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使用Amazon Q和Amazon Bedrock加速医疗技术创新
Availity在软件开发生命周期中面临挑战，日常任务消耗大量时间和资源，阻碍了创新。为解决此问题，该公司实施了Amazon Q和Amazon Bedrock，自动化这些重复性任务，使工程师能够专注于更具创造性的开发方面。结果，Availity实现了显著转型，33%的代码由Amazon Q Developer生成，其建议接受率达31%。此外，自动化实现了12,600次安全扫描的自主执行，并将发布评审会议从数小时缩短至数分钟，显著提高了整体效率和生产力。
AI生成代码占比
33%
来源披露
建议接受率
31%
来源披露
自主执行安全扫描次数
12,600次
来源披露
01
业务背景
Availity在软件开发生命周期中面临挑战，日常任务消耗大量时间和资源，阻碍了创新。为解决此问题，该公司实施了Amazon Q和Amazon Bedrock，自动化这些重复性任务，使工程师能够专注于更具创造性的开发方面。结果，Availity实现了显著转型，33%的代码由Amazon Q Developer生成，其建议接受率达31%。此外，自动化实现了12,600次安全扫描的自主执行，并将发布评审会议从数小时缩短至数分钟，显著提高了整体效率和生产力。
02
遇到的问题
Availity的软件开发团队被耗时但必要的例行任务拖累，工程师将大量时间花在协调会议、文档编写与例行评估上，而非解决复杂问题，阻碍创新。
03
AI 解决方案
首先采用Amazon Q Developer进行代码补全与对话式编程，随后利用Amazon Bedrock与Amazon Q Business构建专用机器人（如生产就绪机器人、风险评估机器人、安全机器人），直接集成到开发工具链中，自动化文档编写、安全扫描、风险评估与发布评审，将AI作为编程伙伴赋能工程师聚焦创新。
- 12024年1月开始探索Amazon Q，首先在少数工程师中试点Amazon Q Developer进行代码补全
- 2将Amazon Q Developer扩展至嵌入式对话编程，辅助开发人员快速解决复杂问题
- 3使用Amazon Bedrock和Amazon Q Business开发专用流程自动化机器人：生产就绪机器人、风险评估机器人、安全机器人
- 4将机器人集成到Availity的开发工具和聊天系统中，实现自动化文档、安全扫描和发布评审
04
实施结果
AI生成代码占比：33%（未披露）
建议接受率：31%（未披露）
自主执行安全扫描次数：12,600次（未披露）
发布评审会议时间：从3小时降至数分钟（缩短至数分钟）
AI生成代码行数：19,500行（未披露）
05
风险与边界
未披露
“Amazon Q is completely different from just having an AI chatbot or an AI assistant in your integrated development environment.”
Michael Privat · Chief Architect and Chief Data Officer
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。