从数据转型到GenAI的实际应用，IT组织正在提供创新解决方案，帮助他们的组织打破过去，迈向光明的未来。

每年，CIO 100奖项都会强调IT创新和领导力的领先例子，展示技术的变革力量。

今年被认可的100个项目来自多个行业，采用各种技术解决棘手问题，开辟新可能性，并让企业在竞争中占据优势。

以下10个获奖项目展示了当今企业中IT的强大力量和现代CIO及其团队的智慧，代表了2024年获奖者群体。

TCS采取智能方法减轻威胁

企业：Tata Consultancy Services

项目：Machine-First Security Operations Center — 减轻网络威胁

IT领导：项目部署时的CIO Sukanya Santha

最近，网络威胁的数量、速度和复杂性显著增加，Tata Consultancy Services (TCS)的IT领导者们——像世界各地的领导者一样——已经注意到这一点。为了对抗不法分子，TCS决定部署自动化、AI和机器学习，打造更复杂的AI辅助企业防御。

“TCS的网络安全自动化和智能化负责人Kunal Krushev说：“该项目代表了一项变革性举措，旨在应对不断变化的网络威胁形势。我们认识到AI有可能彻底改变数字领域，并明白传统的SOC模型需要进化。”

该项目使用了Machine First Delivery Model（由TCS设计的数字转型框架）和先进的AI/ML技术，将模拟人类逻辑的机器人和智能自动化工作流引入公司的安全运营中心（SOC）。

该计划为公司的安全运营带来了多种功能，它自动化和简化了复杂的工作流，从而减少了错误的风险，并使分析师能够专注于更具战略性的任务，其AI/ML驱动的预测分析增强了主动威胁狩猎和钓鱼调查的能力，并自动化了案例管理，迅速识别威胁。智能威胁学习功能使机器人能够不断学习，快速检测和响应威胁，并能够独立采取缓解措施。

如今全面部署后，TCS看到了显著的收益。该项目增强了协调能力，因为自动化API不仅促进了与安全工具的互动，还简化了协调工作并提高了缓解响应速度，它还将手动分析时间减少了70%到80%，并减轻了警报疲劳，因为自动化工作流帮助优先处理警报并减少误报，从而使分析师能够专注于真正的安全事件。

Baptist Memorial采用云技术确保韧性

组织：Baptist Memorial Health Care

项目：云端电子病历灾难恢复响应

IT领导：首席信息和数字官 Tom Barnett

当Tom Barnett成为位于孟菲斯的Baptist Memorial Health Care的CIDO时，他发现了一个重大漏洞：该医疗系统的数据中心位于高风险的断层、洪水和龙卷风区域。

Barnett认识到需要一个灾难恢复策略来解决这一漏洞，并帮助防止对超过400万名患者服务的重大中断。

Barnett于2023年开始制定这一策略，他希望继续使用Baptist Memorial的本地数据中心，以确保财务、安全和连续性，因此，他和他的团队探索了允许将该数据中心作为一部分的选项，这些选项包括托管一个次要数据中心、将业务连续性外包给供应商以及建立私有云解决方案。Barnett与一家咨询公司合作，最终确定了获胜策略：在云托管的基础设施中建立一个镜像的生产电子病历（EMR）环境。

该项目的主要目标是确保在计划的故障转移事件期间，EMR能够保持100%的功能，实现小于一分钟的恢复点目标，以及对于关键服务的恢复时间目标为两小时。

为了实现这些目标，咨询公司和Baptist Memorial确定了一个解决方案，包括全云基础设施、支持临床数据流的122个接口连接、混合高可用性NetScaler基础设施、专用直接连接电路/全冗余以及安全优先模型。

最终结果在2024年初完成并全面投入使用，是在云基础设施中镜像的数据中心EMR。Barnett解释说，数据在两者之间保持同步，因此如果本地数据中心中断，我可以将所有内容切换到云端。

自主开发框架革新了Equinix的API开发

企业：Equinix

项目：Kernel项目

IT领导：CIO Milind Wagle

像所有数字组织一样，Equinix认识到增长需要安全访问数据，而API是实现这种访问的关键。

然而，跨多个应用程序、自定义解决方案和多样化开发团队管理API实施带来了挑战。为了解决这些问题，Equinix的数字集成业务服务团队成立了一个四人专门小组来创建Kernel项目。

