休闲

升级后的布其编排平台集成了强大的多智能体AI编排功能，可加速企业AI由生产力推动实际增长的平台过程

数十家企业已经应用这一平台，以快速识别、多智构建并试点可大规模提供业务价值的升级AI决策应用案例

新泽西州蒂安克2024年10月19日 /美通社/ -- 今日，Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）宣布对其Cognizant Neuro^®AI平台进行了重大升级，布其编排旨在帮助企业快速发现、平台进行原型设计，多智以及开发能够改善决策的升级AI应用案例，从而提升公司业绩并创造新的布其编排收入机会。

Cognizant和Oxford Economics的多智研究数据显示，大多数企业（76%）希望利用AI创造新的升级收入来源，但在实施和扩大跨企业的布其编排应用案例时遇到了困难。 许多企业（70%）还认为他们的平台进展不够迅速。 Cognizant Neuro^®AI升级解决了这些问题，多智在短短几分钟内，企业领导者可以识别需要解决的业务问题，确定其影响范围，生成合成数据或导入自己的匿名化数据，继而开始创建AI模型。 随后，该平台可以预测并提供实现业务成果的指导建议，同时阐释做出这些决策的理由，使企业能够快速评估各种应用案例的影响。 

目前，经过数十位客户的测试、试点和应用，增强后的Cognizant Neuro^®AI平台现已向Cognizant客户开放，并拥有多项专利支持。 它几乎可以应用于任何涉及数据分析的行业或业务挑战，覆盖从库存管理、动态定价到减少欺诈和优化员工配置的各个方面。 Cognizant Neuro^®AI平台的升级起源于Cognizant AI研究实验室的研究项目，该实验室于今年早些时候启动。 实验室专注于研发基于决策的AI系统，这些功能升级是实验室首个集成到商业产品中的成果。 

Cognizant的客户、生物制药领域的领军企业Gilead Sciences对增强版Neuro^®AI平台发表评价： 

“当其不仅仅用于预测结果时，许多企业在应用AI的过程中常常面临困境。这是因为解决实际业务问题通常涉及数千种不同的情景，且任务优先级往往相互冲突。”Gilead Sciences的云、数据和分析部门负责人Murali Vridhachalam表示。 “凭借这些最新的更新，Cognizant Neuro^®AI是我见过唯一能够帮助企业快速部署端到端生成式AI应用案例的平台，并挖掘出切实的、能带来收入增长的机会。 其创新的多智能体决策工作流管理方法在行业中独树一帜。”  

Cognizant的另一家客户Bayer Crop Science也分享了使用这一升级平台的经验：

 “农业是最具挑战性的行业之一，需要在不确定性极高的环境中进行复杂的决策，并平衡社会、经济和环境目标。”Bayer Crop Science的决策科学负责人Patricio Salvatore La Rosa表示。 “我们已直接测试了Cognizant Neuro^®AI的几个基础组件，尤其是LEAF，它帮助我们有效地应对复杂的情景。 通过利用专门的生成式AI智能体的协作能力，我们期待以可靠、透明和可信的方式解决复杂的决策挑战。”

Cognizant在Cognizant Neuro^®AI的升级中集成了强大的新功能，包括名为Opportunity Finder的多智能体发现工具，用于识别应用案例，以及一套由大语言模型（LLM）助理组成的强大AI决策引擎。 客户首先通过Opportunity Finder与平台互动，这一LLM助理能够帮助他们识别适用于其业务的潜在AI决策应用案例。 Model Orchestrator拥有拖放界面，允许用户清理数据并应用多种机器学习模型。 LLM能够简化数据准备流程，随后，企业可以应用机器学习模型来预测结果；与此同时，演化AI模型能够为决策提供建议。 训练完成后，企业可以通过网页界面进一步查询最佳模型，或通过LLM助理进行查询。 

升级后的Cognizant Neuro^®AI平台提供了预构建配置，使各种应用案例的起步变得更加容易。 这些案例包括医疗保健（如药物发现和治疗方案）、金融（如网络安全和欺诈预防）、农业（如作物产量优化和农药开发），以及供应链、呼叫中心、客户保留和价格优化的通用模版。 

