OpenText 擁有數十年的專業知識,可協助您開啟資料、連結人員與流程、 並透過信任為 AI 提供助力
以全新方式檢視資訊
了解您的業務、資料和目標的 AI
向更快的決策打個招呼。您的安全個人 AI 助理已準備好開始工作 工作
利用生成式 AI 獲得更深入的供應鏈洞察
通过人工智能内容管理和智能人工智能内容助手为工作提供动力
利用 AI 網路安全和敏捷威脅檢測改善安全態勢
实现更快的应用程序交付、开发和自动化软件测试
提升客户沟通和体验,促进客户成功
让用户、服务代理和 IT 人员能够找到所需的答案
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透過在更聰明的數據平台上進行即時分析來預測、採取行動並獲勝
使用多重儲存庫,讓使用者更快、更輕鬆地獲得所需答案 以 AI 為基礎的搜尋,可讓您將點擊到對話的所有內容上下文化
透過安全的 B2B 整合平台,只需連線一次,即可接達任何地方
徹底改變雲互聯網的連接
企業保護的整合式網路安全解決方案
專用的資料保護與安全解決方案
利用敏捷 AI 的強大功能重塑威脅搜尋,改善安全態勢
借助 AI 驅動的 DevOps 自動化、測試和質量,更快地交付更好的軟體
獲得所需的清晰度,以降低 IT 作業的成本和複雜性
利用來自私有雲的自助服務功能,重新定義第一級業務支援功能 生成式人工智能
使用經過驗證的方法建立自訂應用程式OpenText 資訊管理技術
使用OpenText Cloud API 創建實時資訊流,實現自訂應用程式和工作流程。 實現自訂應用程式和工作流程
安全資訊管理與可信賴的 AI 相結合
統一的資料框架可提升資料與 AI 的信任度
您可以使用資料語言建立、部署和迭代代理的地方
一套可幫助擷取資料和自動化元資料標籤的工具,以助力人工智慧的發展
一套服務和 API,讓管理變得主動且持久
專業服務專家助您踏上 AI 之旅
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加快應用程式的交付速度,以及更早、更頻繁地進行測試的競爭從未停止。但是,飆升的維護成本、隱藏的缺陷、人才庫的萎縮以及昂貴的延遲,都會讓您迅速落後於競爭對手。
OpenText™ DevOps Aviator™ 改變了遊戲規則,將針對 DevOps 的生成式 AI 和下一代 LLM 帶入軟體交付生命週期的核心。內嵌於 OpenText Core Software Delivery PlatformDevOps Aviator 可協助開發人員更快速地運作、更智慧地自動化,並提供即時洞察,以優化您的數位價值流 KPI。
使用 Google Vertex AI 和 GitHub Copilot 簡化軟體交付
使用情境感知的 AI 搜尋功能,可針對任何問題找出精確的答案,讓您在問題發生時,有足夠的知識與洞察力協助團隊做出明智的決策。
超越編碼。使用 AI 驅動的測試自動化、BDD 轉換和缺陷解決功能來擴充 GitHub Copilot,讓品質成為您的競爭優勢。
利用人工智能預測和績效洞察,幫助您在最後期限前完成交付、減少浪費,並讓您的團隊自由創新。
透過人工智能驅動的根本原因分析和瑕疵控制,更快發現並修復問題,讓應用程式保持穩定,為生產做好準備。
在幾分鐘內自動化!轉換手動腳本、立即產生測試,並直接從使用者階段擷取瑕疵 - 沒有瓶頸,也沒有積壓。
使用適用於 DevOps 的 AI,以全生命週期智慧將安全性左移。提早偵測漏洞、主動建模威脅,並準時提供安全的版本。
使用生成式人工智能節省時間並發佈更優質的軟體產品
您隨時隨地的副駕駛,讓交付更清晰。向 AI 提出任何問題 - 功能、缺陷、任務、測試 - 即時獲得精確、通俗易懂的答案。省去跳工具的麻煩。快速建立故事與任務,讓工作持續進行。
在幾秒鐘內將手動測試轉換為自動化資產。選擇無編碼工作流程或 Gherkin BDD 以符合您的風格,並加速交付,無須交接或返工。
從估計轉換為證據。使用歷史速度和人工智能驅動的洞察力,有信心地預測功能交付和發行時程。保持步調一致、不偏離軌跡,並領先於風險。
分秒必爭。立即將數小時的使用者記錄轉換為可行的洞察力。自動偵測問題,將問題轉換為缺陷或測試步驟,以更少的工作量更快地解決問題。
提升測試涵蓋率,卻不增加開銷。立即產生測試想法和測試步驟,增加測試策略的廣度和深度,讓您可以專注於最重要的事情。
再也不用在未測試的情況下出貨。利用 GitHub Copilot 快速建立 JUnit 回歸測試,並使用 Java 和 Selenium 進行智慧型 UI 自動測試,以確保可重複的高品質使用者體驗。
輕鬆向左移動安全。利用適用於 DevOps 的 AI 以及業界標準的 STRIDE 建模,主動發現弱點,並將安全設計嵌入每個衝刺階段。
使用 GitHub Copilot 縮短分流時間並減少解決工作。總結會話、找出根本原因,並浮出水面的修復策略 - 快速、清楚且工程師已準備就緒。
OpenText DevOps Aviator 幫我們在 2 週的週期內,將測試分析縮短了將近 3 天。這反过来又幫助我們提高了自動化覆蓋率,從大約 65% 提高到 95%。