Kernel项目框架利用模板和AI增强功能来简化编码过程，AI增强功能使用基于组织数据、用例和过去测试案例的训练模型生成测试案例。

该系统补充了预配置的组件、工作流和库，它使用GitHub持续集成管道来自动化构建和测试过程，集成OpenAPI进行代码生成，并通过与Kubernetes、Docker和Traefik兼容的容器配置简化部署。

现在全面部署后，Kernel项目为开发可扩展、高效的基于微服务的应用程序提供了基础。

CIO Milind Wagle表示，该框架“彻底革新了企业API开发”，带来了若干变革性优势，包括加快上市速度和在行业和Equinix标准内构建API时提高了两到三倍的开发人员生产力。

Wagle还表示，Kernel项目有助于在团队间培养一种更具合作性和开发导向的文化，积极影响了整个组织的增长。

“它显著提高了开发人员的生产力和代码质量，特别是在安全标准方面，加快了产品上市时间，降低了成本，同时确保了高代码质量和服务卓越，”Wagle表示，“该框架通过企业范围内的内部资源共享倡议促进了创新和协作。总体而言，Kernel项目使Equinix在可扩展、高效、安全和基于微服务的企业应用程序开发方面取得了无与伦比的成功。”

斯坦福医学院利用GenAI提升搜索体验

组织：斯坦福大学医学院

项目：转变学术医学中心的站点搜索

IT领导：Michael A. Pfeffer，高级副总裁、首席信息和数字官兼技术与数字解决方案副院长

斯坦福大学医学院作为一个学术医疗机构，拥有超过20万个网页，涵盖最新的疾病、治疗、临床试验和研究进展。来自世界各地的医生、研究人员、政策制定者、学生、患者和护理人员都会访问这些页面。

尽管这些页面使用广泛且已建立，学校的技术与数字解决方案团队看到了利用AI改造搜索体验的机会，采用了下一代语义搜索引擎，满足不同用户群体（用户角色）的需求。

目标是让访问者能够更快更准确地找到他们需要的信息，改善他们的整体数字体验，帮助机构实现关键的数字目标，并使机构能够利用访问者的搜索行为来提取和提供对医疗中心的见解。

团队选择结合大语言模型（LLM）使用检索增强生成（RAG）技术，以提升搜索功能的智能性。RAG提高了搜索结果的相关性和准确性，而LLM增强了搜索系统的自然语言处理能力。

斯坦福大学医学院于2023年11月推出了GenAI搜索，成为首个提供此类功能的学术医学机构。

“这是一种与网络和搜索互动的新方式，它不仅返回网页列表，还向用户提供更丰富的内容，而且通过GenAI搜索结果产生的内容使用户能够访问生成该信息的网络部分，如果他们愿意，可以深入挖掘，”高级副总裁兼首席信息和数字官以及内科副院长兼临床教授Michael A. Pfeffer表示，“这是一种寻找信息的令人兴奋的新方式。”

Moderna的GenAI产品在公司内部普及AI的使用

企业：Moderna

项目：mChat（Moderna聊天）

IT领导：Brad Miller，CIO

Moderna迅速抓住了GenAI的潜力，创建了mChat。mChat是Moderna聊天的简称，是一个为GPT、Claude和Gemini等大型语言模型（LLMs）开发的自制GenAI客户端。

Moderna推出mChat，为员工提供了一个高度安全、私密、用户友好的界面，以访问GenAI模型。

从这一项目开始，Moderna的IT领导层就认识到使用外部平台（如ChatGPT）的隐私问题，因此，CIO Brad Miller与AI工程主管Andrew Giessel等人选择使用OpenAI的后端API创建一个alpha应用程序，并采用零数据保留架构来保护公司的数据。

这使团队能够向一小群高级领导展示该技术进行测试，经过严格的数据控制和安全审查，并在高级领导中成功测试后，公司决定在仅六周后向所有员工推出mChat。

为确保应用的推广，公司利用其AI学院并创建了一个转型团队，对员工进行mChat使用和潜力的培训，这些努力取得了成果，在mChat推出后两个月内，近一半的Moderna员工积极使用mChat，几个月后这一比例上升到近65%。此外，这65%几乎涵盖了所有有能力使用mChat设备的员工。

Moderna继续改进这一应用，并认为mChat具有变革性。

“通过提升全体员工的技能，将AI嵌入到你的员工队伍中，可以显著增加每位员工的价值，同时让人们专注于真正重要的工作，大幅提高生产力，”Moderna的AI产品和平台副总裁Brice Challamel表示。

