Gyors építés. Okos méretezés. Értékesítsen vállalati ügyfeleknek.

Ne építsen újabb olyan célmegoldást, amely kívül marad a klinikai munkafolyamaton. Építsen olyan megoldást, amely ott működik, ahol az egészségügy már jelen van. A Dragon Copilottal való integrációval közvetlenül a dokumentációba, a betegfelvételbe, az ellátáskoordinációba, az előzetes engedélyezésbe, a bevételi ciklusba és a klinikai döntéstámogatásba építheti be megkülönböztető képességeit anélkül, hogy a klinikai szakembereknek még egy különálló eszköz használatát kellene megtanulniuk. Használja az Azure Health Data Services szolgáltatást az FHIR-, DICOM- és MedTech-adatok szabványokon alapuló gerinceként, hogy terméke csatlakozhasson az EHR-rendszerekhez és a klinikai rendszerekhez, miközben megfelel a nagyvállalati interoperabilitási, vezérlési és skálázhatósági elvárásoknak. Ezután az Azure AI Foundry használatával választhat és értékelhet modelleket, építhet és vezényelhet ügynököket, egészségügyi adatokra alapozhatja a felhasználói élményeket, valamint hozzáadhatja a felelős AI-kontrollokat és a várt monitorozást. Az eredmény: kevesebb időt tölt a Microsoft által már biztosított infrastruktúra újjáépítésével, és többet azzal az áttörést jelentő élménnyel, amelyet csak a startupja képes megvalósítani – meggyőzőbb történettel a vásárlók számára, valamint gyorsabb úttal a pilotprojekttől a nagyvállalati bevezetésig.

Az egészségügyi és élettudományi innováció nem áll meg az értéklánc egyetlen pontjánál, és az Ön ambícióinak sem kell. A Microsoft Discovery használatával olyan speciális AI-ügynököket építhet, amelyek képesek következtetni a tudományos szakirodalomban és a saját kutatási adatokban, így a csapatok gyorsabban juthatnak el a célpontok azonosításától az ígéretes hipotézisekig. Az Azure AI Foundry használatával modelleket választhat ki és értékelhet, ügynököket vezényelhet, megbízható adatokra alapozhatja a felhasználói élményeket, és már a fejlesztés első napjától beépítheti a felelős AI-kontrollokat. Amikor a terápiák és az eszközök a klinikai fejlesztés szakaszába lépnek, az Azure Health Data Services segít összekapcsolni az FHIR-, DICOM- és MedTech-adatokat a kutatási, vizsgálati és betegellátási környezetekben. Az olyan egészségügyi célú modellek, mint a MedImageParse, a MedImageInsight és a CXRReportGen, felgyorsíthatják a képalkotási munkafolyamatokat, a Dragon Copilot pedig lehetőséget teremt arra, hogy az induló vállalkozások egyedi képességei közvetlenül beépüljenek az egészségügyi szakemberek mindennapi munkájába. A felfedezéstől a kísérleteken át az ellátás helyszínéig a Microsoft biztosítja azokat az építőelemeket, amelyekkel az induló vállalkozások az áttörést hozó ötleteket skálázható megoldásokká alakíthatják, és végső soron javíthatják az ügyfelek egészségügyi eredményeit.

Az egészségügyi és élettudományi startupok nagyvállalati üzembe helyezésekkel fejlesztik a népegészségügyet, a betegellátást, az egészségügyi működést és a klinikai kutatást. A CueZen együttműködik a szingapúri Egészségfejlesztési Tanáccsal, hogy mesterséges intelligenciára épülő, személyre szabott egészségügyi beavatkozásokat biztosítson országos léptékben. A 12 hetes szingapúri vizsgálatban értékelt NudgeRank rendszere a személyre szabott ösztönző üzenetek címzettjeinek körében 6,17%-kal növelte a napi lépésszámot, a heti testmozgással töltött percek számát pedig 7,61%-kal. A Humata Health nagy egészségügyi rendszerekkel – köztük az ország öt legnagyobb rendszere közül hárommal – működik együtt az előzetes engedélyezés mesterséges intelligenciával és automatizálással történő egyszerűsítése érdekében. Platformja automatizálja a folyamatot a megrendeléstől a benyújtáson át az állapot nyomon követéséig, a Humata pedig 80%-kal nagyobb klinikai összevonási hatékonyságról, 60%-kal kevesebb szakértői felülvizsgálatról és 96%-os első benyújtásra elért jóváhagyási arányról számol be. Az Ignite Dataa Mayo Clinicnél vállalati megállapodást kötött több telephelyet érintő onkológiai vizsgálatok automatizálására, emellett a Memorial Sloan Ketteringgel és az AstraZenecával folytatott együttműködései forradalmasítják a klinikai adatok útját az elektronikus egészségügyi nyilvántartástól a kutatásig. A Microsoft Ventures (M12) és az UPMC Enterprises által támogatott Raapid megszerezte a Microsoft Healthcare AI Certified Software minősítést, és az egészségbiztosítási ügyfelek körében ötszörös megtérülésről, valamint tagonként további 2000-4000 USD bevételről számol be. Az Ema Unlimited AI-alkalmazottakat épít be a Fortune 1000 egészségügyi munkafolyamataiba a betegek felvétele és az adminisztráció automatizálása érdekében, és állítása szerint már az első naptól kezdve a munkafolyamatok több mint 70%-át automatizálja. Ezek éles környezetben működő megoldások a világ legismertebb egészségügyi intézményeiben és szervezeteiben, amelyek bizonyítják, hogy a nagyvállalati szintű megfelelőséggel létrehozott mesterséges intelligencia képes megfelelni az egészségügyi ágazat legszigorúbb biztonsági és adatvédelmi szabványainak.

