升級后的平臺集成了強大的多智能體AI編排功能，可加速企業(yè)AI由生產(chǎn)力推動實際增長的過程

數(shù)十家企業(yè)已經(jīng)應用這一平臺，以快速識別、構建并試點可大規(guī)模提供業(yè)務價值的AI決策應用案例

新澤西州蒂安克2024年10月19日 /美通社/ -- 今日，Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）宣布對其Cognizant Neuro? AI平臺進行了重大升級，旨在幫助企業(yè)快速發(fā)現(xiàn)、進行原型設計，以及開發(fā)能夠改善決策的AI應用案例，從而提升公司業(yè)績并創(chuàng)造新的收入機會。

Cognizant首席AI技術官Babak Hodjat對Cognizant Neuro AI多智能體功能升級進行了解釋。 

Cognizant和Oxford Economics的研究數(shù)據(jù)顯示，大多數(shù)企業(yè)（76%）希望利用AI創(chuàng)造新的收入來源，但在實施和擴大跨企業(yè)的應用案例時遇到了困難。 許多企業(yè)（70%）還認為他們的進展不夠迅速。 Cognizant Neuro? AI升級解決了這些問題，在短短幾分鐘內(nèi)，企業(yè)領導者可以識別需要解決的業(yè)務問題，確定其影響范圍，生成合成數(shù)據(jù)或導入自己的匿名化數(shù)據(jù)，繼而開始創(chuàng)建AI模型。 隨后，該平臺可以預測并提供實現(xiàn)業(yè)務成果的指導建議，同時闡釋做出這些決策的理由，使企業(yè)能夠快速評估各種應用案例的影響。 

目前，經(jīng)過數(shù)十位客戶的測試、試點和應用，增強后的Cognizant Neuro? AI平臺現(xiàn)已向Cognizant客戶開放，并擁有多項專利支持。 它幾乎可以應用于任何涉及數(shù)據(jù)分析的行業(yè)或業(yè)務挑戰(zhàn)，覆蓋從庫存管理、動態(tài)定價到減少欺詐和優(yōu)化員工配置的各個方面。 Cognizant Neuro? AI平臺的升級起源于Cognizant AI研究實驗室的研究項目，該實驗室于今年早些時候啟動。 實驗室專注于研發(fā)基于決策的AI系統(tǒng)，這些功能升級是實驗室首個集成到商業(yè)產(chǎn)品中的成果。 

Cognizant的客戶、生物制藥領域的領軍企業(yè)Gilead Sciences對增強版Neuro? AI平臺發(fā)表評價： 

“當其不僅僅用于預測結果時，許多企業(yè)在應用AI的過程中常常面臨困境。這是因為解決實際業(yè)務問題通常涉及數(shù)千種不同的情景，且任務優(yōu)先級往往相互沖突?！盙ilead Sciences的云、數(shù)據(jù)和分析部門負責人Murali Vridhachalam表示。 “憑借這些最新的更新，Cognizant Neuro? AI是我見過唯一能夠幫助企業(yè)快速部署端到端生成式AI應用案例的平臺，并挖掘出切實的、能帶來收入增長的機會。 其創(chuàng)新的多智能體決策工作流管理方法在行業(yè)中獨樹一幟?！?nbsp; 

Cognizant的另一家客戶Bayer Crop Science也分享了使用這一升級平臺的經(jīng)驗：

 “農(nóng)業(yè)是最具挑戰(zhàn)性的行業(yè)之一，需要在不確定性極高的環(huán)境中進行復雜的決策，并平衡社會、經(jīng)濟和環(huán)境目標。”Bayer Crop Science的決策科學負責人Patricio Salvatore La Rosa表示。 “我們已直接測試了Cognizant Neuro? AI的幾個基礎組件，尤其是LEAF，它幫助我們有效地應對復雜的情景。 通過利用專門的生成式AI智能體的協(xié)作能力，我們期待以可靠、透明和可信的方式解決復雜的決策挑戰(zhàn)?！?/p>

Cognizant在Cognizant Neuro? AI的升級中集成了強大的新功能，包括名為Opportunity Finder的多智能體發(fā)現(xiàn)工具，用于識別應用案例，以及一套由大語言模型（LLM）助理組成的強大AI決策引擎。 客戶首先通過Opportunity Finder與平臺互動，這一LLM助理能夠幫助他們識別適用于其業(yè)務的潛在AI決策應用案例。 Model Orchestrator擁有拖放界面，允許用戶清理數(shù)據(jù)并應用多種機器學習模型。 LLM能夠簡化數(shù)據(jù)準備流程，隨后，企業(yè)可以應用機器學習模型來預測結果；與此同時，演化AI模型能夠為決策提供建議。 訓練完成后，企業(yè)可以通過網(wǎng)頁界面進一步查詢最佳模型，或通過LLM助理進行查詢。 

