البناء بسرعة. التوسع بذكاء. بيع في المؤسسة.

لا تبنِ حلاً تقنياً آخر مستقلاً يعمل خارج نطاق سير العمل السريري. ابنِ حيث تعمل الرعاية الصحية بالفعل. يمكنك التكامل مع "Dragon Copilot" لدمج قدراتك المتميزة مباشرةً في عمليات التوثيق، وتسجيل بيانات المرضى، وتنسيق الرعاية، والحصول على الموافقات المسبقة، ودورة الإيرادات، ودعم القرارات السريرية، وذلك دون إلزام الأطباء بتعلم أداة منفصلة أخرى. استخدم Azure Health Data Services كركيزة أساسية قائمة على المعايير لبيانات FHIR وDICOM وMedTech، ما يتيح لمنتجك الاتصال بأنظمة السجلات الصحية الإلكترونية (EHR) والأنظمة السريرية، مع تلبية متطلبات المؤسسات فيما يتعلق بقابلية التشغيل البيني والحوكمة وقابلية التوسع. بعد ذلك، استخدم مصنع الذكاء الاصطناعي في Azure لاختيار النماذج وتقييمها، وبناء العوامل وتنسيق عملها، وربط التجارب ببيانات الرعاية الصحية، وإضافة عناصر تحكم الذكاء الاصطناعي المسؤول وآليات المراقبة التي يتوقعها العملاء. النتيجة: قضاء وقت أقل في إعادة بناء البنية الأساسية التي توفرها Microsoft بالفعل، ووقت أطول في ابتكار تجربة استثنائية لا يمكن أن يقدمها سوى شركتك الناشئة، مع تعزيز جاذبية عرضك أمام المشترين وتسريع الانتقال من المرحلة التجريبية إلى النشر على مستوى المؤسسة.

لا تتوقف الابتكارات في مجالي الصحة وعلوم الحياة عند مرحلة واحدة من سلسلة القيمة، وكذلك لا ينبغي لطموحك أن يتوقف. ابدأ باستخدام Microsoft Discovery لبناء عوامل ذكاء اصطناعي متخصصة يمكنها الاستدلال عبر الأدبيات العلمية وبيانات البحث الخاصة، ما يساعد الفرق في الانتقال بشكل أسرع من تحديد الهدف إلى الفرضيات الواعدة. استخدم مصنع الذكاء الاصطناعي في Azure لاختيار النماذج وتقييمها، وتنسيق عمل العوامل، وربط التجارب ببيانات موثوقة، ودمج عناصر تحكم الذكاء الاصطناعي المسؤول في عملية التطوير منذ اليوم الأول. مع انتقال العلاجات والأجهزة إلى مرحلة التطوير السريري، تساعد خدمة Azure Health Data Services في ربط بيانات FHIR وDICOM وMedTech عبر بيئات الأبحاث والتجارب السريرية والرعاية الصحية. يمكن للنماذج المخصصة للرعاية الصحية -مثل MedImageParse وMedImageInsight وCXRReportGen- تسريع سير عمل التصوير الطبي، في حين يتيح "Dragon Copilot" دمج القدرات المبتكرة والمميزة التي تقدمها الشركات الناشئة مباشرةً في المهام اليومية للأطباء. من الاكتشاف إلى التجارب وصولاً إلى نقطة الرعاية، توفر Microsoft للشركات الناشئة اللبنات الأساسية لتحويل الأفكار الرائدة إلى حلول قابلة للتطوير، وفي النهاية تساعد العملاء في تحسين نتائج المرضى.

