报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 自ChatGPT引发关注，45%的高管因相关宣传增加AI投资，企业渴望加入AI浪潮，现代环境涌现多种AI工具掀起智能应用开发热潮，报告探讨推动智能应用创新的九大AI趋势以助企业启动智能应用战略 [5] 根据相关目录分别进行总结 第1章：推动智能应用的九大AI趋势 趋势1：低代码/无代码开发 - 可帮助无编码经验用户构建应用、网站和工作流，自动推进和简化开发阶段，平台能根据用户反馈调整以提高开发人员效率 [11] - 好处是节省时间和资金、使非技术人员高效构建扩展应用、减少开发瓶颈加快入市速度 [13] - 示例为构建改进客户服务的AI Copilot，无代码开发工具可快速生成所需代码等 [12] 趋势2：对话式AI - 模拟人类对话，应用使用自然语言处理和机器学习理解生成回应，提供类人互动，如聊天机器人、汽车助手、翻译应用等 [14] - 好处是降低成本提高效率、提供更好客户体验、收集分析数据辅助业务决策 [15][16][17] - 示例为创建对话式AI应用生成潜在客户并授予资格，提供个性化体验并让团队成员腾时间完成其他任务 [18] 趋势3：生成式AI - 基于现有数据创建新内容，使用深度学习和神经网络分析输入数据模式结构，为多种智能应用体验提供支持，还用于创建合成数据 [19] - 好处是快速生成内容、节约成本、提供娴熟客户支持 [23] - 示例为医疗保健组织用生成式AI创建合成数据，保护患者隐私并提供研究数据集 [20] 趋势4：预测分析 - 利用数据预测未来事件，借助数据分析等检测模式，构建智能应用衡量事件可能性并给出建议，如制造和医疗领域应用 [21] - 好处是发现新收入机会、改善供应链管理、改进风险管理 [24] - 示例为构建预测客户流失的CRM应用，识别可能流失客户并提供激励挽留 [22] 趋势5：网络安全 - AI在网络安全中重要，使用数据挖掘等监控分析行为模式检测威胁，改善用户身份和访问管理，在多行业有用 [25] - 好处是降低成本提高效率、减少人为错误、检测新兴威胁 [26][27][28] - 示例为网络安全应用集成AI进行身份确认和验证，分析评估用户行为及上下文确定风险 [29] 趋势6：超自动化 - 使组织可自动执行任务自动化，利用多种技术运行流程任务，从多来源收集分析数据，适用于处理大型复杂数据集的智能应用 [30] - 好处是提高员工效率、节省成本、优化开发工作流 [31][32][33] - 示例为消除手动发票处理的AI支持应用，自动收集提取验证发票数据，消除繁琐工作 [34] 趋势7：AI模拟 - 使用AI在虚拟世界创建真实物理系统模型，模拟现实场景行为结果，解决实际业务问题，在制药和能源行业有应用 [35] 第2章：Azure引领智能应用开发向前发展 未提及具体内容 第3章：采取后续行动 未提及具体内容