每年，CIO 100獎項都會強調IT創新和領導力的領先例子，展示技術的變革力量。
今年被認可的100個項目來自多個行業，采用各種技術解決棘手問題，開辟新可能性，并讓企業在競爭中占據優勢。
以下10個獲獎項目展示了當今企業中IT的強大力量和現代CIO及其團隊的智慧，代表了2024年獲獎者群體。
TCS采取智能方法減輕威脅
企業：Tata Consultancy Services
項目：Machine-First Security Operations Center — 減輕網絡威脅
IT領導：項目部署時的CIO Sukanya Santha
最近，網絡威脅的數量、速度和復雜性顯著增加，Tata Consultancy Services (TCS)的IT領導者們——像世界各地的領導者一樣——已經注意到這一點。為了對抗不法分子，TCS決定部署自動化、AI和機器學習，打造更復雜的AI輔助企業防御。
“TCS的網絡安全自動化和智能化負責人Kunal Krushev說：“該項目代表了一項變革性舉措，旨在應對不斷變化的網絡威脅形勢。我們認識到AI有可能徹底改變數字領域，并明白傳統的SOC模型需要進化。”
該項目使用了Machine First Delivery Model（由TCS設計的數字轉型框架）和先進的AI/ML技術，將模擬人類邏輯的機器人和智能自動化工作流引入公司的安全運營中心（SOC）。
該計劃為公司的安全運營帶來了多種功能，它自動化和簡化了復雜的工作流，從而減少了錯誤的風險，并使分析師能夠專注于更具戰略性的任務，其AI/ML驅動的預測分析增強了主動威脅狩獵和釣魚調查的能力，并自動化了案例管理，迅速識別威脅。智能威脅學習功能使機器人能夠不斷學習，快速檢測和響應威脅，并能夠獨立采取緩解措施。
如今全面部署后，TCS看到了顯著的收益。該項目增強了協調能力，因為自動化API不僅促進了與安全工具的互動，還簡化了協調工作并提高了緩解響應速度，它還將手動分析時間減少了70%到80%，并減輕了警報疲勞，因為自動化工作流幫助優先處理警報并減少誤報，從而使分析師能夠專注于真正的安全事件。
Baptist Memorial采用云技術確保韌性
組織：Baptist Memorial Health Care
項目：云端電子病歷災難恢復響應
IT領導：首席信息和數字官 Tom Barnett
當Tom Barnett成為位于孟菲斯的Baptist Memorial Health Care的CIDO時，他發現了一個重大漏洞：該醫療系統的數據中心位于高風險的斷層、洪水和龍卷風區域。
Barnett認識到需要一個災難恢復策略來解決這一漏洞，并幫助防止對超過400萬名患者服務的重大中斷。
Barnett于2023年開始制定這一策略，他希望繼續使用Baptist Memorial的本地數據中心，以確保財務、安全和連續性，因此，他和他的團隊探索了允許將該數據中心作為一部分的選項，這些選項包括托管一個次要數據中心、將業務連續性外包給供應商以及建立私有云解決方案。Barnett與一家咨詢公司合作，最終確定了獲勝策略：在云托管的基礎設施中建立一個鏡像的生產電子病歷（EMR）環境。
該項目的主要目標是確保在計劃的故障轉移事件期間，EMR能夠保持100%的功能，實現小于一分鐘的恢復點目標，以及對于關鍵服務的恢復時間目標為兩小時。
為了實現這些目標，咨詢公司和Baptist Memorial確定了一個解決方案，包括全云基礎設施、支持臨床數據流的122個接口連接、混合高可用性NetScaler基礎設施、專用直接連接電路/全冗余以及安全優先模型。
最終結果在2024年初完成并全面投入使用，是在云基礎設施中鏡像的數據中心EMR。Barnett解釋說，數據在兩者之間保持同步，因此如果本地數據中心中斷，我可以將所有內容切換到云端。
自主開發框架革新了Equinix的API開發
企業：Equinix
項目：Kernel項目
IT領導：CIO Milind Wagle
像所有數字組織一樣，Equinix認識到增長需要安全訪問數據，而API是實現這種訪問的關鍵。
然而，跨多個應用程序、自定義解決方案和多樣化開發團隊管理API實施帶來了挑戰。為了解決這些問題，Equinix的數字集成業務服務團隊成立了一個四人專門小組來創建Kernel項目。