تعمل الشركات الناشئة في مجالي الصحة وعلوم الحياة على تعزيز صحة السكان، ورعاية المرضى، وعمليات الرعاية الصحية، والبحوث السريرية من خلال عمليات النشر على مستوى المؤسسات. تتعاون CueZen مع مجلس تعزيز الصحة في سنغافورة لتقديم تدخلات صحية مخصصة ومدعومة بالذكاء الاصطناعي على مستوى وطني. أدى نظام "NudgeRank" التابع لها -والذي خضع للتقييم في دراسة استمرت 12 أسبوعاً في سنغافورة- إلى زيادة عدد الخطوات اليومية بنسبة 6.17% ودقائق التمارين الأسبوعية بنسبة 7.61% لدى المتلقين لتنبيهات تحفيزية مخصصة. تعمل شركة Humata Health مع أنظمة صحية كبرى — بما في ذلك ثلاثة من أكبر خمسة أنظمة صحية في البلاد — لتبسيط إجراءات الموافقات المسبقة باستخدام الذكاء الاصطناعي والأتمتة. تُؤتمت منصة الشركة العملية بدءاً من مرحلة الطلب ووصولاً إلى التقديم ومتابعة حالة الطلب، وتُشير بيانات "Humata" إلى زيادة بنسبة 80% في كفاءة تجميع الخدمات السريرية، وانخفاض بنسبة 60% في عمليات المراجعة بين الأقران، وتحقيق معدل موافقة بنسبة 96% من المرة الأولى. أبرمت شركة Ignite Data l اتفاقية مؤسسية مع Mayo Clinic لأتمتة التجارب السريرية للأورام في مواقع متعددة، بالإضافة إلى تعاونات مع Memorial Sloan Kettering وAstraZeneca التي تُحدث ثورة في كيفية تدفق البيانات السريرية من السجلات الصحية الإلكترونية إلى الأبحاث. حصلت شركة Raapid، المدعومة من M12 (Microsoft Ventures) وUPMC Enterprises، على شهادة Microsoft Healthcare AI Certified Software، وتشير إلى عائد استثمار 5 أضعاف مع إيرادات إضافية تتراوح بين USD$2,000 وUSD$4,000 لكل عضو عبر عملاء خطة التأمين الصحي. تدمج Ema Unlimited موظفي الذكاء الاصطناعي في سير العمل الخاص بقطاع الرعاية الصحية في قائمة Fortune 1000 لأتمتة استقبال المرضى والإدارة، وتدعي تحقيق أتمتة بنسبة 70% أو أكثر من اليوم الأول. تُمثّل هذه الحالات عمليات نشر فعلية لأنظمة الذكاء الاصطناعي في أرقى المؤسسات الطبية ومنظمات الرعاية الصحية عالمياً، ما يثبت أن حلول الذكاء الاصطناعي المُطوَّرة وفق معايير التوافق المؤسسي قادرة على استيفاء أكثر معايير الأمن والخصوصية صرامةً في قطاع الرعاية الصحية.

لا ينشئ الابتكار قيمة خلال تقييمه. بالنسبة لشركة ناشئة، ذلك نمو مؤجل. بالنسبة للمؤسسة، هذه مشكلةً لم تُحل ومنصةً تعمل بأقل من طاقتها الكامنة. لا يفتقر أي من الطرفين إلى الطموح. كلاهما يعاني من ضيق الوقت.

عندما تبني حلولك على نظام Azure الأساسي، فإنها تظهر جاهزة للاستخدام المؤسسي، وتعمل على بنية أساسية تمتلكها المؤسسات وتثق بها بالفعل. يصبح الاعتماد أكثر سهولة، لذا تصل تقنيتك إلى المؤسسات بشكل أسرع. ونظراً لأن ابتكارك يوسّع نطاق ما استثمروا فيه بالفعل -بدلاً من أن يقتصر دوره على مجرد التواجد بجانبه- فهو لا يكتفي بحل مشكلة جديدة فحسب، بل يعزز أيضاً العائد على الاستثمار الذي نفذوه مسبقاً.

نتج عن كل وردية رئيسية في الحوسبة فئة أمان لم تكن موجودة قبلها. وفرت لنا الشبكة جدار الحماية. وفرت لنا السحابة إدارة الوضع. يعود الذكاء الاصطناعي لتنفيذ ذلك مجدداً، إلا أن الفئة هذه المرة لا تزال قيد التحديد. تتبنى المؤسسات تقنيات الذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع من توفر أدوات حوكمتها، وهذه الفجوة الميدان الذي سيشهد نشأة الجيل القادم من شركات الأمان.

التقارب مهم. في بيئة Azure، عناصر التحكم في الهوية ونقاط النهاية والبيانات التي تطبقها المؤسسة جزء لا يتجزأ من البنية التي تبني عليها تطبيقاتك؛ كما يضمن "الحوسبة السرية" بقاء بيانات تتبع الاستخدام مشفّرة حتى خلال استخدامها في عمليات التدريب. هذا هو ما يميز المنتج الذي يبلغ عن مشكلة عن ذلك الذي يحلها. الشركات التي تديرها لا تنضم إلى فئة. يعرفوها.