“企业正在为如何以及在何处应用AI解决业务问题而苦恼，这就是为什么我们看到的大多数AI用例仅限于基于预测的结果或基于单一LLM聊天的解决方案。”Cognizant的首席AI技术官Babak Hodjat表示。 “多智能体AI系统是解决这些问题的关键，这也是我们以其为核心构建Cognizant Neuro^®AI的原因。 该平台使企业领导者——而不仅仅是数据科学家——能够利用他们的领域知识，在几分钟内快速测试并建立AI决策应用案例，并提供相应的模型代码以实现大规模迭代。” 

根据Gartner^®的评价：“多个智能体可以朝着共同的目标努力，超越单个智能体的能力。 多个智能体的组合应用可以解决单个智能体无法应对的复杂任务，同时创造出更具适应性和可扩展性、更加强大的解决方案。”¹

IDC自动化、AI与分析副总裁Neil Ward-Dutton也表示：“随着企业开始战略性地应用AI、并超越实验阶段后，他们迫切希望了解如何识别和优先考虑应用案例。 能够利用技术加速应用案例识别，并利用该技术测试和扩大实施范围的供应商将处于强势地位。”  

如需了解更多关于升级版Cognizant Neuro^®AI平台的信息并注册获取测试版，请访问cognizant.com/neuroai。

关于Cognizant

Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）专注于塑造现代企业的未来。 我们致力于帮助客户实现技术现代化，重塑业务流程，革新体验，确保他们在瞬息万变的世界中始终保持领先地位。 我们携手共进，致力于不断改善日常生活。 敬请访问www.cognizant.com，或关注我们的社交媒体账号@cognizant，获取更多资讯。 

关于Cognizant AI研究实验室

Cognizant AI研究实验室的使命是通过决策AI最大化人类潜力。决策AI是一种结合了生成式AI、多智能体架构、深度学习和演化AI的人工智能，旨在创建复杂的决策系统。 决策AI为Cognizant的Neuro^®AI平台提供支持，众多财富500强企业和非营利组织利用这一平台，探索超越其目标的全新途径。 平台帮助企业及组织快速构建优化决策的人工智能，从而带来收入增长，推动社会进步。  

在AI领域的先驱Babak Hodjat和Risto Miikkulainen的领导下，实验室与各类机构、学术界和技术伙伴合作，负责任地开发突破性的AI解决方案。 实验室已获得的和正在申请的专利超过75项，以卓越实力将科学创新与商业应用相结合。 实验室致力于支持Cognizant实现改善日常生活的目标，专注于商业和AI公益应用。 

前瞻性叙述

本新闻稿包括可能构成根据《1995年私人证券诉讼改革法案》安全港条款做出的前瞻性叙述，这些叙述的准确性必然受制于风险、不确定性和对未来事件的假设，而这些风险、不确定性和假设可能不具有准确性。 这些叙述包括但不限于有关采用生成式人工智能以及生成式人工智能对劳动力、企业和经济的影响有明示或暗示的前瞻性陈述。 这些叙述既非承诺，也非保证，而是上文讨论的研究结果，仍然受制于各种风险和不确定性的影响，其中许多风险和不确定性是我们无法控制的，它们可能导致实际结果与这些前瞻性叙述中预期的结果存在实质性差异。 现有和潜在投资者切勿过分依赖这些前瞻性叙述，因为这些叙述只代表截至本报告发布之日的情况。 可能导致实际结果与明示或暗示的结果存在实质性差异的因素包括：总体经济状况、技术发展和竞争的影响、我们参与竞争的市场的竞争性及其快速变化的性质、人才市场的竞争及其对员工招聘和留用的影响，以及我们最近提交给美国证券交易委员会的10-K表年报和其他文件中讨论的其他因素。 Cognizant不承担因新信息、未来事件或其他原因而更新或修改任何前瞻性叙述的义务，除非适用证券法有此要求。

¹《Gartner创新洞察：人工智能代理》，2024年4月3日。 GARTNER是Gartner, Inc.和/或其附属公司的注册商标和服务标志，适用于美国和国际，经许可后在此使用。 版权所有，翻版必究。

如需了解更多信息，请联系：