人工智能
激活 AgenticOps，从被动响应转向主动预测
构建可信赖的智能工作流，预测问题、加速解决并实现跨团队响应自动化。
48%
的安全专业人员预计人工智能将带来足以改变行业面貌的好处。
86%
的 CISO 表示，人工智能将有助于缓解技能差距和人才短缺问题。
91%
的企业表示，AIOps 是实现其可观测性目标的关键因素。
数说人工智能
利用共享智能将安全、IT、工程和网络整合起来
统一安全、基础设施和网络的遥测数据。为安全运维（SecOps）、IT 运维（ITOps）、工程和网络运维（NetOps）团队提供上下文信息，以降低网络风险、监控从芯片到代理的 AI 运行情况，并识别问题以更快地恢复服务。
借助 AI 助手加速洞察和行动
Splunk AI 助手帮助团队调查问题、发现答案并自信地采取最佳行动。它基于您的环境并由人工审批，可减少人工工作、加快问题解决速度，并帮助更多用户更快地从 Splunk 中获益。
部署托管 AI 模型以实现更准确的决策
通过构建和使用自定义模型的引导式工作流程，加快价值实现速度。分析数据，随着时间优化输出，并针对异常检测和预测分析等常见用例触发实时警报。
激活代理和 MCP 以实现引导式解决方案
部署原生代理，在人工监督下规划和执行分类或故障排除，同时 Splunk 的模型上下文协议 (MCP) 服务器协调跨数据源和生态系统的端到端工作流。
通过协作式 AI 工作流加速团队调查
AI Canvas 可作为分析师的协作中心。通过直接在统一的数据和上下文层之间协作，它使不同团队能够共同解决复杂问题。它将调查转化为快速迭代的执行周期，使利益相关者能够就正确的行动达成一致。
客户案例
REPAY 利用 Splunk 可观测性云中的 AI 助手，践行“回馈用户”的理念
借助 AI 助手，我们能够快速识别问题，理解他们的意图，并与客户合作，寻找更好的获取所需数据的方法。
50%
更快分类
30%
将事务延迟减少 30%
客户案例
Bosch 利用 Splunk 的数据驱动洞察，构建可持续的未来
Splunk 的实时监控帮助我们立即识别能源浪费，使我们能够采取行动并降低运营中的能耗。
客户案例
美国国家儿童医院利用 Splunk 的自动化功能更快地响应和修复威胁
我们开始讨论如何通过向安全团队发出警报并深入调查这些密码重置事件来自动化该流程，以便我们能够阻止这种情况发生。
40%
提高对威胁的检测能力
25%
提高分析师的生产力