数据转型赋予Neighborly竞争优势

企业：Neighborly

项目：新的分析时代——家庭服务行业的变革之旅

IT领导：Amer Waheed，CTO

在存在的前40多年里主要依靠经验和直觉做决策后，Neighborly正在采用一个新的数据平台来实现数据驱动的决策。

公司通过将数据从过时的SQL服务器迁移到现代AWS数据湖，开始了其新的分析时代，随后，他们建立了一个先进的基于云的分析平台，并设计了创新的数据架构，同时，他们开发了多个机器学习和AI模型来解决业务挑战，并在QuickSight中创建了一个新的仪表板门户，以提供跟踪每个实施行动结果的全面视图。这使数据民主化，并在整个组织中传播了关键的业务洞察。

“我们创建了一个平台来摄取、处理并从数据中获取价值，以便我们能够理解数据告诉我们的内容，”Neighborly的CTO Amer Waheed解释道。

Waheed表示，创建由数据和分析副总裁Karen Nogueira领导的数据科学团队对于成功至关重要，同样重要的是明确数据平台可以带来的业务价值。

经过几年的努力，该平台全面部署，使这家家庭服务公司Neighborly能够详细了解和理解客户的旅程和期望，从而使公司能够定制服务，更好地满足客户需求，这些好处提高了客户满意度，支持了特许经营者，并帮助Neighborly发展业务。

“这个项目实际上是一种全新的商业运作方式。”Waheed说。

Nogueira表示，这个新数据平台赋予了Neighborly竞争优势，帮助公司“提高效率，降低成本，创造更多收入，并最终更快地获得成果。”

Novva 的无水冷却系统改善了数据中心的可持续性和性能

企业：Novva 数据中心

项目：科罗拉多斯普林斯数据中心的创新无水冷却系统每年节省数百万加仑水

IT 领导：Steve Boyce，关键任务副总裁

Novva 数据中心在其科罗拉多斯普林斯设施中通过实施一种专有的无水冷却系统，成功实现了可持续发展。

公司利用高架地板、周围空气和热交换线圈，创建了一个无需浪费水就能冷却设施服务器的系统，该系统通过热交换线圈回收加热的空气，或者在封闭循环中使用制冷剂将其转化为冷空气，它还利用夜间较低的温度，在全年 75% 到 80% 的时间里采用环境空气冷却，在剩余的 20% 到 25% 的时间里，它采用将环境空气与无水冷却技术相结合的混合系统来优化效率。

Novva 估算其系统每年节省 1.5 到 2 亿加仑本来需要用于冷却设施的水，这一成就尤其重要，因为科罗拉多河的水资源迅速枯竭以及该地区提出的用水削减计划引发了担忧。

“水是一种重要资源，我们希望尽我们所能保护它，”Novva 的自动化和控制经理 Jared Coleman 说。他指出，该系统不仅节省了资源，还提高了数据中心的性能。“这个项目真正体现了我们的商业运作方式。你不必为了商业而剥削环境，商业也不必因为环境意识而受损。”

Novva 的方法违背了数据中心的常规设计，传统数据中心通常使用水作为其主要冷却方法，这种做法往往对当地资源造成压力，并引发希望或被要求跟踪其环境足迹的利益相关者的担忧。

Novva 首次在其犹他州园区部署了无水冷却系统。Coleman 说，计划在所有数据中心实施这一系统。

OHLA 利用 AI 实现保险合规以降低风险并节省成本

企业：OHLA USA

项目：利用 AI 和自动化实现分包商保险合规

IT 领导：Srivatsan Raghavan，CIO

OHLA USA 是一家专注于基础设施项目的公司，年收入达 12 亿美元，管理着数十个项目，拥有数百家分包商，分包商完成了约三分之一的工作，公司每年处理 700 多起索赔，依靠保险来减轻财务风险。

