快速建置。智慧擴展。打入企業市場。

不要建置另一個脫離臨床工作流程的單點解決方案。在醫療保健產業現有的運作環境中建置。與 Dragon Copilot 整合，將您獨具特色的功能直接導入文件記錄、病患收案、照護協調、事前授權、營收週期和臨床決策支援流程，讓臨床醫師不必再學習另一個彼此孤立的工具。使用 Azure 健康資料服務作為 FHIR、DICOM 和 MedTech 資料的標準化骨幹，讓您的產品能連線至 EHR 和臨床系統，同時滿足企業對互通性、治理和擴展性的期望。接著使用 Azure AI Foundry 選擇並評估模型、建置和協調代理程式、以醫療保健資料為體驗提供依據，並加入客戶所期待的負責任 AI 控制和監控功能。結果: 少花時間重建 Microsoft 已提供的基礎結構，多花時間打造只有您的新創公司才能提供的突破性體驗，為買家提供更具說服力的方案，並加快從試行到企業推出的進程。

健康與生命科學領域的創新不會止步於價值鏈中的某一環，您的抱負也不應止步於此。從 Microsoft Discovery 開始，建置能跨越科學文獻和專有研究資料進行推理的專用 AI 代理程式，協助團隊更快從目標識別邁向有前景的假設。使用 Azure AI Foundry 選擇並評估模型、協調代理程式、以可信資料為體驗提供依據，並從開發第一天起將負責任 AI 控制納入其中。隨著療法和裝置進入臨床開發階段，Azure 健康資料服務可協助在研究、試驗和照護環境之間連線 FHIR、DICOM 和 MedTech 資料。MedImageParse、MedImageInsight 和 CXRReportGen 等醫療專用模型可以加速影像工作流程，而 Dragon Copilot 則為醫療新創公司提供機會，讓其差異化能力直接融入臨床人員的日常工作。從探索、試驗到照護現場，Microsoft 為新創公司提供將突破性構想轉化為可擴充解決方案的基礎元件，最終協助客戶改善患者療效。

健康與生命科學新創公司透過企業級部署，推動人口健康、病患照護、醫療作業與臨床研究的發展。CueZen 與新加坡健康促進局合作，在全國規模提供 AI 支援的個人化健康介入措施。其 NudgeRank 系統經過為期 12 週的新加坡研究評估，讓收到個人化推播的使用者每日步數增加 6.17%，每週運動時間增加 7.61%。Humata Health 與大型醫療系統合作 (包括全國五大醫療系統中的三家)，運用 AI 和自動化簡化事前授權流程。其平台會自動化處理從下單、提交到狀態監控的流程，而 Humata 表示，臨床整合效率提高 80%、同儕審查減少 60%，首次審核核准率達 96%。Ignite Data 促成 Mayo Clinic 簽訂多據點腫瘤試驗自動化企業協議，並與 Memorial Sloan Kettering 和 AstraZeneca 展開合作，徹底改變臨床資料從電子健康記錄流向研究的方式。Raapid獲 M12 (Microsoft Ventures) 和 UPMC Enterprises 支持，取得 Microsoft Healthcare AI Certified Software 認證，並表示其健康計畫客戶每位會員可獲得 5 倍投資報酬率，以及額外 2,000 至 4,000 美元的營收。Ema Unlimited 將 AI 員工嵌入《財星》1000 大醫療機構的病患接待與行政自動化工作流程，並宣稱從第一天起即可自動化 70% 以上的工作流程。這些解決方案已在全球最知名的醫療機構與醫療組織投入生產環境，證明採用企業級合規性的 AI 能夠符合醫療業最嚴格的安全性與隱私權標準。

創新在評估期間無法創造價值。對新創企業而言，這代表延後成長。對企業而言，這代表問題仍未解決，平台也未發揮應有的效能。雙方都不乏雄心壯志。但雙方都缺乏時間。

在 Azure 上建置，您的解決方案就能以企業就緒的狀態，運行於客戶已擁有且信賴的基礎結構上。採用流程會更加容易，讓您的技術更快觸及企業。此外，您的創新不是在客戶既有投資旁另起爐灶，而是延伸其既有投資，因此 不只能解決新問題，還能提高既有投資的報酬率。

