Cognizant首席AI技术官Babak Hodjat对Cognizant Neuro AI多智能体功能升级进行了解释。升級後的平台集成了強大的多智能體AI編排功能，可加速企業AI由生產力推動實際增長的過程
數十家企業已經應用這一平台，以快速識別、構建並試點可大規模提供業務價值的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）宣佈對其Cognizant Neuro AI平台進行了重大升級，旨在幫助企業快速發現、進行原型設計，以及開發能夠改善決策的AI應用案例，從而提升公司業績並創造新的收入機會。
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的研究數據顯示，大多數企業（76%）希望利用AI創造新的收入來源，但在實施和擴大跨企業的應用案例時遇到了困難。 許多企業（70%）還認爲他們的進展不夠迅速。 Cognizant Neuro AI升級解決了這些問題，在短短几分鐘內，企業領導者可以識別需要解決的業務問題，確定其影響範圍，生成合成數據或導入自己的匿名化數據，繼而開始創建AI模型。 隨後，該平台可以預測並提供實現業務成果的指導建議，同時闡釋做出這些決策的理由，使企業能夠快速評估各種應用案例的影響。
目前，經過數十位客戶的測試、試點和應用，增強後的Cognizant Neuro AI平台現已向Cognizant客戶開放，並擁有多項專利支持。 它幾乎可以應用於任何涉及數據分析的行業或業務挑戰，覆蓋從庫存管理、動態定價到減少欺詐和優化員工配置的各個方面。 Cognizant Neuro AI平台的升級起源於Cognizant AI研究實驗室的研究項目，該實驗室於今年早些時候啓動。 實驗室專注於研發基於決策的AI系統，這些功能升級是實驗室首個集成到商業產品中的成果。
Cognizant的客戶、生物製藥領域的領軍企業Gilead Sciences對增強版Neuro AI平台發表評價：
「當其不僅僅用於預測結果時，許多企業在應用AI的過程中常常面臨困境。這是因爲解決實際業務問題通常涉及數千種不同的情景，且任務優先級往往相互衝突。」Gilead Sciences的雲、數據和分析部門負責人Murali Vridhachalam表示。 “憑藉這些最新的更新，Cognizant Neuro AI是我見過唯一能夠幫助企業快速部署端到端生成式AI應用案例的平台，並挖掘出切實的、能帶來收入增長的機會。 其創新的多智能體決策工作流管理方法在行業中獨樹一幟。”
Cognizant的另一家客戶Bayer Crop Science也分享了使用這一升級平台的經驗：
「農業是最具挑戰性的行業之一，需要在不確定性極高的環境中進行復雜的決策，並平衡社會、經濟和環境目標。」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複雜的情景。 通過利用專門的生成式AI智能體的協作能力，我們期待以可靠、透明和可信的方式解決複雜的決策挑戰。”
Cognizant在Cognizant Neuro AI的升級中集成了強大的新功能，包括名爲Opportunity Finder的多智能體發現工具，用於識別應用案例，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與平台互動，這一LLM助理能夠幫助他們識別適用於其業務的潛在AI決策應用案例。 Model Orchestrator擁有拖放界面，允許用戶清理數據並應用多種機器學習模型。 LLM能夠簡化數據準備流程，隨後，企業可以應用機器學習模型來預測結果；與此同時，演化AI模型能夠爲決策提供建議。 訓練完成後，企業可以通過網頁界面進一步查詢最佳模型，或通過LLM助理進行查詢。
升級後的Cognizant Neuro AI平台提供了預構建配置，使各種應用案例的起步變得更加容易。 這些案例包括醫療保健（如藥物發現和治療方案）、金融（如網絡安全和欺詐預防）、農業（如作物產量優化和農藥開發），以及供應鏈、呼叫中心、客戶保留和價格優化的通用模版。
「企業正在爲如何以及在何處應用AI解決業務問題而苦惱，這就是爲什麼我們看到的大多數AI用例僅限於基於預測的結果或基於單一LLM聊天的解決方案。」Cognizant的首席AI技術官Babak Hodjat表示。 “多智能體AI系統是解決這些問題的關鍵，這也是我們以其爲核心構建Cognizant Neuro AI的原因。 該平台使企業領導者——而不僅僅是數據科學家——能夠利用他們的領域知識，在幾分鐘內快速測試並建立AI決策應用案例，並提供相應的模型代碼以實現大規模迭代。”
根據Gartner的評價：「多個智能體可以朝着共同的目標努力，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複雜任務，同時創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：「隨着企業開始戰略性地應用AI、並超越實驗階段後，他們迫切希望了解如何識別和優先考慮應用案例。 能夠利用技術加速應用案例識別，並利用該技術測試和擴大實施範圍的供應商將處於強勢地位。」
如需了解更多關於升級版Cognizant Neuro AI平台的信息並註冊獲取測試版，請訪問cognizant.com/neuroai。
關於Cognizant
Cognizant（納斯達克股票代碼：CTSH）專注於塑造現代企業的未來。 我們致力於幫助客戶實現技術現代化，重塑業務流程，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，致力於不斷改善日常生活。 敬請訪問，或關注我們的社交媒體賬號@cognizant，獲取更多資訊。
關於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，旨在創建複雜的決策系統。 決策AI爲Cognizant的Neuro AI平台提供支持，衆多財富500強企業和非營利組織利用這一平台，探索超越其目標的全新途徑。 平台幫助企業及組織快速構建優化決策的人工智能，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、學術界和技術夥伴合作，負責任地開發突破性的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新與商業應用相結合。 實驗室致力於支持Cognizant實現改善日常生活的目標，專注於商業和AI公益應用。
前瞻性敘述
本新聞稿包括可能構成根據《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於風險、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於有關採用生成式人工智能以及生成式人工智能對勞動力、企業和經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，仍然受制於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。 現有和潛在投資者切勿過分依賴這些前瞻性敘述，因爲這些敘述只代表截至本報告發布之日的情況。 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：總體經濟狀況、技術發展和競爭的影響、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/或其附屬公司的註冊商標和服務標誌，適用於美國和國際，經許可後在此使用。 版權所有，翻版必究。
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