文章核心观点 - 2025年是企业转型的关键期，生成式AI正从多个产业案例出发重塑商业，企业成功的关键在于锁定核心转型领域并借助AI解决真实业务痛点，而非盲目追逐技术潮流 [1] - AWS作为技术赋能者，通过构建灵活平台、多AI模型协同、定制芯片及成立创新中心等多元举措，助力企业将AI与自身数据结合以创造实际价值 [2] - 企业需保持“Day 1”的创业精神，即对未知的好奇、决策的敏捷性及持续学习的态度，以在AI驱动的变革中找到定位并将挑战转化为机遇 [1] 航空业AI应用案例 - 国泰航空与AWS合作建立机器学习创新中心，部署超过80个机器学习模型，包括“机上餐食需求预测模型”，能精准预判乘客偏好以大幅减少食材浪费 [2][10][11] - 开发“AI超级助手”实时分析天气、航班负载与中转计划，提前规划应急预案，在地勤人员面对大量乘客同时改签行程时，AI能瞬间计算最佳改签方案，考虑座位、转机需求、餐食偏好及会员优先级，让员工专注于服务乘客 [2][12][13] - 未来计划打造“智能云飞行体验”，优化行李交付、预订流程等全链路，并通过AWS Skills Guild计划在未来三年培训1000名员工，包括高级管理人员 [2][14] 网络安全行业AI应用案例 - 趋势科技借助AWS的Amazon Bedrock平台为企业打造“AI安全刹车系统”，应对数据安全、模型选择及多系统集成三大挑战 [3][16][18][19][20] - 在数据层面通过全面检测机制防止训练过程中敏感信息泄露，在应用层面开发“AI网关”监控服务使用以防范恶意指令注入，并整理40多页白皮书作为企业应对AI安全风险的实用指南 [3] - 指出AI发展犹如高速赛车，企业需像配备可靠刹车系统一样，在利用AI提升效率时优先保护公司及个人信息，避免类似韩国初创公司因数据过滤不足导致用户隐私泄露的声誉损害事件 [16][21][22] 建筑行业AI应用案例 - 新昌营造依托AWS技术打造智能监控系统，通过Amazon SageMaker构建定制AI模型，实时识别工人未戴安全帽、靠近重型机械等风险并瞬间推送警报 [3][24][26][30] - AI与机器人结合完成焊接、钢筋绑扎等高危作业，既保障安全又提升效率，并借助Amazon Bedrock开发企业专属大语言模型，使工人可通过智能助手随时查询安全知识 [3] - 公司业务遍及香港、中国大陆及澳门，传统工地管理存在盲点，智能系统能弥补人工监控不足，确保数百名工人获得及时准确的安全指导 [26][27][28] 消费与服务行业AI应用案例 - 台湾餐饮品牌LE BLE D'OR通过AWS的Amazon Forecast服务整合历史销售、采购数据及天气、节假日等外部因素，用时间序列模型精准预测需求，使门店库存更稳定并为供应商提供备货依据，节省相当于两名全职员工的库存管理人力 [4] - 上线AI舆情分析系统能在3-5分钟内完成每月3万条顾客反馈的情感分析，快速定位菜品、服务及环境的待优化点 [4] - WPS Office通过“全场景AI”战略，借助AWS的Claude 3模型实现文档智能润色及PPT自动生成，将原本3-4天的工作量压缩至半天，并依托AWS加密技术与140多项全球安全认证保护企业敏感数据 [4] 旅游科技行业AI应用案例 - 德比软件作为服务197个国家、每月处理1800万条酒店预订数据的平台，通过AWS的Amazon Bedrock与OpenSearch开发ChatBI系统，将自然语言查询转化为精准SQL语句，术语匹配准确率大幅提升 [5] - 定制化报表自动处理率达50%，开发效率提高超50%，使不懂代码的业务人员能快速获取数据洞察，解决因术语差异及时区问题导致的数据查询效率低下难题 [5] 加密货币行业AI应用案例 - Crypto.com使用Amazon Bedrock与Amazon SageMaker Studio运行高效架构，为全球100个国家的约1亿用户提供细粒度、领域特定的加密货币市场洞察 [41][43][46] - 针对开源模型在多语言新闻站点分析中的准确性问题，采用Anthropic Claude 3模型在Amazon Bedrock上进行情感分析，收集分析超过25种语言的加密新闻，结果通常在1秒内返回 [44][45][46] - 使用自有数据在Amazon EC2上微调Mistral AI和Meta Llama等开源模型，并通过Amazon SageMaker按需微调定制模型，确保在新币上市时模型输出应用领域特定知识 [48] 电信行业AI应用案例 - 中华电信作为台湾最大电信服务商，与AWS合作聚焦算法、算力及数据三大核心支柱，推出三大创新应用：软件开发生命周期助手、虚拟英语教师及生成式AI营销助手 [50][52][53][54] - SDLC助手为开发团队节省近13%的工作时间，相比现成开发工具能更好保护商业秘密、降低成本并满足实时业务需求；虚拟英语教师融合Amazon Bedrock的Titan基础模型及Stable Diffusion XL的文本转图像能力，创造逼真教学环境并扩展至零售互动及企业AI发言人场景 [53] - 生成式AI营销助手利用Amazon Personalize识别客户偏好，生成多维标签并快速创建定制化方案（如个性化短信活动），提升营销精准度与效率，同时在高度监管环境下平衡创新与合规 [54][55] 创意娱乐行业AI应用案例 - 游戏橘子旗下Vyin AI通过Amazon Bedrock赋能创作者将知识产权转化为多样商业产品，其GenAIP系统支持多格式内容创作（音频、文本、视觉），并关注数据安全及版权问题 [34][35][36] - 在图形创作领域，通过提供特定风格训练图像使AI模型保留独特艺术风格，实现个性化作品大规模生产；在视频制作中降低入门门槛；在音频应用中生成带不同情感的声音以匹配真实场景 [36][37] - 与台湾偶像团体FEniX和Ghost Crystal合作，在hidol应用上提供个性化粉丝回应（如生日语音消息及鼓励话语），并采用AI声纹水印技术防止生成声音滥用导致的纠纷或法律问题 [38]