升級后的Cognizant Neuro? AI平臺提供了預構建配置，使各種應用案例的起步變得更加容易。 這些案例包括醫(yī)療保?。ㄈ缢幬锇l(fā)現(xiàn)和治療方案）、金融（如網(wǎng)絡安全和欺詐預防）、農(nóng)業(yè)（如作物產(chǎn)量優(yōu)化和農(nóng)藥開發(fā)），以及供應鏈、呼叫中心、客戶保留和價格優(yōu)化的通用模版。 

“企業(yè)正在為如何以及在何處應用AI解決業(yè)務問題而苦惱，這就是為什么我們看到的大多數(shù)AI用例僅限于基于預測的結果或基于單一LLM聊天的解決方案?！盋ognizant的首席AI技術官Babak Hodjat表示。 “多智能體AI系統(tǒng)是解決這些問題的關鍵，這也是我們以其為核心構建Cognizant Neuro? AI的原因。 該平臺使企業(yè)領導者——而不僅僅是數(shù)據(jù)科學家——能夠利用他們的領域知識，在幾分鐘內(nèi)快速測試并建立AI決策應用案例，并提供相應的模型代碼以實現(xiàn)大規(guī)模迭代?！?nbsp;

根據(jù)Gartner?的評價：“多個智能體可以朝著共同的目標努力，超越單個智能體的能力。 多個智能體的組合應用可以解決單個智能體無法應對的復雜任務，同時創(chuàng)造出更具適應性和可擴展性、更加強大的解決方案。”1

IDC自動化、AI與分析副總裁Neil Ward-Dutton也表示：“隨著企業(yè)開始戰(zhàn)略性地應用AI、并超越實驗階段后，他們迫切希望了解如何識別和優(yōu)先考慮應用案例。 能夠利用技術加速應用案例識別，并利用該技術測試和擴大實施范圍的供應商將處于強勢地位?！?nbsp; 

關于Cognizant

Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）專注于塑造現(xiàn)代企業(yè)的未來。 我們致力于幫助客戶實現(xiàn)技術現(xiàn)代化，重塑業(yè)務流程，革新體驗，確保他們在瞬息萬變的世界中始終保持領先地位。 我們攜手共進，致力于不斷改善日常生活。 敬請訪問www.cognizant.com，或關注我們的社交媒體賬號@cognizant，獲取更多資訊。 

關于Cognizant AI研究實驗室

Cognizant AI研究實驗室的使命是通過決策AI最大化人類潛力。決策AI是一種結合了生成式AI、多智能體架構、深度學習和演化AI的人工智能，旨在創(chuàng)建復雜的決策系統(tǒng)。 決策AI為Cognizant的Neuro? AI平臺提供支持，眾多財富500強企業(yè)和非營利組織利用這一平臺，探索超越其目標的全新途徑。 平臺幫助企業(yè)及組織快速構建優(yōu)化決策的人工智能，從而帶來收入增長，推動社會進步。  

在AI領域的先驅Babak Hodjat和Risto Miikkulainen的領導下，實驗室與各類機構、學術界和技術伙伴合作，負責任地開發(fā)突破性的AI解決方案。 實驗室已獲得的和正在申請的專利超過75項，以卓越實力將科學創(chuàng)新與商業(yè)應用相結合。 實驗室致力于支持Cognizant實現(xiàn)改善日常生活的目標，專注于商業(yè)和AI公益應用。 

前瞻性敘述

本新聞稿包括可能構成根據(jù)《1995年私人證券訴訟改革法案》安全港條款做出的前瞻性敘述，這些敘述的準確性必然受制于風險、不確定性和對未來事件的假設，而這些風險、不確定性和假設可能不具有準確性。 這些敘述包括但不限于有關采用生成式人工智能以及生成式人工智能對勞動力、企業(yè)和經(jīng)濟的影響有明示或暗示的前瞻性陳述。 這些敘述既非承諾，也非保證，而是上文討論的研究結果，仍然受制于各種風險和不確定性的影響，其中許多風險和不確定性是我們無法控制的，它們可能導致實際結果與這些前瞻性敘述中預期的結果存在實質性差異。 現(xiàn)有和潛在投資者切勿過分依賴這些前瞻性敘述，因為這些敘述只代表截至本報告發(fā)布之日的情況。 可能導致實際結果與明示或暗示的結果存在實質性差異的因素包括：總體經(jīng)濟狀況、技術發(fā)展和競爭的影響、我們參與競爭的市場的競爭性及其快速變化的性質、人才市場的競爭及其對員工招聘和留用的影響，以及我們最近提交給美國證券交易委員會的10-K表年報和其他文件中討論的其他因素。 Cognizant不承擔因新信息、未來事件或其他原因而更新或修改任何前瞻性敘述的義務，除非適用證券法有此要求。

1《Gartner創(chuàng)新洞察：人工智能代理》，2024年4月3日。 GARTNER是Gartner, Inc.和/或其附屬公司的注冊商標和服務標志，適用于美國和國際，經(jīng)許可后在此使用。 版權所有，翻版必究。

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