Kernel項目框架利用模板和AI增強功能來簡化編碼過程，AI增強功能使用基于組織數據、用例和過去測試案例的訓練模型生成測試案例。
該系統補充了預配置的組件、工作流和庫，它使用GitHub持續集成管道來自動化構建和測試過程，集成OpenAPI進行代碼生成，并通過與Kubernetes、Docker和Traefik兼容的容器配置簡化部署。
現在全面部署后，Kernel項目為開發可擴展、高效的基于微服務的應用程序提供了基礎。
CIO Milind Wagle表示，該框架“徹底革新了企業API開發”，帶來了若干變革性優勢，包括加快上市速度和在行業和Equinix標準內構建API時提高了兩到三倍的開發人員生產力。
Wagle還表示，Kernel項目有助于在團隊間培養一種更具合作性和開發導向的文化，積極影響了整個組織的增長。
“它顯著提高了開發人員的生產力和代碼質量，特別是在安全標準方面，加快了產品上市時間，降低了成本，同時確保了高代碼質量和服務卓越，”Wagle表示，“該框架通過企業范圍內的內部資源共享倡議促進了創新和協作。總體而言，Kernel項目使Equinix在可擴展、高效、安全和基于微服務的企業應用程序開發方面取得了無與倫比的成功。”
斯坦福醫學院利用GenAI提升搜索體驗
組織：斯坦福大學醫學院
項目：轉變學術醫學中心的站點搜索
IT領導：Michael A. Pfeffer，高級副總裁、首席信息和數字官兼技術與數字解決方案副院長
斯坦福大學醫學院作為一個學術醫療機構，擁有超過20萬個網頁，涵蓋最新的疾病、治療、臨床試驗和研究進展。來自世界各地的醫生、研究人員、政策制定者、學生、患者和護理人員都會訪問這些頁面。
盡管這些頁面使用廣泛且已建立，學校的技術與數字解決方案團隊看到了利用AI改造搜索體驗的機會，采用了下一代語義搜索引擎，滿足不同用戶群體（用戶角色）的需求。
目標是讓訪問者能夠更快更準確地找到他們需要的信息，改善他們的整體數字體驗，幫助機構實現關鍵的數字目標，并使機構能夠利用訪問者的搜索行為來提取和提供對醫療中心的見解。
團隊選擇結合大語言模型（LLM）使用檢索增強生成（RAG）技術，以提升搜索功能的智能性。RAG提高了搜索結果的相關性和準確性，而LLM增強了搜索系統的自然語言處理能力。
斯坦福大學醫學院于2023年11月推出了GenAI搜索，成為首個提供此類功能的學術醫學機構。
“這是一種與網絡和搜索互動的新方式，它不僅返回網頁列表，還向用戶提供更豐富的內容，而且通過GenAI搜索結果產生的內容使用戶能夠訪問生成該信息的網絡部分，如果他們愿意，可以深入挖掘，”高級副總裁兼首席信息和數字官以及內科副院長兼臨床教授Michael A. Pfeffer表示，“這是一種尋找信息的令人興奮的新方式。”
Moderna的GenAI產品在公司內部普及AI的使用
企業：Moderna
項目：mChat（Moderna聊天）
IT領導：Brad Miller，CIO
Moderna迅速抓住了GenAI的潛力，創建了mChat。mChat是Moderna聊天的簡稱，是一個為GPT、Claude和Gemini等大型語言模型（LLMs）開發的自制GenAI客戶端。
Moderna推出mChat，為員工提供了一個高度安全、私密、用戶友好的界面，以訪問GenAI模型。
從這一項目開始，Moderna的IT領導層就認識到使用外部平臺（如ChatGPT）的隱私問題，因此，CIO Brad Miller與AI工程主管Andrew Giessel等人選擇使用OpenAI的后端API創建一個alpha應用程序，并采用零數據保留架構來保護公司的數據。
這使團隊能夠向一小群高級領導展示該技術進行測試，經過嚴格的數據控制和安全審查，并在高級領導中成功測試后，公司決定在僅六周后向所有員工推出mChat。
為確保應用的推廣，公司利用其AI學院并創建了一個轉型團隊，對員工進行mChat使用和潛力的培訓，這些努力取得了成果，在mChat推出后兩個月內，近一半的Moderna員工積極使用mChat，幾個月后這一比例上升到近65%。此外，這65%幾乎涵蓋了所有有能力使用mChat設備的員工。
Moderna繼續改進這一應用，并認為mChat具有變革性。
“通過提升全體員工的技能，將AI嵌入到你的員工隊伍中，可以顯著增加每位員工的價值，同時讓人們專注于真正重要的工作，大幅提高生產力，”Moderna的AI產品和平臺副總裁Brice Challamel表示。
