Travelport 官方明確表示，這是一場針對旅遊軟體建構方式的全面改造，而非僅限於小規模測試，相關功能預計在 2026 年稍晚正式進入市場 。

讓軟體開發本身就是 AI 加速器

合作的一大亮點在於軟體交付流程的變革。Claude 被整合進 Cognizant 的工程平台中，用於輔助程式碼開發、自動化測試案例生成及程式碼審查 。

由於 Travelport 的程式碼庫長年累積了航空、飯店與旅行社的複雜商業邏輯，現代化更新的難度極高。Claude 具備的大型脈絡窗口（Context Window）正是為了解決此痛點，它能大規模分析舊有程式碼，撈出深埋其中的商業邏輯——這被 Cognizant 視為企業現代化中最艱鉅的技術挑戰之一 。

此外，Cognizant 也將 Claude 融入其 Neuro AI 多代理人加速器底層的開源函式庫 Neuro-san 中，目標是顯著縮短 Travelport 的軟體交付週期 。

打通最後一哩路：將對話直接轉為訂單

對旅客與旅行社代理最有感的，將是建構在 Travelport 的 MCP（模型上下文協定，Model Context Protocol）架構上的新介面層。MCP 這項由 Anthropic 發明的協定，提供了標準化的方式讓 Claude 連接外部工具與資料來源。Travelport 運用 MCP，讓平台能接收旅客的對話請求，並直接將其轉化為包含即時庫存確認的訂單 。

這補上了業界長期以來的缺口：AI 可以推理與規劃旅程，但始終無法在 GDS 中針對即時庫存進行交易。此合作正是為了將推理系統與交易平台進行實質連結 。

旅遊管理公司（TMC）的終極自動化夢

對企業差旅與旅遊管理公司（TMCs）來說，日常作業將迎來巨變。該平台將吸收更多目前由人工處理的認知工作：包含快速篩選合適的旅遊選項、在航班發生變動時自動化換票與重訂作業，並將「中斷預警智慧」直接嵌入流程——例如在旅客訂位前，就推薦統計上中斷風險較低的中轉路線 。

Travelport 的客戶指出，在大型 TMC 中，就算每位代理每天只省下一小時的工時，一年換算下來就是數百萬美元的生產力提升 。

三強分工：模型、工程與通路

這場合作的分工相當明確：Anthropic 提供核心 AI 模型與工具；Cognizant 投入工程人才與企業整合經驗進行大規模部署；Travelport 則貢獻旅遊基礎設施與分銷網路 。

初步的落地場景將集中在 Travelport Trip Services 平台，也就是負責訂位、換票、退款與客服的系統，上層則搭配 MCP 對話式介面 。

延伸既有的 AI Builder 策略

此次合作也是 Cognizant 與 Anthropic 自 2025 年 11 月首度宣布結盟以來的延伸。當時 Cognizant 宣布導入 Claude 以加速企業 AI 落地，並將 Claude 部署給內部約 35 萬名員工使用 。

如今，Anthropic 已被視為 Cognizant 全球 AI 生態系中的「節點合作夥伴」。Travelport 案反映了 Cognizant 更宏觀的「AI Builder」策略：也就是結合產業知識、系統整合與營運責任，協助企業從 AI 實驗階段走向大規模生產 。

產業巨頭怎麼說？

Cognizant 執行長 Ravi Kumar S 將此交易定位為規模化的速度與品質之爭：「這次合作是要給 Travelport 加速前進的工具，並在規模化時交出更高品質。這就是 AI Builder 模式設計的初衷」 。

Travelport 執行長 John Mangelaars 則形容這段關係帶來了「真正的 AI 超能力」 。

Anthropic 聯盟主管 Rich O'Connell 則直接點出技術痛點：「橫跨龐大複雜的程式碼庫進行推理，是 Claude 最擅長的事——而這正是旅遊基礎設施所要求的核心能力」 。

下一步往哪走？

Travelport 表示，其雲端原生平台的重大版本釋出在即，而從這次合作催生的首批客戶端功能，預計將在 2026 年內上市 。這場合作的成功指標，不會只是在展示簡報上，而在於 Travelport 整體軟體交付週期是否真的大幅縮短，以及 TMC 手動重訂與組裝行程的工時是否能出現顯著且可量化的下降。

