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智能体时代改变了一切

自主 AI 带来了自数字化以来,企业转型的最大机遇;它消除了“智能容量”这一瓶颈约束,赋能组织去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。

基于当前的 AI 能力,企业原本可以挖掘巨大价值,但进展却比较缓慢。

4.5 万亿美元统计数据
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 树立了“AI Builder 企业”的标杆,并率先向市场推出这一理念 从简单的集成转向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。我们积极重构工作流、业务流程及运营模式,并构建和管理全栈 AI 体系,从而精准交付商业成果。

企业正应对前所未有的复杂局面
  • 以人类与“数字化员工”重塑商业模式
  • 重构软件开发流程
  • 拥抱高风险、概率性的智能体发展周期
  • 向 AI 原生架构转型,赋能灵活多变的商业模式

我们的“AI Builder”路径助您更快实现 AI 价值的大规模落地。

Cognizant 助力弥合从 AI 投资到创造企业价值的鸿沟

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。 

研发驱动的创新

我们的 AI 实验室致力于推动突破性研究,并将其转化为智能化方案、平台及真实的影响力。我们将屡获殊荣的专利技术直接嵌入到所构建的系统中,为客户提供独特价值。

65

美国专利

90+

同行评审刊物

10

研发合作关系

8

研发实验室与工作室

9

奖项

25+

AI 研究员

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

为客户实现大规模的突破性创新

Cognizant AI 实验室推动突破性创新,让 AI 系统更安全有效。 通过 AI 产品和平台的紧密合作,前沿 AI 应用被嵌入到企业级系统和解决方案中,使客户能够从屡获殊荣的知识产权中获益。

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

进一步了解 Cognizant 的 AI Builder 定位。

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

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

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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