每一次重大的運算轉型，都會帶來一個此前不存在的安全性類別。網路功能為我們提供了防火牆。雲端為我們提供了安全性態勢管理。AI 再次帶來這種轉型，只是這一次，這個類別仍在定義之中。組織採用 AI 技術的速度，已經超越治理工具的推出速度，而這個落差正是下一代安全性公司的發展所在。

鄰近性很重要。在 Azure 上，企業強制實施的身分識別、端點和資料控制措施，與您建置時所使用的是同一套環境；此外，機密運算可確保您需要的遙測資料，即使在訓練期間也會維持加密狀態。這就是只能回報問題的產品，與能夠解決問題的產品之間的差別。管理這項工作的公司，不會只是加入某個類別。由它們定義。

網路安全新創公司透過部署於《財星》500 大企業、金融機構和政府機關的解決方案，保護全球最重要的基礎結構。Silverfort 為 1,000 多家 Enterprise 客戶提供安全防護，包括 Airbus、Ryanair、Rio Tinto 和 UPS；該公司每天分析 100 億次驗證，總留存率達 94%。Abnormal Security 在 4 年內達到 USD$1 億美元的年度經常性營收，為超過 12% 的《財星》500 大企業提供保護，包括 Xerox、Maersk 和 Mattel。Cyera 在《財星》500 大企業客戶中的年增率達 353%，並陸續取得 AT&T、Paramount、Nordstrom、Peloton、Chipotle 和 DocuSign 等客戶，最終實現超過 USD$100M 的經常性營收，估值達 USD$6B。Endor Labs 說服 Atlassian 取代原有供應商，之後又與 OpenAI、Robinhood、Cursor 和 Dropbox 簽約；Robinhood 表示，傳送給開發人員的安全性發現項目減少了 95%。RegScale 為美國海軍 NIWC Pacific 節省了超過 36 週的合規性自動化時間。Blink Ops 在 2023 年營收成長超過 600%，協助多家《財星》500 大企業客戶從試行階段進入正式環境。

在金融服務領域，整合風險就是業務風險。若要採用新的供應商，銀行必須承擔支付軌道停機、詐騙偵測延遲，以及稽核追蹤記錄中斷等風險。因此，金融機構評估新創公司時，最先關注的事項之一就是其解決方案的整合方式。問題會立即且明確地提出: 是否支援我們的核心銀行平台? 我們能維持交易輸送量嗎? 是否能保留合規性記錄? 在 Azure 上建置的新創解決方案，從第一天起即可與 Temenos、FIS 和 Jack Henry 等核心銀行平台、SWIFT、ACH 和卡片網路等支付網路，以及詐騙偵測系統整合。加密、交易監控、API 驅動的整合和完整稽核記錄功能，可讓金融機構在符合監管要求的同時，將解決方案部署到現有工作流程中。解決方案可融入支付軌道和結算系統，同時符合效能、稽核和基礎結構要求。

以規則為基礎的系統會處理交易。AI 支援的系統能理解交易。金融機構正從靜態規則轉向自適應智慧模型，根據行為偵測詐騙、利用替代訊號評估信用風險，並根據個人模式提供個人化的金融指引。但要以金融業規模建置 AI，需要能以數十億筆交易訓練模型，並以次秒級延遲部署模型的基礎結構。 Azure 的 AI 基礎結構讓金融新創公司能在產品技術堆疊的各個層面建置智慧功能。詐騙偵測模型能在開戶期間協助識別合成身分詐騙，並在資金轉移前標記帳戶遭接管的情況。信用模型能即時評分信用紀錄有限的申請人，支援即時放款決策。個人化引擎會呈現消費洞察，並根據交易記錄推薦產品。文件處理模型能自動化 KYC 驗證，協助簡化需要數天完成的流程。這些功能都在相同的基礎結構上執行，使用交易規模的資料集進行訓練，並以金融產品要求的低延遲方式部署，協助偵測機制領先威脅，而不是等損害發生後才建立記錄。