Az innováció nem teremt értéket, amíg értékelik. Egy startup számára ez elhalasztott növekedést jelent. Egy vállalat számára ez megoldatlan problémát és a lehetőségei alatt működő platformot jelent. Egyik félből sem hiányzik az ambíció. Mindkettőnek kevés az ideje.

Építsen az Azure-ra, és megoldása vállalati használatra készen jelenik meg azon az infrastruktúrán, amelyet az ügyfelek már birtokolnak és amelyben már megbíznak. Az alkalmazás így egyszerűbbé válik, ezért technológiája gyorsabban eljut a vállalatokhoz. És mivel a már meglévő befektetéseiket bővíti, nem pedig azok mellett működik, az innovációja nem csupán egy új problémát old meg, hanem növeli egy már megvalósított beruházás megtérülését is.

A számítástechnika minden jelentős átalakulása olyan biztonsági kategóriát hozott létre, amely korábban nem létezett. A hálózatkezelés adta nekünk a tűzfalat. A felhő adta nekünk a biztonsági helyzet kezelését. A mesterséges intelligencia most ugyanezt teszi, azzal a különbséggel, hogy ez a kategória még kialakulóban van. A szervezetek gyorsabban alkalmazzák a mesterséges intelligenciát, mint ahogy megérkeznek az irányításához szükséges eszközök, és ez a szakadék teremti meg a biztonsági vállalatok következő generációjának alapját.

A közelség számít. Az Azure-ban a vállalat által kikényszerített identitás-, végpont- és adatvezérlők ugyanahhoz a környezethez tartoznak, amelyben Ön fejleszt, a bizalmas számítástechnika pedig gondoskodik arról, hogy a szükséges telemetria titkosítva maradjon még a betanítás során is. Ez különbözteti meg a problémát jelentő terméket attól, amely meg is oldja a problémát. Az ezt kezelő vállalatok nem egyszerűen egy kategóriához csatlakoznak. Ők határozzák meg.

A kiberbiztonsági startupok a világ legkritikusabb infrastruktúráit védik olyan bevezetésekkel, amelyek a Fortune 500 vállalatait, pénzügyi intézményeket és kormányzati szerveket is felölelnek. A Silverfort több mint 1000 nagyvállalati ügyfelet véd, köztük az Airbust, a Ryanairt, a Rio Tintót és az UPS-t, naponta 10 milliárd hitelesítést elemezve, 94%-os bruttó ügyfélmegtartási arány mellett. Az Abnormal Security négy év alatt meghaladta a 100 millió USD éves ismétlődő bevételt (ARR), és a Fortune 500 vállalatainak több mint 12%-át védi, köztük a Xeroxot, a Maersket és a Mattelt. A Cyera a Fortune 500 ügyfelei körében 353%-kal növelte éves bevételét; ennek során ügyfelei közé sorolhatta az AT&T-t, a Paramountot, a Nordstromot, a Pelotont, a Chipotle-t és a DocuSign szolgáltatást, miközben elérte a 100 millió USD feletti éves ismétlődő bevételt és a 6 milliárd USD-s értékelést. Az Endor Labs meggyőzte az Atlassiant, hogy lecserélje korábbi szállítóját, majd szerződést kötött az OpenAI-jal, a Robinhooddal, a Cursorral és a Dropboxszal; a Robinhood jelentése szerint 95%-kal csökkent a fejlesztőknek küldött biztonsági megállapítások száma. A RegScale több mint 36 héttel csökkentette az Egyesült Államok haditengerészetéhez tartozó NIWC Pacific megfelelőségi automatizálásra fordított idejét. A Blink Ops 2023-ban több mint 600%-kal növelte bevételét, és több Fortune 500-ügyfelet juttatott el a kísérleti szakaszból az éles működésig.