تحمي الشركات الناشئة في مجال الأمان عبر الإنترنت البنية الأساسية الأكثر أهمية في العالم من خلال عمليات نشر تشمل شركات Fortune 500 والمؤسسات المالية والوكالات الحكومية. تُؤمّن Silverfort أكثر من 1000 عميل من المؤسسات - بما في ذلك Airbus وRyanair وRio Tinto وUPS - وتُحلّل 10 مليارات عملية مصادقة يومياً، محققةً معدل احتفاظ إجمالي بالعملاء يبلغ 94%. تجاوزت شركة Abnormal Security حاجز USD$100 مليون في الإيرادات السنوية المتكررة خلال 4 سنوات، حيث قامت بحماية أكثر من 12% من شركات Fortune 500، بما في ذلك Xerox وMaersk وMattel. حققت شركة Cyera نمواً سنوياً بنسبة 353% في قاعدة عملائها من قائمة Fortune 500، حيث استقطبت شركات مثل AT&T وParamount وNordstrom وPeloton وChipotle وDocuSign، وذلك في مسيرتها نحو تحقيق إيرادات سنوية متكررة (ARR) تتجاوز USD$100 مليون والوصول إلى تقييم سوقي يبلغ USD$6 مليارات. أقنعت شركة Endor Labs شركة Atlassian باستبدال موردها الحالي، ثم وقعت عقوداً مع OpenAI وRobinhood وCursor وDropbox؛ وأفادت Robinhood بخفض نتائج الأمان المرسلة إلى المطورين بنسبة 95%. وفّرت RegScale على مركز معلومات الحرب البحرية في المحيط الهادئ التابع للبحرية الأمريكية أكثر من 36 أسبوعاً في مجال أتمتة التوافق. حققت شركة Blink Ops نمواً في الإيرادات تجاوز 600% في عام 2023، حيث نقلت العديد من عملائها المدرجين ضمن قائمة Fortune 500 من مرحلة الاختبار التجريبي إلى مرحلة التشغيل الفعلي.

في الخدمات المالية، مخاطر التكامل هي مخاطر الأعمال. تواجه البنوك مخاطر تعطل أنظمة الدفع، وتأخير عمليات كشف الاحتيال، وانقطاع مسارات التدقيق عند اعتماد مورد جديد. ولهذا السبب فإن أحد الأمور الأولى التي تقيم المؤسسات المالية الشركات الناشئة من أجلها هو كيفية تكامل حلولها. الأسئلة مباشرة ومحددة: هل يدعم النظام الأساسي لأعمالنا المصرفية الأساسية؟ هل يمكننا الحفاظ على معدل نقل المعاملة؟ هل سيحافظ على سجلات التوافق؟ يمكن للشركات الناشئة التي تعتمد على نظام Azure الأساسي التكامل -منذ اليوم الأول- مع أنظمة الخدمات المصرفية الأساسية مثل Temenos وFIS وJack Henry، وشبكات المدفوعات بما في ذلك SWIFT وACH وشبكات البطاقات، بالإضافة إلى أنظمة كشف الاحتيال. يتيح دعم تقنيات التشفير، ومراقبة المعاملات، وعمليات التكامل القائمة على واجهات برمجة التطبيقات (API)، وسجلات التدقيق الشاملة، للمؤسسات المالية نشر الحلول ضمن سير العمل القائم لديها مع تلبية المتطلبات التنظيمية. تندمج الحلول ضمن مسارات الدفع وأنظمة التسوية، مع مواءمتها لتوقعات الأداء والتدقيق والبنية الأساسية.

