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GoPerform：AI 驱动的绩效反馈
Cognizant 使用 Azure 机器学习服务增强了其 GoPerform 绩效管理平台，以评估经理评论的有效性。利用 HR 训练数据，团队构建了基于向量的长短期记忆（LSTM）模型，提供实时、亚秒级反馈，并对经理反馈进行记录和分类。在 Microsoft 支持下，该解决方案在 7 个月内实现企业级部署。Cognizant 还通过 Live Support Bot 集成了生成式 AI/LLM 功能，并计划扩展 LLM 辅助以帮助经理撰写反馈。
初始实施时，81% 的经理反馈被归类为“有效”，在最近的绩效周期中提升至 96%。
未披露
该解决方案在 7 个月内实现企业级部署。
未披露
增强的反馈记录和分类提高了绩效管理效果和利益相关者更新。
未披露
01
业务背景
Cognizant 使用 Azure 机器学习服务增强了其 GoPerform 绩效管理平台，以评估经理评论的有效性。利用 HR 训练数据，团队构建了基于向量的长短期记忆（LSTM）模型，提供实时、亚秒级反馈，并对经理反馈进行记录和分类。在 Microsoft 支持下，该解决方案在 7 个月内实现企业级部署。Cognizant 还通过 Live Support Bot 集成了生成式 AI/LLM 功能，并计划扩展 LLM 辅助以帮助经理撰写反馈。
02
遇到的问题
03
AI 解决方案
04
实施结果
初始实施时，81% 的经理反馈被归类为“有效”，在最近的绩效周期中提升至 96%。：
该解决方案在 7 个月内实现企业级部署。：
增强的反馈记录和分类提高了绩效管理效果和利益相关者更新。：
该系统在过去两年中每年为约 100 万条评论提供亚秒级响应。：
通过 Live Support Bot 集成生成式 AI/LLM 功能，协助经理撰写反馈。：
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风险与边界
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信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。