今日的科技及分析領域中許多最先進的作法都應用了人工智慧（AI）與機器學習（ML）。這些創新方法所能進行的技術應用幾乎有無限的可能性：從消除人力工作，到讓軟體能夠根據具體效能指標來做出準確的預測。
所以人工智慧與機器學習（無論是單獨使用或互相結合）會應用在跨產業領域的技術上也就不奇怪了。隨著技術的不斷發展，相關人士及決策者都必須了解如何將其應用在業務上及所可能帶來的優勢。
為此，讓我們深入一點來探討人工智慧和機器學習，特別是產業必須的法規遵循及防止垃圾郵件方面。
人工智慧（AI）和機器學習（ML）：重疊但不能互相置換
在我們深入法規遵循及解決垃圾郵件問題前，技術及高階主管必須要先對人工智慧和機器學習概念有基本的了解。這很重要，因為現今的人工智慧和機器學習在許多領域重疊，而模糊了彼此的界線。
正如TechRadar撰稿人Mike Moore所說，人工智慧包含使用強大的演算法來讓電腦可以比人類更準確、更有效地完成任務，替自動化及其他關鍵流程開啟了大門。Moore解釋說，人工智慧讓硬體可以用自己的方式思考。
另一方面，機器學習更進一步地讓電腦不僅能夠完成以前需要人工干預的工作，還可以根據這些工作經驗及用於完成工作的資料來學習和推進。
技術專家Patrick Nguyen在Adweek上做出很好的結論。
Nguyen說：「人工智慧是任何能夠讓系統展現出人類智慧的技術。機器學習是一種使用數學模型加上資料訓練來做出決策的人工智慧。隨著有越多的資料可用，機器學習模型可以做出更好的決策。」
從上面我們可以得知，雖然人工智慧和機器學習經常會放在一起討論，但它們並不是相同的概念。
CME報導現在有15%的企業使用人工智慧，另外有31%的企業計劃在明年內使用。此外，有47%的成熟數位化公司已經制定了人工智慧策略。
機器學習的使用也在不斷增長 – The Enterprisers Project指出有90%的企業領導者認為利用機器學習進行自動化可以大大提升準確率和決策力。此外，27%的高階主管會聘請智慧機器方面的專家來協助進行機器學習計劃。
隨著人工智慧和機器學習在企業軟體和重要業務策略扮演越來越重的角色，了解它們彼此間的差異及它們能力的使用案例是很重要的。讓我們來看看幾個例子，包括了將人工智慧使用在法規遵循及利用機器學習來協助識別和消除垃圾郵件。
在今日的世界，資安團隊隨時會面臨各種資安事件，隨時會收到各種來源的威脅訊息，因此，不可能每次的威脅都等同看待，必須要能分辨輕重緩急。那麼，該從何著手？當然，只要有威脅出現，資安人員就必須處理，但每次的威脅卻不盡相同，我們該如何判斷哪些有急迫性、哪些沒有呢？