تعالج الأنظمة القائمة على القواعد المعاملات. تتفهمها الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. تنتقل المؤسسات المالية من القواعد الثابتة إلى نماذج الذكاء التكيفية التي تكشف الاحتيال من خلال السلوك، وتقيّم مخاطر الائتمان من خلال إشارات بديلة، وتخصّص التوجيه المالي بناءً على الأنماط الفردية. غير أن بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي على نطاق مالي واسع يتطلب بنية تحتية قادرة على التدريب باستخدام مليارات المعاملات، ونشر نماذج تعمل بزمن استجابة يقل عن ثانية واحدة. تُمكّنت البنية الأساسية للذكاء الاصطناعي من Azure الشركات المالية الناشئة من بناء قدرات ذكية عبر منظومة المنتجات بأكملها. يمكن لنماذج اكتشاف الاحتيال المساعدة في تحديد مخططات الهوية المصطنعة خلال فتح الحسابات، كما يمكنها المساعدة في رصد حالات الاستيلاء على الحسابات قبل تحويل الأموال. تقيم نماذج الائتمان المتقدمين ذوي الملفات الائتمانية المحدودة في الوقت الفعلي، ما يدعم قرارات الإقراض في الوقت الفعلي. تعمل محركات إضفاء الطابع الشخصي على تحسين نتائج تحليلات الإنفاق واقتراح المنتجات استناداً إلى سجل المعاملات. تعمل نماذج معالجة المستندات على أتمتة عملية التحقق من هوية العميل، ما يساعد في تبسيط العمليات التي تستغرق عدة أيام. تعمل هذه الإمكانات على البنية الأساسية ذاتها، وتُدرَّب باستخدام مجموعات بيانات ضخمة بحجم المعاملات المالية، كما تُنشر بما يلبي متطلبات المنتجات المالية التي تتطلب زمن استجابة منخفضاً للغاية؛ ما يتيح لآليات الكشف استباق التهديدات بدلاً من الاكتفاء بحصرها وتصنيفها بعد وقوع الضرر.

تواجه المؤسسات المالية ضغوطاً لتحديث أنظمتها، مع الالتزام في الوقت ذاته ببعضٍ من أكثر المعايير التنظيمية والأمنية صرامةً على مستوى العالم. ترتفع الشركات الناشئة التي سبق إنشاؤها باستخدام Microsoft لتلبية الطلبين عبر البنوك العالمية ومعطلات التكنولوجيا المالية وشركات الخدمات الاحترافية. نجحت شركة Laurel في كسب عملاء بارزين مثل Ernst & Young وGrant Thornton وCrowell & Moring —من بين أكثر من 100 شركة رائدة في مجالات القانون والمحاسبة والاستشارات— محققةً نمواً بنسبة 300% في الإيرادات المتكررة السنوية (ARR) وزيادة بنسبة 500% في معدلات الاستخدام خلال 12 شهراً، وذلك قبل إتمام جولة تمويلية من الفئة "C" بقيمة USD$100 مليون. وفي الوقت نفسه، تعاقدت شركة Endor Labs مع نظام "Robinhood" الأساسي، الذي أفاد بأنه تمكن من خفض عدد التنبيهات الأمنية المُرسلة إلى المطورين بنسبة 95%. نشرت Wonderful عوامل ذكاء اصطناعي للاستخدام التشغيلي في كل من "Banco Caja Social" و"Bank Hapoalim". في بنك Banco Caja Social، نجح عامل التحصيل في رفع معدل التحويل من مرحلة التواصل إلى مرحلة الحصول على وعد بالسداد من 45% إلى 65%. تعمل شركة Ema Unlimited على أتمتة سير العمل في شركات التكنولوجيا المالية المدرجة ضمن قائمة Fortune 1000، بما في ذلك TrueLayer وMoneyview، حيث تعمل عمليات النشر على أتمتة ما يصل إلى 80% من عمليات حل التذاكر. نجحت Moderne في التعاقد مع خمسة من كبرى البنوك في أمريكا الشمالية، وحققت نمواً في قاعدة عملائها بنسبة 250% خلال عام 2024، وذلك من خلال تحديث ملايين الأسطر من البرمجيات القديمة التي تشكل الركيزة الأساسية للبنية التحتية المالية.

