Genpact 與微軟合作，推動生成性人工智慧和企業效能的潛力
企業合作，開拓生成性人工智慧領域
Genpact 和微軟宣布展開戰略合作，讓 Genpact 的全球員工可以使用微軟的 Azure OpenAI 服務。這個合作旨在為合作客戶提供實施生成性人工智慧能力和解決方案的新可能性。Genpact 計劃利用大型語言模型（LLM）來開發和應用生成性人工智慧，從而在轉型管理、全球服務臺管理和基礎架構管理等領域實現企業效能的提升。
Genpact 的全球資料和人工智慧業務負責人 Harsh Kar 在接受 VentureBeat 採訪時表示：“透過我們與微軟的合作，我們讓全球員工能夠利用微軟的 Azure OpenAI 服務技術，加速開發能夠為企業帶來價值的新解決方案。Genpact 在人工智慧和高級分析方面的實力，加上微軟 Azure 的雲基礎設施和 Azure OpenAI 服務的靈活性，將成為我們的關鍵優勢，對於推動創新和為客戶帶來巨大影響至關重要。”
提供全面的培訓和資源
為了支援員工使用微軟 Azure 的人工智慧工具，並培養學習和創新的文化，Genpact 表示他們將提供全面的培訓計劃和資源。這些資源包括 Genpact 的線上學習平臺 Genome、其專有的資料讀寫能力專案 DataBridge 和機器學習（ML）孵化器。作為持續投資於人工智慧能力的一部分，Genpact 還與 Google 雲合作建立了生成性人工智慧實踐。透過這個合作，公司將結合其行業和流程專業知識和 Google 雲的生成性人工智慧能力，構建定制的企業 LLM、業務流程和協助運營的解決方案。新的實踐將匯集 Genpact 和 Google 的資料科學家、資料工程師和領域專家，重點是共同客戶的雲、資料和分析現代化之旅。
利用生成性人工智慧提高員工效能
Genpact 的目標是透過生成性人工智慧應用案例，增強企業團隊的效能、運營效率和靈活性，同時解決企業面臨的日常挑戰。Azure 的雲基礎設施和 Azure OpenAI 服務的整合有望加速這些解決方案的開發。Harsh Kar 在接受 VentureBeat 採訪時表示：“作為 Genpact 的生成性人工智慧策略的一部分，我們在公司內考慮了不同的人工智慧應用階段：流程孵化、人才、工具和技術以及最終是民主化。為了跟上當今加速的創新步伐，讓所有員工具備運用生成性人工智慧所需的技能和知識是必須的，而非可選的。”
Genpact 在與微軟的合作中特別強調了對員工體驗的重視。公司指出，他們的體驗機構 Rightpoint 是微軟的領先合作夥伴，負責開發和提供基於微軟技術的應用、服務和裝置，以增強員工體驗。
強化生成性人工智慧能力
透過這個新的合作夥伴關係，Genpact 旨在進一步增強其生成性人工智慧能力，與微軟密切合作，推動可行的業務洞察並為客戶帶來顯著影響。Kar 強調 LLM 模型是 Genpact 生成性人工智慧的核心。該公司積極利用 LLM 卓越中心作為變革管理的核心樞紐，促進生成性人工智慧原型的設計、整合、擴充套件和民主化，最終轉化為堅固的企業級解決方案。他表示：“這些 LLM 卓越中心將使我們能夠制定人工智慧指南，評估應用案例，實施試點專案，並對我們的員工進行新角色培訓，如快速引擎師、快速合規檢查員和客戶保護專員——這對於繼續為我們的客戶創造價值，在當今的資料和人工智慧驅動的世界中至關重要。”
Genpact 的生成性人工智慧培訓
Genpact 最近在其旗艦技能培養計劃 TechBridge 中推出了一個生成性人工智慧技能課程。這個計劃旨在透過引人入勝的應用案例和實際應用，讓員工掌握像 ChatGPT 這樣的 LLM。據該公司稱，已經有超過 1 萬名員工接受了培訓，另外 2.5 萬名員工正在積極學習新的生成性人工智慧技能。此外該公司還推出了一個名為 DataBridge 的資料讀寫能力專案，使員工能夠精通資料科學技巧——這是利用生成性人工智慧所需的基礎技能。Genpact 聲稱，已有超過 7.8 萬名員工透過這個計劃接受了培訓，使他們能夠有效地理解和視覺化資料，並利用這些知識指導客戶和公司的決策。
確保負責任的人工智慧開發
Genpact 強調其對生成性人工智慧工具的負責任開發和應用的承諾，並認識到這些工具與傳統人工智慧相比存在的質的差異和潛在風險。為理解決這些問題，該公司投資於一個全面的戰略，從開發到生產，將四個關鍵要素整合在一起：資料、基礎模型、提示模板和生成性人工智慧應用。
Genpact 承認基礎模型可能會產生意料之外的結果，有時會導致在部署時帶來挑戰的企業級解決方案。為了減輕這個問題，公司的安全框架優先考慮了隱私風險，透過嚴謹的工程來應對模型選擇。
此外該公司表示他們的方法透過與主題專家和行業專家共同評估的指標來解決資料漂移問題。這些評估包括資料質量、匿名化和整體效能，從而實現了資料漂移的改進。
Kar 表示：“我們不斷與工程師和其他利益相關者合作，對為微調模型收集的資料進行審慎的實施。我們的框架應用了防範措施，以減輕因先訓練模型帶來的偏見對產出的風險。例如，用於公平性的產出堅固性測試確保生成的 AI 產出符合公平性和法律框架。”
Genpact 的未來展望
Kar 透露 Genpact 正在看到客戶對生成性人工智慧、LLMs、機器學習技術和人工智慧在業務運營中的廣泛需求。展望未來，該公司計劃進一步培養在資料科學、人工智慧、機器學習和工程方面的專業人才。此外 Genpact 還計劃透過培訓計劃對現有員工進行培養，確保有持續增長的合格專業人才來滿足不斷變化的客戶需求。
Kar 告訴 VentureBeat：“我們對投資和尋找利用人工智慧提高客戶創造價值和內部效率的方法感到樂觀。為了增加與客戶合作的機會並提高我們的生產力，我們計劃持續投資於研發和與領先技術提供商的戰略合作，並在人工智慧和生成性人工智慧方面不斷提高我們的能力。這包括與 Google 雲合作推出生成性人工智慧實踐以及與微軟合作利用其 Azure OpenAI 服務平臺。”
最後網站 VentureBeat 旨在成為技術決策者獲取有關轉型企業技術知識和進行交流的數位廣場。
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