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未来十年的运营模式已然显现

众人预言的未来画卷正在当下徐徐展开 — 能观察、能推理、能行动的 AI 已然成为现实。自主 AI 无疑是数字化浪潮以来企业面临的最大转型机遇;它消除了“智能容量”这一瓶颈约束,赋能组织追求此前触不可及的机会。

成功利用这一技术的公司将在规模和速度上实现质的飞跃;而未能做到的公司将发现自己处于结构性劣势,只能以有限的带宽与拥有规模化智能体能力的对手竞争。

然而,若要实现规模化的价值落地,必须重塑流程与工作流,并将 AI 的强大力量转化为可控、可审计且可扩展的运营能力。

4.5 万亿美元

价值转移

75%

的工作岗位受到影响

93%

的工作岗位面临颠覆性变革

9 倍

岗位受 AI 渗透的年均增速

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AI 并非“开箱即用”

在印度召开的 AI 影响力峰会上,Cognizant 首席技术官 Babak Hodjat 接受了《财富》印度版的采访,谈及市场对“即插即用型 AI”的误解。要在企业中实现 AI 的规模化应用,需要卓越的工程实力、定制化映射、人类意图的参与以及严谨的治理,唯有如此,才能跨越实验阶段。

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在重塑流程时,企业如今面临着三重复杂性

从确定性代码,到概率性系统

传统软件采用明确的规则,而智能体 AI 系统的运行逻辑截然不同——它们以目标为导向、对上下文高度敏感并且具有灵活适应的能力。这种转变极大地扩充了企业产能,但要确保在规模化应用中的可靠性,必须同时满足治理、验证与监督机制方面的全新要求。

从结构化数据管道,到大规模的非结构化数据

当今的智能体系统能够跨越海量的非结构化输入包括电子邮件、工单、通话记录、文档及图像进行操作,并对这些信息进行实时解读、推理,并据以采取行动。

从纯人工团队,到人工与智能体协作的混合团队

当今的企业正在积极迈向混合运营模式,AI 智能体与人工团队密切协作,AI 负责管理工作流、进行操作分类,并在需要判断或监督时将情况上报给人工团队。

超越集成,缔造未来。

一个展示四个青绿色板块重叠悬浮的示意图,展示了 AI 建设者的优势

AI 建设者优势

Cognizant 率先将这一理念推向市场,确立了作为 AI Builder 公司的行业标杆。我们与客户携手,重新构想碳基与硅基员工的协作运营模式,并构建定制化的智能体系统,确保 AI 在生产环境中易用、安全、可扩展且成本最优。

通过融合工作流程重塑、智能体与 Token 管控机制、模型互操作性以及全栈 AI 工程设计,Cognizant 助力企业将 AI 不断加强的能力转化为可衡量的商业价值。

Cognizant 搭建起从 AI 能力到企业生产价值的稳固桥梁

业务重塑

Cognizant BASIS 咨询方法论与 AI 主导的流程再造。

企业级 AI 治理、安全护栏与信任机制

负责任的 AI 框架、智能体开发生命周期方法论、智能体测试、可审计性与运营护栏

全栈式、基于场景的 AI 解决方案

依托 Cognizant 的场景工程能力构建定制化、集成式的全栈解决方案,实现企业上下文的设计、编码和规模化运营落地。

FinOps 与规模化经济效益优化

AIFinOps、小语言模型 (SLM)、词元用量预测、推理成本治理、模型路由与性价比优化

劳动力转型

BASIS 方法论、工作图谱、人机协同运营模式以及 Cognizant Skillspring 人才转型平台。 

以结果为导向的服务

与可衡量的业务及运营成果紧密挂钩的灵活商业模式。 

定义 AI 建设者类别

在 20 世纪 90 年代,Cognizant 并非系统集成商。我们构建系统并促成结果,助力客户增长。企业级软件时代的到来将价值转移到了拥有产品的软件公司手中,而我们则转型成为集成商。

然而,全新的 AI 能力再次改变了这一等式。基于规则、可重复、适用于现成应用场景的确定性软件,已让位给“软件 2.0”:概率性、与上下文相关,且天然采用定制方式。在 AI 世界中,系统比以往更重要。这要求具备治理、上下文智能和审计能力,以交付客户及其用户可以信赖的企业级成果。

“智能体时代给了我们再次成为‘建设者’的机会 去创造全栈、定制化的智能体旅程,并以服务的形式交付商业成果。这也给了我们定义‘AI Builder’这一类别的机会。作为一家公司,我们拥有横跨领域专长与 AI 工程的跨学科深度,拥有与客户并肩作战、共同创造的密切关系,以及在运营工作中为结果提供保证的勇气。”