金融機構正承受現代化壓力，同時還要符合全球最嚴格的法規與安全性標準。使用 Microsoft 建置的新創公司正跨越全球銀行、金融科技顛覆者和專業服務公司的市場，滿足這兩項需求。Laurel 在 12 個月內，將 Ernst & Young、Grant Thornton 和 Crowell & Moring 列為 100 多家頂尖法律、會計和顧問公司中的客戶，年度經常性收入成長 300%，使用量成長 500%，之後完成 USD$1 億美元的 C 輪募資。Endor Labs 簽下 Robinhood；該公司表示，發送給開發人員的安全性發現項目減少了 95%。Wonderful 已在 Banco Caja Social 和 Bank Hapoalim 部署正式環境中的 AI 代理程式。在 Banco Caja Social，其催收代理程式將承諾付款的聯絡轉換率從 45% 提高至 65%。Ema Unlimited 正在 TrueLayer 和 Moneyview 等《財星》1000 大金融科技公司中自動化工作流程，部署後最多可自動處理 80% 的票證解決作業。Moderne 贏得北美前五大銀行中的五家客戶，並在 2024 年將客戶群擴大 250%，為支撐金融基礎結構的數百萬行舊版程式碼進行現代化。

門市營運團隊會以一項測試評估新技術: 這項技術是否能每天在每間門市運作，並與現有系統並行? 自助結帳、機器人技術和 AI 規劃引擎必須可靠地連結至銷售點、庫存和人力系統，在數千個據點運作，同時不影響交易或人員配置工作流程。 以 Azure 為基礎建置的新創公司能支援 SSO 和 SAML 驗證、角色型存取控制，以及與銷售點、庫存和 ERP 系統的 API 整合。多區域部署支援全球營運；正常運作時間 SLA 和供應商風險評估就緒能力，則能協助 IT 團隊推進評估作業。如此一來，零售商就能將新體驗連結至現有營運環境，而不必為了與新創公司合作，重新建置技術基礎。

大型全通路零售商具備 AI 創新的理想條件：龐大的交易量、豐富的營運資料，以及複雜的門市網路，讓即使是小幅提升效率，也能擴大為可觀的利潤率和利潤。當 AI 能在數百或數千個據點最佳化庫存、人力和定價時，其影響會迅速累積。 以 Azure 和 Microsoft AI 為基礎建置的新創公司，能更順暢地連結至零售商現有的資料和系統，釋放這些價值。透過統合銷售點、庫存、電子商務和感測器資料，他們能訓練模型來改善需求預測、自動化補貨，並根據預測影響力排列門市工作優先順序。實際上，這可能代表 AI 能確保重要商品維持庫存、減少不必要的人力巡查、提升定價和促銷精準度，並縮短結帳流程，而現代全通路零售的規模會進一步放大所有這些效益。

零售業正以前所未有的速度轉型。從自主商店，到 AI 驅動的規劃和店內機器人，以 Microsoft 為基礎打造的創新企業正協助全球一些最大的零售商，大規模重新構想客戶體驗和營運方式。Auger 正為 Meta Reality Labs、Fanatics 和 Kimberly-Clark 將代理式 AI 帶入供應；在 Fanatics，Auger 管理的流程中約有 85% 的決策會自主完成。AiFi 與 Microsoft 合作開發 Smart Store Analytics，並為包括 Carrefour、Albert Heijn 和 Żabka 在內的零售商，以及 Ford Field 的底特律雄獅隊部署自主商店技術；在 Ford Field，平均交易時間縮短 50%，每位顧客帶來的營收增加 170%。Toolio 加入 Microsoft for Startups Pegasus 計畫，並取得 Microsoft for Retail AI 認證，服務 Boll & Branch、MeUndies、Magnolia 和 Rothy’s 等品牌，同時提供與 Dynamics 365 和 Power BI 的整合。Typeface 的客戶包括 Microsoft、ASICS、Marks & Spencer 和 Johnson Controls。General Robotics 透過 GRID 將 AI 延伸至實體營運；該公司表示，GRID 可將新機器人的導入時間從約一個月縮短至最短兩小時。