Travelport 官方明確表示，這是一場針對旅遊軟體建構方式的全面改造，而非僅限於小規模測試，相關功能預計在 2026 年稍晚正式進入市場 。

讓軟體開發本身就是 AI 加速器

合作的一大亮點在於軟體交付流程的變革。Claude 被整合進 Cognizant 的工程平台中，用於輔助程式碼開發、自動化測試案例生成及程式碼審查 。

由於 Travelport 的程式碼庫長年累積了航空、飯店與旅行社的複雜商業邏輯，現代化更新的難度極高。Claude 具備的大型脈絡窗口（Context Window）正是為了解決此痛點，它能大規模分析舊有程式碼，撈出深埋其中的商業邏輯——這被 Cognizant 視為企業現代化中最艱鉅的技術挑戰之一 。

此外，Cognizant 也將 Claude 融入其 Neuro AI 多代理人加速器底層的開源函式庫 Neuro-san 中，目標是顯著縮短 Travelport 的軟體交付週期 。

打通最後一哩路：將對話直接轉為訂單

對旅客與旅行社代理最有感的，將是建構在 Travelport 的 MCP（模型上下文協定，Model Context Protocol）架構上的新介面層。MCP 這項由 Anthropic 發明的協定，提供了標準化的方式讓 Claude 連接外部工具與資料來源。Travelport 運用 MCP，讓平台能接收旅客的對話請求，並直接將其轉化為包含即時庫存確認的訂單 。

這補上了業界長期以來的缺口：AI 可以推理與規劃旅程，但始終無法在 GDS 中針對即時庫存進行交易。此合作正是為了將推理系統與交易平台進行實質連結 。

旅遊管理公司（TMC）的終極自動化夢

對企業差旅與旅遊管理公司（TMCs）來說，日常作業將迎來巨變。該平台將吸收更多目前由人工處理的認知工作：包含快速篩選合適的旅遊選項、在航班發生變動時自動化換票與重訂作業，並將「中斷預警智慧」直接嵌入流程——例如在旅客訂位前，就推薦統計上中斷風險較低的中轉路線 。

Travelport 的客戶指出，在大型 TMC 中，就算每位代理每天只省下一小時的工時，一年換算下來就是數百萬美元的生產力提升 。

三強分工：模型、工程與通路

這場合作的分工相當明確：Anthropic 提供核心 AI 模型與工具；Cognizant 投入工程人才與企業整合經驗進行大規模部署；Travelport 則貢獻旅遊基礎設施與分銷網路 。

初步的落地場景將集中在 Travelport Trip Services 平台，也就是負責訂位、換票、退款與客服的系統，上層則搭配 MCP 對話式介面 。

延伸既有的 AI Builder 策略

此次合作也是 Cognizant 與 Anthropic 自 2025 年 11 月首度宣布結盟以來的延伸。當時 Cognizant 宣布導入 Claude 以加速企業 AI 落地，並將 Claude 部署給內部約 35 萬名員工使用 。

如今，Anthropic 已被視為 Cognizant 全球 AI 生態系中的「節點合作夥伴」。Travelport 案反映了 Cognizant 更宏觀的「AI Builder」策略：也就是結合產業知識、系統整合與營運責任，協助企業從 AI 實驗階段走向大規模生產 。

產業巨頭怎麼說？

Cognizant 執行長 Ravi Kumar S 將此交易定位為規模化的速度與品質之爭：「這次合作是要給 Travelport 加速前進的工具，並在規模化時交出更高品質。這就是 AI Builder 模式設計的初衷」 。

Travelport 執行長 John Mangelaars 則形容這段關係帶來了「真正的 AI 超能力」 。

Anthropic 聯盟主管 Rich O'Connell 則直接點出技術痛點：「橫跨龐大複雜的程式碼庫進行推理，是 Claude 最擅長的事——而這正是旅遊基礎設施所要求的核心能力」 。

下一步往哪走？

Travelport 表示，其雲端原生平台的重大版本釋出在即，而從這次合作催生的首批客戶端功能，預計將在 2026 年內上市 。這場合作的成功指標，不會只是在展示簡報上，而在於 Travelport 整體軟體交付週期是否真的大幅縮短，以及 TMC 手動重訂與組裝行程的工時是否能出現顯著且可量化的下降。