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EPAM 加速企业采用智能体式 AI 的进程

年度合作伙伴奖获得者 EPAM 携手 Albert Heijn 部署了安全的 AI 助手，以简化零售工作流并推动企业全面转型。

2026 年 1 月 30 日

需要怎么做，才能实现从 AI 实验到企业级规模化应用的过渡？对于 EPAM 来说，答案源自一整年的基础性工作 - 帮助客户修复数据资产、协调利益相关者，并建立可重复的工程实践。作为 Microsoft 全球系统集成商 (GSI)，EPAM 支持客户为大规模应用做好准备，并重点关注智能体式 AI 和生产级部署。

这家公司与 Microsoft 建立了长期合作关系，在 AI、应用创新和数据领域拥有 17 项专业化认证，并在各 Microsoft 解决方案领域获得了多项称号。此外，该公司还投资推动内部赋能，为超过 2,000 名员工部署了智能 Microsoft 365 Copilot 副驾驶®，并将与外部的协作时间减少了 20%。凭借成熟的资质和内部赋能举措，EPAM 为企业客户带来了高价值的合作并提升了创新速度。

凭借其专业知识、合作伙伴关系以及经过证实的价值创造能力，EPAM 荣获了 2025 年“使用 Azure AI 平台进行创新”年度合作伙伴奖。他们与荷兰知名超市零售商 Albert Heijn 的合作，正是这项荣誉的有力佐证。双方合作的部署项目只是更广泛战略布局的一部分，团队专注于帮助客户借助 AI 重新构想业务流程，实现从试点到生产的过渡。

实验之年，而非规模化应用之年

对于许多组织而言，2025 年是生成式 AI 的实验之年，但尚未实现规模化应用。EPAM 发现，各行业的客户都在测试新功能，但通常在孤立的试点项目中进行。“许多公司都已经试水，”EPAM 技术解决方案副总裁 Dmitry Tikhomirov 表示。“有些公司失败了，只有极少数将生成式 AI 规模化应用于生产环境。”

EPAM 指出了促进广泛采用的两个关键障碍。第一个是数据就绪性。许多组织缺乏支持企业级 AI 的基础结构。“如果你的数据尚未就绪，AI 很难实现规模化应用，”Tikhomirov 解释道。“构建数据平台并使数据更贴近 AI 模型，也就是简化数据并对数据进行现代化改造，是一个重要趋势。”

第二个挑战是组织协调。在许多情况下，AI 计划由技术团队推动，但并未得到业务利益相关者的全面认同。“如果只是利用 AI 对流程进行局部修补，未必能够加速整个流程，”Tikhomirov 表示。“在这类情况下，投资回报率并不明显。”

过去一年，EPAM 帮助客户消除了这些基础性差距。这包括修复数据资产、应对合规性要求，以及使内部团队围绕共同目标达成一致。

一个人坐着使用笔记本电脑。

如果你的数据尚未就绪，AI 很难实现规模化应用。构建数据平台并使数据更贴近 AI 模型，也就是简化数据并对数据进行现代化改造，是一个重要趋势。

- Dmitry Tikhomirov，EPAM 技术解决方案副总裁

在零售业中实施企业级智能体式 AI

EPAM 与 Albert Heijn 合作，利用 Microsoft Foundry 交付了一个生产级生成式 AI 平台。该解决方案将面向员工的虚拟助手直接嵌入到零售商的员工应用中，旨在简化补货流程、加快员工入职培训，并提升产品和库存信息的获取效率。该助手可以协调多轮互动、检索权威数据并实现任务流自动化，所有操作均在企业级治理和可观测性控制机制的约束下进行。


显示 Copilot 内部部署成功率的图形。


该体系结构利用 Azure OpenAI 部署了虚拟助手，并托管在能够部署和扩展应用的 Azure Kubernetes 服务中。借助 Azure OpenAI，该对话式助手可以回答货架补货需求到店内产品位置等各种问题。公司数据使用 Azure Database for PostgreSQL 进行存储，这是完全托管的数据库，能够以较低的成本与 AI 工具集成。

EPAM 将该项目视为采用企业级智能体式系统的范例：这些助手不仅能够响应查询，还能执行后端 API 调用并记录操作以供审计。

Two people seated working on a laptop. Two people seated working on a laptop.

我们既要思考，如何利用 AI 提高效率...最重要的是思考，如何调整业务流程，推动企业拥抱 AI？

- Dmitry Tikhomirov，EPAM 技术解决方案副总裁

为企业级 AI 积聚动力

EPAM 认为，2026 年是一个转折点。经过一年的基础性工作（数据资产修复、合规性审查和内部协调），客户现在已有信心向前迈进。“能力已经到位，”Tikhomirov 表示。“他们经过了复杂的合规性与安全性讨论，认为今年应该能实现规模化应用。”

团队已经在软件工程加速方面看到可复制的成果，业务领导者的思维模式也在发生转变。“我们看到，对于如何利用 AI 重塑业务模式，业务部门表现出越来越强烈的意愿和越来越深刻的理解。”Tikhomirov 表示。

EPAM 计划将从这次部署中获得的经验运用于更广泛的 AI 产品/服务，并展示自身状况发生了怎样的转变，以及如何帮助客户完成同样的部署。Tikhomirov 指出，AI 正在工程与业务领域实现融合。“工程 AI 和业务 AI 正在汇聚到同一个智能体平台上，”他表示。“组织已开始着手构建两到三个平台，但平台层面的整合对我们大有裨益。”

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