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EPAM 加速企業採用代理型 AI

年度合作夥伴獎得主 EPAM 與 Albert Heijn 攜手部署安全的 AI 助理，精簡零售工作流程，並推動企業整體轉型。

2026 年 1 月 30 日

從 AI 實驗擴展到整體企業規模時需要做什麼事？對 EPAM 而言，答案來自一年的基礎性工作—協助客戶修正資料資產、協調利益關係人，以及建立可重複的工程實務。身為 Microsoft Global Systems Integrator (GSI，全球系統整合商)，EPAM 協助客戶準備大規模採用，專注於代理型 AI 及生產層級部署。

這家公司與 Microsoft 長期保持合作關係，擁有像是 AI、應用程式創新及資料等 17 項專長，並在所有 Microsoft 解決方案領域獲得相關頭銜。公司積極推動內部賦能，超過 2,000 名的員工成功部署 Microsoft 365 Copilot，而且外部協作工時縮短 20%。他們穩固的資歷與內部賦能努力，使 EPAM 能夠為企業客戶提供高價值的業務，同時加速創新。

這份專業知識、合作夥伴關係及證明的價值交付能力，是 EPAM 榮獲 2025 年 Innovate with Azure AI 平台年度合作夥伴獎的原因之一。他們與荷蘭領先市場的雜貨零售商 Albert Heijn 的合作，就是這項屢獲殊榮工作的典範。這次部署只是團隊廣泛策略中的一部分，這個團隊著重於協助客戶，運用 AI 重新規劃業務流程，協助他們從試點階段邁向正式運作。

實驗的一年，尚未大規模擴展

許多組織都在 2025 年實驗生成式 AI 技術，但尚未進入大規模擴展。EPAM 觀察到各行各業的客戶正在測試新技術能力，且多為個別試點。「許多公司都曾嘗試過。」EPAM 技術解決方案副總裁 Dmitry Tikhomirov 表示。「其中有些公司失敗了，只有極少數，成功地將生成式 AI 擴展到生產環境。」

EPAM 指出，有兩項主要障礙會阻礙技術擴大採用。第一個是資料準備。許多組織缺乏支援企業級 AI 的基礎結構。「如果沒有準備好資料，根本很難擴展 AI 技術，」Tikhomirov 解釋道。「建立資料平台，並讓資料逼近 AI 模型，也就是資料的現代化與簡化，就是趨勢所在。」

第二個挑戰是整體組織調整。在許多情況下，AI 計劃是由技術團隊推動，而未完全獲得業務利益關係人支持。「如果只是用 AI 修補部分流程，不一定能加快整個流程。」Tikhomirov 表示。「在這種情況下，投資報酬率不會明顯提升。」

EPAM 花了一年時間協助客戶解決這些基礎缺口。這包括修復資料資產、應對合規要求，以及協調內部團隊達成共同目標。

一個人正在使用筆記型電腦。

如果沒有準備好資料，根本很難擴展 AI 技術。建立資料平台，並讓資料逼近 AI 模型，也就是資料的現代化與簡化，就是趨勢所在。

—Dmitry Tikhomirov，EPAM 技術解決方案副總裁

零售業的企業級代理型 AI 落地應用

EPAM 與 Albert Heijn 合作，利用 Microsoft Azure AI Foundry 交付生產級生成式 AI 平台。這套解決方案將員工專用的虛擬助理直接整合到零售商的員工應用程式中，成功簡化補貨流程、加快新員工培訓，並提升產品與庫存資訊的存取效率。這個助理能協調多輪互動、檢索權威資料並自動化任務流程，而且所有過程均受企業級治理與可觀察性控制。


顯示 Copilot 內部部署成功率的圖表。


這個架構利用 Azure OpenAI 部署虛擬助理，並由 Azure Kubernetes Service 託管，因此是能部署與擴展應用程式的解決方案。利用對話式助理 Azure OpenAI 來回答各種問題，從貨架上需要補貨什麼品項，再到店內商品的具體位置。這家公司的資料儲存於 Azure Database for PostgreSQL，一種全受管的資料庫，可以低成本進行 AI 工具整合。

EPAM 將此專案視為企業代理型系統的範例：這些助理不僅回應查詢，還能執行後端 API 呼叫，並記錄操作以供審核。

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

最重要的是，我們能用 AI 加快我們本身速度……重點是，如何從業務流程開始改變企業，擁抱 AI 技術？

—Dmitry Tikhomirov，EPAM 技術解決方案副總裁

培養企業整體 AI 應用動能

EPAM 認為 2026 年是一個轉捩點。經過一年的基礎工作，像是資料資產調整、合規審查與內部協調，客戶現在已具備繼續推進的信心和條件。「具備相關能力，」Tikhomirov 如此說。「他們順利通過了複雜的合規與安全性討論。今年將開始擴展規模。」

團隊已經在軟體工程加速和企業領袖思維轉變方面看到可重複的成果。「我們看到業務端對於如何利用 AI 重塑商業模式的渴望與理解日益增強。」Tikhomirov 表示。

EPAM 計劃將這次部署中所學擴展到更多 AI 方案，並展示他們的策略如何演進，以及他們如何協助客戶達成同樣的轉型。Tikhomirov 指出 AI 技術正在工程與商業領域進行匯聚。「工程 AI 與商業 AI 正匯聚在同一個代理型平台上。」他如此說。「許多組織已經建置了 2 或 3 種平台，因此平台層級整合真的很貼近我們的需求。」

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