。通过自动化识别别和记录货物信息，生成出入库管理方案，提高出入库效率；

智能客服：根据大量的问答数据，生成智能问答库，实现快速准确回答客户问题，提升客户沟通体验，改善问题回答的针对性和有效性。生成潜在销售线索分析报告与策略，提高销售线索的转换率。

智能营销：通过大数据分析，实现精准营销，提高营销效果和投资回报率。

在客户培育方面，生成邮件营销、视频营销和活动营销策略，为客户提供更加针对性的内容。

在客户转化方面，生成精准需求分析和策略生成建议，协助企业实现精细化线索管理、公私域运营等，进一步提高转化率。

在营销的最后环节，生成复购原因分析和复购策略营销，帮助企业更好地了解客户需求，还能运用社交网络传播分析，发掘潜在的客户资源。

数字化办公：规范建议，报告草案生成，信息归类方案，任务管理等。

总结：AIGC发展的趋势浩浩荡荡，未来可应用的场景一定会越来越多。艾瑞的2023报告中预测到：AIGC交互界面的用户用好性、大模型开源及API价格的降低、插件服务带来的应用生态繁荣等，都会让AI技术或将成为水、电、网络一样的基础设施，渗透并改变千行万业。

两期的内容希望能帮您了解AIGC，如果还有什么问题，欢迎评论留言。

参考文章：

1、艾瑞网 2023年中国AIGC产业全景报告

2、艾瑞网 AIGC场景应用展望研究报告

3、TE智库 企业AIGC商业落地应用研究报告

4、大淘宝技术 大模型应用实践：AIGC探索之旅