數據轉型賦予Neighborly競爭優勢
企業：Neighborly
項目：新的分析時代——家庭服務行業的變革之旅
IT領導：Amer Waheed，CTO
在存在的前40多年里主要依靠經驗和直覺做決策后，Neighborly正在采用一個新的數據平臺來實現數據驅動的決策。
公司通過將數據從過時的SQL服務器遷移到現代AWS數據湖，開始了其新的分析時代，隨后，他們建立了一個先進的基于云的分析平臺，并設計了創新的數據架構，同時，他們開發了多個機器學習和AI模型來解決業務挑戰，并在QuickSight中創建了一個新的儀表板門戶，以提供跟蹤每個實施行動結果的全面視圖。這使數據民主化，并在整個組織中傳播了關鍵的業務洞察。
“我們創建了一個平臺來攝取、處理并從數據中獲取價值，以便我們能夠理解數據告訴我們的內容，”Neighborly的CTO Amer Waheed解釋道。
Waheed表示，創建由數據和分析副總裁Karen Nogueira領導的數據科學團隊對于成功至關重要，同樣重要的是明確數據平臺可以帶來的業務價值。
經過幾年的努力，該平臺全面部署，使這家家庭服務公司Neighborly能夠詳細了解和理解客戶的旅程和期望，從而使公司能夠定制服務，更好地滿足客戶需求，這些好處提高了客戶滿意度，支持了特許經營者，并幫助Neighborly發展業務。
“這個項目實際上是一種全新的商業運作方式。”Waheed說。
Nogueira表示，這個新數據平臺賦予了Neighborly競爭優勢，幫助公司“提高效率，降低成本，創造更多收入，并最終更快地獲得成果。”
Novva 的無水冷卻系統改善了數據中心的可持續性和性能
企業：Novva 數據中心
項目：科羅拉多斯普林斯數據中心的創新無水冷卻系統每年節省數百萬加侖水
IT 領導：Steve Boyce，關鍵任務副總裁
Novva 數據中心在其科羅拉多斯普林斯設施中通過實施一種專有的無水冷卻系統，成功實現了可持續發展。
公司利用高架地板、周圍空氣和熱交換線圈，創建了一個無需浪費水就能冷卻設施服務器的系統，該系統通過熱交換線圈回收加熱的空氣，或者在封閉循環中使用制冷劑將其轉化為冷空氣，它還利用夜間較低的溫度，在全年 75% 到 80% 的時間里采用環境空氣冷卻，在剩余的 20% 到 25% 的時間里，它采用將環境空氣與無水冷卻技術相結合的混合系統來優化效率。
Novva 估算其系統每年節省 1.5 到 2 億加侖本來需要用于冷卻設施的水，這一成就尤其重要，因為科羅拉多河的水資源迅速枯竭以及該地區提出的用水削減計劃引發了擔憂。
“水是一種重要資源，我們希望盡我們所能保護它，”Novva 的自動化和控制經理 Jared Coleman 說。他指出，該系統不僅節省了資源，還提高了數據中心的性能。“這個項目真正體現了我們的商業運作方式。你不必為了商業而剝削環境，商業也不必因為環境意識而受損。”
Novva 的方法違背了數據中心的常規設計，傳統數據中心通常使用水作為其主要冷卻方法，這種做法往往對當地資源造成壓力，并引發希望或被要求跟蹤其環境足跡的利益相關者的擔憂。
Novva 首次在其猶他州園區部署了無水冷卻系統。Coleman 說，計劃在所有數據中心實施這一系統。
OHLA 利用 AI 實現保險合規以降低風險并節省成本
企業：OHLA USA
項目：利用 AI 和自動化實現分包商保險合規
IT 領導：Srivatsan Raghavan，CIO
OHLA USA 是一家專注于基礎設施項目的公司，年收入達 12 億美元，管理著數十個項目，擁有數百家分包商，分包商完成了約三分之一的工作，公司每年處理 700 多起索賠，依靠保險來減輕財務風險。
盡管保險在行業中至關重要，但 OHLA 發現其長期使用的保險跟蹤系統和所需的手動輸入工作帶來了效率和風險問題，高管們估計這些問題可能導致數百萬美元的不合規成本。
因此，OHLA 著手用現代化流程取代其用于管理保險跟蹤的定制軟件，公司尋求重新設計工作流程，并結合自動化流程和AI，變革其保險合規處理方式。
新系統于 2023 年部署，消除了項目經理手動輸入保險證書詳細信息的需求，流程自動化提取電子郵件附件，自定義 AI 模型提取并將保單詳細信息保存到數據庫中。
此外，新系統還提供了一個用戶界面，風險部門可以用來存儲保單要求和基線限額，并將保單與這些基線進行比較，該功能使部門能夠及時識別偏差并迅速通知相關方。