A pénzügyi szolgáltatások területén az integrációs kockázat EGYBEN üzleti kockázat is. A bankok kockáztatják a fizetési rendszerek leállását, a késleltetés bevezetését a csalások észlelésébe, valamint az ellenőrzési nyomvonalak megszakadását, ha új beszállítót vezetnek be. Ezért a pénzügyi intézmények az induló vállalkozások értékelésekor az elsők között azt vizsgálják, hogyan integrálhatók a megoldásaik. A kérdések azonnal felmerülnek, és konkrétak: Támogatja a központi banki platformunkat? Fenntarthatjuk a tranzakciók átviteli sebességét? Megőrzi a megfelelőségi naplózást? Az Azure-ra épülő induló vállalkozások már az első naptól integrálhatók olyan központi banki platformokkal, mint a Temenos, a FIS és a Jack Henry, olyan fizetési hálózatokkal, mint a SWIFT, az ACH és a kártyahálózatok, valamint olyan csalásészlelő rendszerekkel, mint amilyeneket a Microsoft biztosít. A titkosítás, a tranzakciók monitorozása, az API-alapú integrációk és az átfogó naplózás támogatása lehetővé teszi, hogy a pénzügyi intézmények a megoldásokat meglévő munkafolyamataikba illesztve vezessék be, miközben megfelelnek a szabályozási elvárásoknak. A megoldások illeszkednek a fizetési és elszámolási rendszerekhez, miközben megfelelnek a teljesítménnyel, az ellenőrzéssel és az infrastruktúrával kapcsolatos elvárásoknak.

A szabályalapú rendszerek feldolgozzák a tranzakciókat. A mesterséges intelligenciára épülő rendszerek megértik őket. A pénzügyi intézmények a statikus szabályoktól az adaptív intelligenciamodellek felé haladnak, amelyek a viselkedés alapján észlelik a csalásokat, alternatív jelekből mérik fel a hitelkockázatot, és az egyéni mintázatok alapján személyre szabják a pénzügyi útmutatást. Az AI pénzügyi léptékű kiépítéséhez azonban olyan infrastruktúra szükséges, amely képes több milliárd tranzakción tanítani, és a modelleket másodperc alatti késleltetéssel üzembe helyezni. Az Azure AI-infrastruktúrája lehetővé teszi a pénzügyi startupok számára, hogy intelligens megoldásokat építsenek a termék teljes technológiai rétegében. A csalásészlelési modellek segíthetnek azonosítani a szintetikus személyazonosságot használó rendszereket a számlanyitás során, és jelezhetik a fiókátvételi kísérleteket még a pénzátutalás előtt. A hitelmodellek valós időben pontozzák a korlátozott hitelmúlttal rendelkező kérelmezőket, így támogatják a valós idejű hitelezési döntéseket. A személyre szabási rendszerek a tranzakciós előzmények alapján költési betekintéseket jelenítenek meg, és termékeket ajánlanak. A dokumentumfeldolgozási modellek automatizálják a KYC-ellenőrzést, így segítenek lerövidíteni a többnapos folyamatokat. Ezek a képességek ugyanazon az infrastruktúrán futnak, tranzakciós léptékű adathalmazokon tanítják őket, és a pénzügyi termékek által megkövetelt alacsony késleltetéssel helyezik üzembe őket. Így az észlelés megelőzheti a fenyegetéseket, ahelyett hogy csak a bekövetkezett károk után katalogizálná őket.

A pénzintézeteknek úgy kell korszerűsíteniük működésüket, hogy közben a világ legszigorúbb szabályozási és biztonsági szabványainak is megfeleljenek. A Microsofttal építkező startupok világszerte megfelelnek mindkét elvárásnak: bankokkal, fintech-újítókkal és professzionális szolgáltatásokat nyújtó cégekkel dolgoznak együtt. A Laurel az Ernst & Youngot, a Grant Thorntont és a Crowell & Moringot is megszerezte a több mint 100 vezető jogi, számviteli és tanácsadó cég között, majd az ARR 300%-kal, a használat pedig 500%-kal nőtt 12 hónap alatt, mielőtt a vállalat lezárta volna a 100 millió USD értékű C sorozatú finanszírozási kört. Az Endor Labs szerződést kötött a Robinhooddal, amely arról számolt be, hogy 95%-kal csökkentette a fejlesztőknek továbbított biztonsági megállapítások számát. A Wonderful éles környezetben üzembe helyezett AI-ügynököket a Banco Caja Socialnál és a Bank Hapoalimnál. A Banco Caja Socialnál a kintlévőségkezelő ügynöke 45%-ról 65%-ra növelte a kapcsolatfelvételtől az ígéretig mért konverziós arányt. Az Ema Unlimited a Fortune 1000 fintechvállalatoknál, köztük a TrueLayernél és a Moneyview-nál automatizálja a munkafolyamatokat; bevezetései a jegyek megoldásának akár 80%-át is automatizálják. A Moderne megszerezte az öt legnagyobb észak-amerikai bank ügyfeleit, és 2024-ben 250%-kal növelte ügyfélbázisát, miközben a pénzügyi infrastruktúra alapját képező örökölt kód több millió sorát korszerűsítette.