تقيّم فرق عمليات المتاجر التقنيات الجديدة بناءً على اختبار واحد: هل ستنجح هذه التقنية في كل متجر، وبشكل يومي، وبالتزامن مع العمليات القائمة حالياً؟ يجب أن تتكامل أنظمة الدفع الذاتي والروبوتات ومحركات تخطيط الذكاء الاصطناعي مع أنظمة نقاط البيع والمخزون والقوى العاملة بشكل موثوق عبر آلاف المواقع دون تعطيل المعاملات أو سير عمل التوظيف. يمكن للشركات الناشئة المبنية على Azure دعم تسجيل الدخول الموحد (SSO) ومصادقة SAML، وضوابط الوصول القائمة على الأدوار، وتكامل واجهة برمجة التطبيقات (API) مع أنظمة نقاط البيع (POS) والمخزون وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP). يدعم النشر متعدد المناطق العمليات العالمية، في حين تساهم اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs) الخاصة بوقت التشغيل والجاهزية لتقييمات مخاطر الموردين في مساعدة فرق تكنولوجيا المعلومات على المضي قدماً في عمليات التقييم. يتيح ذلك لتجار التجزئة دمج تجارب جديدة في العمليات القائمة، بدلاً من إعادة بناء بنيتهم الأساسية التقنية لمجرد العمل مع شركة ناشئة.

تتمتع متاجر التجزئة الكبيرة متعددة القنوات بظروف مثالية للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي: حجم معاملات هائل، وبيانات تشغيلية غنية، وشبكات متاجر معقدة حيث تتحول حتى مكاسب الكفاءة الصغيرة إلى هامش ربح مادي. عندما تتمكن الذكاء الاصطناعي من تحسين المخزون والعمل والأسعار عبر المئات أو الآلاف من المواقع، فإن التأثير على المركبات بسرعة. يمكن للشركات الناشئة القائمة على نظام Azure الأساسي وتقنيات Microsoft AI الربط بأنظمة وبيانات تجار التجزئة الحالية، وذلك لاستخلاص تلك القيمة بسلاسة أكبر. من خلال توحيد بيانات نقاط البيع والمخزون والتجارة الإلكترونية وأجهزة الاستشعار، يمكنهم تدريب نماذج تُحسّن توقعات الطلب، وتعمل على أتمتة عمليات إعادة التوريد، وتُرتّب مهام المتجر حسب الأولوية بناءً على الأثر المتوقع. عملياً، يمكن أن يعني ذلك الذكاء الاصطناعي الذي يحافظ على توفر العناصر الرئيسية في المخزون، ويقلل من هدر العمالة، ويحسن التسعير والعروض الترويجية، ويقصر رحلات الدفع، وكل ذلك يتضاعف من خلال حجم تجارة التجزئة الحديثة متعددة القنوات.

يشهد قطاع التجزئة تحولاً أسرع من أي وقت مضى. من المتاجر ذاتية التشغيل إلى التخطيط المدعوم بالذكاء الاصطناعي والروبوتات في أرضيات المتاجر، تساعد الشركات الناشئة التي سبق إنشاؤها بالتعاون مع Microsoft بعضاً من أكبر تجار التجزئة في العالم في إعادة ابتكار تجربة العملاء والعمليات على نطاق واسع. تطبق شركة Auger الذكاء الاصطناعي للعوامل في سلاسل التوريد لشركات Meta Reality Labs وFanatics وKimberly-Clark؛ في شركة Fanatics، يُتخذ ما يقرب من 85% من القرارات في العمليات التي تديرها شركة Auger بشكل مستقل. دخلت شركة AiFi في شراكة مع Microsoft في مجال تحليلات المتاجر الذكية ونشرت تقنية المتاجر ذاتية التشغيل لتجار التجزئة بما في ذلك Carrefour وAlbert Heijn وŻabka، بالإضافة إلى فريق Detroit Lions في ملعب Ford Field، حيث انخفض متوسط وقت المعاملة بنسبة 50% وزادت الإيرادات للفرد بنسبة 170%. انضمت Toolio إلى برنامج "Microsoft for Startups Pegasus" وحصلت على شهادة Microsoft للذكاء الاصطناعي في قطاع التجزئة، حيث تقدم خدماتها لعلامات تجارية تشمل Boll & Branch وMeUndies وMagnolia وRothy’s، مع توفير إمكانيات التكامل مع نظامي Dynamics 365 وPower BI الأساسين. تدعم Typeface عملاءً من بينهم Microsoft وASICS وMarks & Spencer وJohnson Controls. توسع شركة General Robotics نطاق الذكاء الاصطناعي ليشمل العمليات المادية من خلال GRID، والتي تقول إنها تقلل من وقت إعداد الروبوتات الجديدة من حوالي شهر إلى ساعتين فقط.