— Ravi Kumar S,Cognizant CEO

Ravi Kumar,Cognizant CEO

融入技术栈的创新基因:Cognizant AI Lab

我们构建的解决方案采用了 AI 领域的最新前沿技术,旨在全面提升效率、准确率与性能表现。

AI Lab 如同持续运转的创新引擎,源源不断地为我们的平台与服务注入前沿创新成果。 

65

美国专利

88

全球 AI 专利

90+

同行评审刊物

8

研发实验室与工作室

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近期 AI 实验室研究

进一步了解 Cognizant 的 AI Builder 定位。

强化 AI 建设者路径的核心要素

BASIS 框架

业务主导的自主系统集成服务 — 涵盖企业 AI 采用的战略、运营模式咨询及变革管理。

五人围坐桌旁,一位女士正站着做演示
上下文工程

将企业工作流、领域知识和集体智慧编码到 AI 系统中,形成模型与结果之间的“连接肌理”。

一位女士坐在电脑前工作,她的同伴在旁边观看
AI 平台与产品

利用 AI 与自动化加速传统系统现代化的专利平台,以 AI 驱动的 SDLC 激发创新,并赋能规模化的智能体落地。

由点点灯光连接而成的数字网络景观
AI 实验室创新

持续的创新流水线,直接为客户解决方案赋能。

两位男同事站立交谈,一人手持开启的笔记本电脑,另一人在倾听
合作伙伴生态

广泛多元的合作伙伴生态,涵盖成熟的超大规模云厂商、基础设施提供商以及能够带来非凡价值的初创公司。

不同公司标识的展示
Cognizant 创新网络

通过积极投资,与一系列精心选拔的 AI、数据、网络安全及云技术初创公司携手共创,我们始终置身技术能力演进前沿。

不同公司标识的展示

示例:支持智能体旅程的行业 AI 技术栈

主要痛点

KYC 延误、合规负担、欺诈损失、手动监管报告

流程重塑与 AI 建设者技术栈

  • KYC 与合规智能体
  • 支持欺诈检测的 Neuro AI
  • 涵盖上下文工程的监管事务推理
  • 融合人机协同监督机制的内置审计追踪

成果

  • KYC 周期速度加快 50%
  • 首次审批通过率从 20% 提高至 80%

主要痛点

诊断支持负担、申诉事务延误、行政开销、患者就医差距

流程重塑与 AI 建设者技术栈

  • 用于辅助诊断的多模态智能体
  • 呼叫中心智能体化(面向捐赠者、患者)
  • 医疗账单与理赔 AI 智能体
  • 申诉处理自动化

成果

  • 90%+ 分流准确率
  • 75% 的人才实现重新部署
  • 接近于零的放弃率

主要痛点

订单管理延迟、库存不够精准、履单速度慢、客服处理能力不足

流程重塑与 AI 建设者技术栈

  • 利用 AI 智能体实现智能拣货路径规划
  • 通过 Agentforce 进行订单管理
  • 数字化销售智能体(负责入站咨询与外呼联络)
  • 具备上下文感知能力的 AI 产品替代方案

成果

  • 履单速度加快 20–45%
  • 订单响应时间从 5 天缩短为 90 秒

进一步了解 Cognizant 的 AI Builder 定位。

您知道吗:为什么变革性技术在爆发前夕往往会经历缓慢的扩散期?

变革性技术只有深度嵌入到企业的运作方式中,才能真正发挥影响力。

扩散缺口

企业正在采用 AI 但采用深度尚未达到足以撬动宏观指标的程度。扩散缺口是指技术出现与企业深度部署并获取价值之间的滞后期。这也是当今大多数企业所处的困境。

资料来源:NBER 工作文件,2026 年 2 月

道路两旁汇聚于终点的两条亮线
索洛悖论

技术的生产力增益在实际应用成熟、工作流完成重塑之前,不会体现在经济数据中。20 世纪 80 年代,经济学家曾在计算机技术的发展上看到了同样的情况。

资料来源:Robert Solow,麻省理工学院经济学家

两人坐在办公桌前研究笔记本屏幕上的图表
生产力 J 曲线

每项通用技术都会经历这一发展阶段:在采用初期,生产力会有所下降,而一旦工作流、团队和系统跟上步伐,就会在收获期迎来爆发。

资料来源:Eric Brynjolfsson,斯坦福经济学家

屏幕上的若干折线图

最新洞见

填补 AI 速度缺口
我们不仅致力于集成,更致力于构建注入上下文的平台、智能体发展之旅、工具与模型,将 AI 的潜力转化为企业真实的生产力。
道路两旁汇聚于终点的两条亮线
价值 6 万亿美元的重塑之路:IT 服务公司为何必须开始为业务成果背书

为了保持竞争力,服务提供商必须利用 AI 来共担风险、交付可衡量的业务成果,并与客户的价值创造目标保持高度一致。

Fortune 徽标

未来属于 AI 构筑的企业

一直以来,我们凭借对关键技术变革的敏锐洞察,以及迅速开发创新产品与服务的敏捷行动力,赢得了行业盛誉。我们始终致力于帮助客户成功转型,并保持不可替代的市场竞争力。作为 AI Builder,我们为企业提供响应迅捷的创新,助力他们保持领先地位。

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