CIO Srivatsan Raghavan 表示，他的團隊借鑒了之前 AI 項目的經驗和教訓，設想了 AI 在保險合規功能中可以帶來的顯著改進。
“我們一直在尋找具有良好投資回報率的 AI 用例，我們認為這是一個值得追求的用例。”他補充道。
事實上，公司已經獲得了巨大的回報。新系統減少了行政工作量，降低了錯誤和不合規的風險，從而提高了運營效率和風險管理，OHLA 估計新系統將把分包商的不合規率從 10% 降至 2%，每年可節省 440 萬美元。
新的 Putnam 平臺加速了應用程序開發
組織：Putnam Investments，現在的 Franklin Templeton
項目：Putnam Investments 云優先 DevOps 測試數據管理平臺，提供世界一流的數字客戶體驗
IT 領導：Sumedh Mehta，項目時任 CIO
Putnam Investments（于 2024 年 1 月被 Franklin Templeton 收購）的數字領導層認識到開發團隊需要以與客戶需求變化相匹配的速度交付軟件。
因此，他們委派工程團隊開發一個新的技術架構，配備工具和流程，以便快速實現創新和變革，公司尋求使用更高水平的自動化，在持續改進和持續交付（CI/CD）周期中開發和發布軟件。
結果：一個云 DevOps 測試數據管理平臺，使團隊能夠快速建立新的數據環境。
“我們追求的是一種快速且經濟有效的方式，為投資用戶和技術合作伙伴提供高質量的測試數據，”在 Putnam Investments 贊助并指導該項目的 Joseph Gaffney 說，他現在是 Franklin Templeton 的 IT 副總裁。
“這個項目具有變革性，因為我們能夠在幾分鐘內而不是幾天內為業務用戶和敏捷技術團隊提供高質量的數據，”他補充道，“最大的好處是它為我們的業務用戶和技術團隊提供了持續改進和快速行動的靈活性，無需再等待高質量的數據，因此，從軟件開發的角度來看，投資回報率是巨大的，開發人員可以隨時獲得生產質量的數據，這大大加快了我們的上市時間。從云成本的角度來看，Delphix 數據虛擬化幫助我們在存儲方面實現了顯著的成本節約，我們不再需要在測試環境中附加存儲的物理數據庫。”
Gaffney 表示，Franklin Templeton 現在使用該平臺來幫助其整合項目。
Regeneron 借助數據加速藥物發現和開發
企業：Regeneron Pharmaceuticals
項目：集中數據平臺：利用數據提升科學
IT 領導：Bob McCowan，資深副總裁兼 CIO
數據對于藥物發現、開發和商業化至關重要。因此，Regeneron 的員工需要訪問和分析來自多個來源的數據，以幫助他們減少實驗、簡化工作流程并改進流程理解和控制。
然而，數據孤島、數據整合、數據可發現性限制、缺乏通用數據詞匯、數據管理實踐的差異以及其他問題給員工訪問和使用數據以推進他們的工作和公司的目標帶來了挑戰。
因此，Regeneron 認識到需要徹底改革其數據管理實踐，以更好地使員工能夠在接近實時的情況下有效地得出可操作的見解并做出數據驅動的決策。
“我們的數據被關在監獄里，我們需要將其解放出來，”Regeneron 研究和臨床前開發 IT（RAPD-IT）的解決方案合作伙伴副主任 Hussain Tameem 說，“我們希望引入來自不同來源的數據，并使其一致地可供所有用戶使用，以支持他們的工作。”
為此，Regeneron 創建了集中數據平臺（CDP），這是一種云解決方案，利用數據湖和數據目錄技術以及 AI 和機器學習，在公司的臨床前制造和流程開發以及良好制造實踐團隊中實現數據訪問、治理、集成和分析的統一方法。
該平臺自動化了冗長的數據處理步驟，使科學家能夠高效地分析數據，并增加了流程洞察力，它還支持流程開發、技術轉移和制造工藝改進——所有這些都支持公司將新藥物帶給患者的使命。
此外，它顯著減少了數據科學家花費在請求和組織數據上的時間和精力，使他們有更多時間實際分析數據。
“這個平臺以一種人們可以開始查詢數據的方式提供高質量數據，”資深副總裁兼 CIO Bob McCowan 說，“以前我們無法看到的信息現在非常清晰，我們現在可以從中獲得巨大的價值。”
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