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。
自動化持續讓各家公司可以進行現代化業務。
人工智慧符合GDPR標準
歐盟新的資料隱私規範 – 一般資料保護法規（GDPR）在2018年春季生效，許多企業根據其要求都在努力地提高安全性。最近歐洲大學研究所所開發的人工智慧工具證實了這一點，這個工具分析了14家頂級科技公司的隱私政策。這稱為Claudette的工具顯示出儘管已經更新來符合GDPR規範，但企業仍然無法達到法規遵循的要求。
「在GDPR實施一個月後的結果如下：被評估的隱私政策全文中，有11%被標記為不清楚，有33.9%被判定具有潛在問題或提供的資訊不足，」趨勢科技解釋說。「根據這份報告，被分析的隱私政策均未達到GDPR的要求。」
雖然這份報告是為了讓人們了解企業如何去做到法規遵循，但這個人工智慧Claudette工具也提功能未來進階應用的可能性。Claudette目前僅是實驗性質的工具，但這可以為使用人工智慧來分析GDPR及其他產業法規的法規遵循開闢道路。
機器學習打擊垃圾郵件
產業法規遵循是企業不斷面臨的挑戰和重要任務。另一個迫切的問題是持續面對的垃圾郵件，趨勢科技研究員Jon Oliver指出可以利用先進的機器學習來對抗。
正如Oliver所說，防止垃圾郵件需要大量資料，這些資料讓機器能夠學習去識別和封鎖垃圾郵件。這是件相當艱鉅的挑戰，特別是現在的垃圾郵件發送者越來越精明，並且已經從純文字訊息演變成使用附件檔或其他作法。
值得慶幸的是，趨勢科技十多年來一直將機器學習用在趨勢科技垃圾郵件防護引擎（TMASE）和Hosted Email Security（HES）內，建立了大量的優質資料集來支持機器學習。
「結合了其他防垃圾郵件技術（如郵件信譽評等技術、客製化IP評等技術、複合式垃圾郵件防護引擎），機器學習演算法被用來關聯威脅資訊並進行深入的檔案分析，來捕捉並阻止垃圾郵件進入企業網路，」Oliver說明。「將機器學習用在垃圾郵件防護引擎的作法牽涉到使用最先進的模型、信任迭代方法以提高模型準確性以及精確標記資料的收集，這是整個過程的關鍵。」
經由這方式，啟用機器學習的防禦措施可以經由每封新垃圾郵件來更加了解當前的垃圾郵件流程和方法。因為垃圾郵件是對網路及整體企業安全的主要威脅，能夠使用進階作法在垃圾郵件到達收件者前先加以識別及封鎖對資料安全來說有相當大的好處。
趨勢科技的防垃圾郵件作法結合了機器學習及其他保護技術，研究人員發現可以有效地識別並封鎖95%的垃圾郵件。
將人工智慧和機器學習用於安全防護
人工智慧和機器學習會持續地出現在各種不同領域，但它們在產業法規遵循及資訊安全防護方面特別有助益。不過就如同Oliver這樣的專家所指出，重要的是將這些進階作法加入多層次安全防護的一環，與其他已有的保護措施相互合作。
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@原文出處：AI and Machine Learning: Boosting Compliance and Preventing Spam