尽管保险在行业中至关重要，但 OHLA 发现其长期使用的保险跟踪系统和所需的手动输入工作带来了效率和风险问题，高管们估计这些问题可能导致数百万美元的不合规成本。

因此，OHLA 着手用现代化流程取代其用于管理保险跟踪的定制软件，公司寻求重新设计工作流程，并结合自动化流程和AI，变革其保险合规处理方式。

新系统于 2023 年部署，消除了项目经理手动输入保险证书详细信息的需求，流程自动化提取电子邮件附件，自定义 AI 模型提取并将保单详细信息保存到数据库中。

此外，新系统还提供了一个用户界面，风险部门可以用来存储保单要求和基线限额，并将保单与这些基线进行比较，该功能使部门能够及时识别偏差并迅速通知相关方。

CIO Srivatsan Raghavan 表示，他的团队借鉴了之前 AI 项目的经验和教训，设想了 AI 在保险合规功能中可以带来的显著改进。

“我们一直在寻找具有良好投资回报率的 AI 用例，我们认为这是一个值得追求的用例。”他补充道。

事实上，公司已经获得了巨大的回报。新系统减少了行政工作量，降低了错误和不合规的风险，从而提高了运营效率和风险管理，OHLA 估计新系统将把分包商的不合规率从 10% 降至 2%，每年可节省 440 万美元。

新的 Putnam 平台加速了应用程序开发

组织：Putnam Investments，现在的 Franklin Templeton

项目：Putnam Investments 云优先 DevOps 测试数据管理平台，提供世界一流的数字客户体验

IT 领导：Sumedh Mehta，项目时任 CIO

Putnam Investments（于 2024 年 1 月被 Franklin Templeton 收购）的数字领导层认识到开发团队需要以与客户需求变化相匹配的速度交付软件。

因此，他们委派工程团队开发一个新的技术架构，配备工具和流程，以便快速实现创新和变革，公司寻求使用更高水平的自动化，在持续改进和持续交付（CI/CD）周期中开发和发布软件。

结果：一个云 DevOps 测试数据管理平台，使团队能够快速建立新的数据环境。

“我们追求的是一种快速且经济有效的方式，为投资用户和技术合作伙伴提供高质量的测试数据，”在 Putnam Investments 赞助并指导该项目的 Joseph Gaffney 说，他现在是 Franklin Templeton 的 IT 副总裁。

“这个项目具有变革性，因为我们能够在几分钟内而不是几天内为业务用户和敏捷技术团队提供高质量的数据，”他补充道，“最大的好处是它为我们的业务用户和技术团队提供了持续改进和快速行动的灵活性，无需再等待高质量的数据，因此，从软件开发的角度来看，投资回报率是巨大的，开发人员可以随时获得生产质量的数据，这大大加快了我们的上市时间。从云成本的角度来看，Delphix 数据虚拟化帮助我们在存储方面实现了显著的成本节约，我们不再需要在测试环境中附加存储的物理数据库。”

Gaffney 表示，Franklin Templeton 现在使用该平台来帮助其整合项目。

Regeneron 借助数据加速药物发现和开发

企业：Regeneron Pharmaceuticals

项目：集中数据平台：利用数据提升科学

IT 领导：Bob McCowan，资深副总裁兼 CIO

数据对于药物发现、开发和商业化至关重要。因此，Regeneron 的员工需要访问和分析来自多个来源的数据，以帮助他们减少实验、简化工作流程并改进流程理解和控制。

然而，数据孤岛、数据整合、数据可发现性限制、缺乏通用数据词汇、数据管理实践的差异以及其他问题给员工访问和使用数据以推进他们的工作和公司的目标带来了挑战。

因此，Regeneron 认识到需要彻底改革其数据管理实践，以更好地使员工能够在接近实时的情况下有效地得出可操作的见解并做出数据驱动的决策。

“我们的数据被关在监狱里，我们需要将其解放出来，”Regeneron 研究和临床前开发 IT（RAPD-IT）的解决方案合作伙伴副主任 Hussain Tameem 说，“我们希望引入来自不同来源的数据，并使其一致地可供所有用户使用，以支持他们的工作。”

为此，Regeneron 创建了集中数据平台（CDP），这是一种云解决方案，利用数据湖和数据目录技术以及 AI 和机器学习，在公司的临床前制造和流程开发以及良好制造实践团队中实现数据访问、治理、集成和分析的统一方法。

该平台自动化了冗长的数据处理步骤，使科学家能够高效地分析数据，并增加了流程洞察力，它还支持流程开发、技术转移和制造工艺改进——所有这些都支持公司将新药物带给患者的使命。

此外，它显著减少了数据科学家花费在请求和组织数据上的时间和精力，使他们有更多时间实际分析数据。

“这个平台以一种人们可以开始查询数据的方式提供高质量数据，”资深副总裁兼 CIO Bob McCowan 说，“以前我们无法看到的信息现在非常清晰，我们现在可以从中获得巨大的价值。”