Az üzletüzemeltetési csapatok egyetlen kérdés alapján ítélik meg az új technológiát: minden üzletben, minden nap működni fog a már használt rendszereink mellett? Az autonóm pénztáraknak, a robotikának és az AI-alapú tervezőrendszereknek több ezer helyszínen megbízhatóan kell csatlakozniuk a POS-, készlet- és munkaerő-kezelési rendszerekhez, a tranzakciók és a munkaerő-munkafolyamatok megzavarása nélkül. Az Azure-ra épülő startupok támogatják az SSO- és SAML-hitelesítést, a szerepköralapú hozzáférés-vezérlést, valamint a POS-, készlet- és ERP-rendszerekkel való API-integrációt. A több régiót érintő üzembe helyezés támogatja a globális működést, míg a rendelkezésre állási SLA-k és a beszállítói kockázatértékelésekre való felkészültség segítik az IT-csapatokat az értékelések előrehaladásában. Így a kiskereskedők új élményeket illeszthetnek a meglévő működésbe, ahelyett hogy csak egy startup miatt építenék újra technológiai alapjaikat.

A nagy omnicsatorna-kiskereskedők ideális feltételekkel rendelkeznek az AI-innovációhoz: hatalmas tranzakciós volumen, gazdag működési adatok és összetett üzlethálózatok állnak rendelkezésükre, ahol még a kisebb hatékonyságnövekedés is jelentős haszonná és árréssé méreteződik. Ha az AI több száz vagy több ezer helyszínen képes optimalizálni a készletet, a munkaerőt és az árakat, a hatás gyorsan összeadódik. Az Azure-ra és a Microsoft AI-ra épülő startupok zökkenőmentesebben kapcsolódhatnak a kiskereskedők meglévő adataihoz és rendszereihez, hogy felszabadítsák ezt az értéket. A POS-, készlet-, e-kereskedelmi és érzékelőadatok egyesítésével olyan modelleket taníthatnak, amelyek javítják a kereslet-előrejelzéseket, automatizálják az utánpótlást, és a várható hatás alapján rangsorolják az üzleti feladatokat. A gyakorlatban ez olyan AI-t jelenthet, amely gondoskodik a kulcsfontosságú termékek készleten tartásáról, csökkenti a felesleges munkaerő-mozgást, pontosítja az árképzést és az akciókat, valamint lerövidíti a pénztári folyamatokat – mindezt a modern omnicsatorna-kiskereskedelem léptéke tovább erősíti.

A kiskereskedelem minden eddiginél gyorsabban alakul át. Az autonóm üzletektől az AI-alapú tervezésen át az üzlettéri robotikáig a Microsofttal együttműködő startupok a világ legnagyobb kereskedői közül többnek segítenek újragondolni az ügyfélélményt és a működést nagy léptékben. Az Auger ügynökalapú AI-t vezet be a Meta Reality Labs, a Fanatics és a Kimberly-Clark ellátási láncaiban; a Fanaticsnál az Auger által kezelt folyamatok döntéseinek mintegy 85%-a autonóm módon születik. Az AiFi a Microsofttal együttműködve vezette be a Smart Store Analytics megoldást, és autonómüzlet-technológiát telepített többek között a Carrefour, az Albert Heijn és a Żabka kiskereskedelmi vállalatnál, valamint a Ford Fielden működő Detroit Lions stadionban, ahol az átlagos tranzakciós idő 50%-kal csökkent, az egy főre jutó bevétel pedig 170%-kal nőtt. A Toolio csatlakozott a Microsoft for Startups Pegasus programhoz, és Microsoft for Retail AI Certified minősítést szerzett. Olyan márkákat szolgál ki, mint a Boll & Branch, a MeUndies, a Magnolia és a Rothy’s, miközben a Dynamics 365 és a Power BI integrációját is kínálja. A Typeface olyan ügyfeleket támogat, mint a Microsoft, az ASICS, a Marks & Spencer és a Johnson Controls. A General Robotics a GRID segítségével a fizikai műveletekre is kiterjeszti az AI alkalmazását. Állítása szerint ezzel az új robotok üzembe állításához szükséges idő körülbelül egy hónapról akár két órára is csökkenthető.