数据研究和获取见解的速度
提高 2 倍
发布管理审查时间
缩短 75%
33% 的代码
使用 HAQM Q 开发者版创建
概览
Availity 是美国最大的实时健康信息网络，在获取和利用企业数据进行分析和软件开发方面遭遇困难。Availity 发现通过生成式人工智能进行改进的机会，因此转而使用 HAQM Web Services（AWS）的 HAQM Q 企业版、HAQM Q 开发者版和 QuickSight 中的 HAQM Q。Availity 实施了智能解决方案，通过对话式人工智能简化操作，帮助实现任务自动化，加强信息检索，并改进跨团队的开发流程。HAQM Q 服务帮助 Availity 简化了信息访问，协助了代码开发和发布管理，并为用户提供了对话人工智能和生成数据见解的中心枢纽。
机会 | 利用人工智能提高运营效率
Availity 面临着影响其运营效率的重大挑战。主要问题源于无法及时有效地访问分散在各个系统的大量信息，包括代码和文档。Availity 团队难以查找和访问相关信息，这显著降低了从基本的企业知识访问到软件开发和数据分析等流程的速度。
Availity 依赖于多个数据存储库中长期积累的企业知识，但这些知识并不容易获取。因此，Availity 的员工花费了太多时间查找和检索信息，以生成见解或推动高效的代码审查。 这一过程效率低下，阻碍了团队和客户获取所需的信息，并影响了软件开发等内部运营。
最初，Availity 试图通过积极增加人员以应对这些挑战。然而，这种方法导致了更多的复杂问题，包括管理需求和人工工作的增加，但并未提高运营效率。该公司选择 HAQM Q 作为生成式人工智能解决方案，以改进用于分析和见解的信息检索，同时实现重复工作的自动化。
添加 HAQM Q 助手有助于更快地完成任务和确定解决方案。”
Michael Privat
Availity 首席架构师兼首席数据官
解决方案 | 使用 HAQM Q 的人工智能增强型解决方案
鉴于 HAQM Q 服务的生成式人工智能功能，以及该公司对 AWS 安全性、隐私性和可靠性的满意度，Availity 选择 AWS 以应对其运营挑战。Availity 与 AWS 专业服务团队合作，帮助公司采用HAQM Q 企业版、HAQM Q 开发者版和 QuickSight 中的 HAQM Q。这一系列服务为 Availity 希望改进的领域（如数据分析、软件开发和发布管理）的解决方案提供对话式人工智能协助。
Availity 从有针对性的用例入手，这些用例可见、相关且有影响力。部署用于员工福利和政策咨询的通用聊天机器人后，该公司开始使用 HAQM Q 企业版和 HAQM Q 开发者版开发更复杂的应用程序。
首先，Availity 利用 HAQM Q 企业版创建团队范围内的问答对话助手，以提高发布管理流程的效率。然后，该公司集成了 HAQM Q 开发者版，以加快完成整个软件开发生命周期的任务，提高代码质量，并保持较高的安全标准。为向所有用户提供生成式商业智能功能，QuickSight 中的 HAQM Q 加入其中，通过自然语言从大型企业数据来源中生成见解。该公司还使用 QuickSight 中的 HAQM Q，加速并改进一份名为 Availity 数字报纸的报告，其中包括对主要发现的解释以及相关的视觉效果。该报告是员工定期获取最新指标和关键业务指标的唯一途径，有助于他们随时了解公司当前的业务状况。
成果 | 团队通过 HAQM Q 服务更快地获取更好的见解
仅六个月时间，Availity 就已实施三项 HAQM Q 服务，极大地改善了对大量企业知识、数据和代码的访问。因此，Availity 团队可以更多地关注战略项目和批判性思维，而不是跨团队和知识库搜索信息和见解。
Availity 利用参与团队对话和工作流程的 HAQM Q 企业版对话式人工智能助手，将数据研究时间缩短一半，提供见解的速度提高一倍。HAQM Q 企业版还通过自动检索和分析源代码控制中已提交的更改，彻底改变发布管理流程。Availity 的开发团队使用 HAQM Q 企业版，从 100 页的文档中快速获取有针对性的信息，从而生成见解，例如重大变更摘要或受影响客户的名单。如今，审查会议既快速又有针对性，从 2 小时缩短至 30 分钟，即节省 75% 的时间。该解决方案还能清晰详细地显示变更内容，以增强团队的代码分析能力。
利用 HAQM Q 开发者版，Availity 的开发团队改进了代码、格式和复杂问题的解决方法。如今，Availity 的开发人员专注于创造性和解决问题的工作，而 HAQM Q 开发者版则支持编码活动，这些活动产生的代码占 Availity 全部代码的 33%。Availity 还改进了协作和构思，帮助开发人员在几分钟内而不是几天内找到解决方案。例如，Availity 的开发团队通过与 HAQM Q 开发者版进行交互，迅速解决了重大系统迁移期间的关键性能问题。迁移非常成功，与 HAQM Q 开发者版的交互为团队节省了数天的工作时间。
Availity 利用 QuickSight 中的 HAQM Q，通过生成式人工智能加速获取见解和制定决策。目前，用户可使用自然语言在几秒钟内浏览 Availity 的两万亿行数据集，从而减少对数据分析师的依赖，大幅提高工作效率。这些人工智能驱动的见解有助于优化 Availity 的医疗保健网络，确保医生、保险公司和患者从中受益。此外，Availity 还利用数据故事（QuickSight 中的 HAQM Q 的一项功能），。快速创建引人注目的可视化出版物，解释关键业务因素，从而在整个组织中建立对公司业务数据的共识。
在 AWS 的帮助下，Availity 使用 HAQM Q 服务，以实现知识型任务的自动化，提高信息检索能力，并增强开发团队的能力。人工智能增强型工作环境意味着 Availity 的团队可以专注于更快地解决问题和进行创新，从而提供更好的客户体验。Privat 表示：“这为我们节省了时间，减轻了压力。将 AWS 生成式人工智能工具与工程师的批判性思维相结合，为解决问题和寻找快速有效的解决方案创造了强大平台。”
关于 Availity
Availity 总部位于佛罗里达州杰克逊维尔市，通过实现临床、管理和财务信息的无缝交换，使付款人和医疗服务提供商能够提供变革性的患者体验。作为美国最大的实时医疗信息网络，Availity 开发智能、自动化和可互操作的解决方案，促进整个医疗生态系统的协作和价值共享。
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