借助 AI 主導的預測性分析、AI 驅動的對話式搜索和 生成式人工智慧
使用戶、服務代理和IT人員能夠透過私密設備找到他們需要的答案 生成式人工智慧
在 DevOps 中採用 AI,加快應用交付、開發和自動化軟體的速度 測試
利用生成式 AI 提升客戶溝通和體驗,助力客戶成功
利用 AI 內容管理和智慧 AI 內容助手提高工作效率
更智慧的連接,獲得更好的見解
利用 AI 網路安全和敏捷威脅檢測改善安全態勢
應對任何數據分析挑戰 - 無一例外
使用身份驅動的物聯網平臺安全地跟蹤資產和貨物,該平臺由 人工智慧
釋放您的 AI 潛力
通過 AI 驅動的企業搜索,使用戶能夠查找結構化和非結構化數據
構建資訊流以推動生成式 AI
通過多存儲庫,讓使用者更快、更輕鬆地訪問他們需要的答案 基於 AI 的搜尋,可讓您自定義從點擊到對話的所有內容 ⟶
徹底改變雲互聯網的連接 ⟶
利用 AI 增強智慧工作空間,實現工作現代化 ⟶
利用敏捷 AI 的強大功能重塑威脅搜尋以改善安全態勢 ⟶
通過 AI 驅動的 DevOps 體驗提升數百萬開發人員的體驗 ⟶
利用私有生成式 AI 實現客戶溝通轉型 ⟶
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越來越多的物流公司正在採用人工智慧來更好地優化物流流程,預計到 2025 年將有 60% 的物流公司採用該技術。[1]
為了最大限度地減少二氧化碳排放,物流和運輸部門正在向更可持續的物流運營過渡。[2]
持續的供應鏈挑戰促使公司採用更多的多管道物流網路,並允許第三方物流承運人快速適應。[3]
對互聯業務系統和端到端物流生態系統可見性的需求正在推動公司通過物流 4.0 將所有物流流程數位化。[4]
公眾對綠色運營的需求正在推動公司採用電動汽車和自主無人機技術進行最後一英里的交付。[5]
公司正在引入更多本地化的履行中心和倉庫,以增加當日送達服務並顯著提高客戶滿意度。[6]
在擴展生態系統中實現貨運和資產的端到端可見性
自動化和優化供應鏈流程
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利用 Armstrong & Associates 2020 年頂級 3PL 提供者名單中排名前 25 位的 3PL 運營商中 82% 使用的業務網路。[7]