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MySQL数据库_java连接sqlserver数据库_便宜的

时间:2021-07-23 00:09编辑:实用云来源:实用云当前位置:主页 > 云数据库 >

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每个人都在谈论AI和ML

GRC供应商都在谈论它,云快卖,包括SAP。但它意味着什么,更重要的是,它对您未来意味着什么?首先,让我们站在同一页上,以防你是当今查找缩略语最多的人之一,因为缩略语出现和消失得太快了行为"

ML=机器学习(来自维基百科):

"计算机科学的一个领域,它使用统计技术使计算机系统能够用数据"学习"(例如,返利手游,逐步提高特定任务的性能),而无需明确编程"

专家系统

与AI和ML密切相关的专家系统,使用专家信息的知识库和推理机来做出决策和解决复杂问题。

韦氏对人工智能的定义(特别是,"……模仿人类智能行为的机器")当我思考一台模仿人类愚蠢行为的计算机是否符合人工智能的条件时,我脸上确实露出了笑容,还是我们也需要一个人工愚蠢的定义?你可能会认为我是在开玩笑,但如果你意识到目前围绕Google Duplex和Assistant的一些热门话题强调的是一个计算机代理,它可以模仿人类交流中固有的声音、停顿和错误的开始,那就有点夸张了。接下来是什么糟糕的语法,大数据问题,骂人的话,和狗吠的背景?当我说"我在禁止通话名单上"的时候,我希望我们未来的机器人能理解

但要回到主题,机器学习与人工智能的结合将涉及人工智能代理评估自己的行为,然后根据需要进行调整,如果机器人代理商能够了解到罐装销售广告在特定人群中没有产生足够的销售订单,然后调整广告以适应未来的电话,现在这将是一件了不起的事情!(注意,我没有说"好东西"。

聪明的GRC

你可能想知道这和GRC有什么关系。好吧,我们在以前的博客中已经有一些例子:

机器学习如何帮助提高安全性,莱恩·莱斯卡拉的第一部分机器学习如何帮助提高安全性,Lane Leskela的第2部分

以上主要讨论了SAP产品中已经存在的功能。我想与您探讨一些潜在的新功能。由于我更关注风险和法规遵从性管理,让我们将重点放在这些方面。

首先,一个试探性的问题陈述确定要测试哪些内部控制,如何测试它们,以及测试的频率是很麻烦的。也许我们可以通过专家系统和机器学习让这变得更容易一些。不必对你说"SOX wonk",让我们假设你已经捕获了关于每个控制的一些信息,如:

控制方式控制性能频率控制性能自动化程度控制旨在减轻的风险的重要性正确执行控制的相对困难控制容易被管理层推翻的程度控制失效历史依此类推……

有了这些信息,系统就可以根据规则确定要评估哪些控制,如何评估,何时评估,甚至谁评估。从那开始,为什么不自动安排评估,以及路由产生的问题或异常(如果有的话)?利用机器学习能力,根据风险水平、控制失败等的变化自动调整计划。当然,如果您能够完全自动化许多测试本身,那么您就可以免费回家了!这可能需要一项耗时的任务,并将其转化为简单、可预测和可审计的任务。

关键似乎是获取大量相关数据,并了解规则应如何基于这些数据。互联网上充斥着关于机器学习算法可能产生的非预期后果的嗡嗡声。请考虑下面这个例子来自于对加州理工大学哲学教授瑞安·詹金斯的采访

我的解释是:想象一下你正在制定规则,说明当一辆自动驾驶汽车即将与另一辆汽车发生碰撞时,它会做出什么反应。从逻辑上讲,你可能想引导汽车避开潜在的碰撞,转向一个空旷的地方,或者,如果没有空旷的地方,转向最小的物体,以尽量减少对车辆的伤害。但是如果最小的物体是一个孩子呢?显然这不是一个好的规则,但却是一个意外后果的好例子……

或者让我们考虑一下如何提前找出哪些内部控制将无法通过测试。一位朋友和同事建议我们可以查看测试历史,以确定以前失败的控制,什么是数据中台,考虑那些最有可能再次失败的控件。然而在实践中,很可能以前失败过的控件会得到最多的关注,好评返现,以确保它们不会再次失败。因此实际上,它们可能是最不可能失败的控件。一种更有意义的思考方法可能涉及到控件的复杂性,谁在执行控制,等等。

机会很多

我当然还没有答案,但我可以想象很多有趣的机会利用人工智能、专家系统和机器学习的组合:

使用预测技术来识别潜在的浪费、欺诈和滥用的新模式(这我们的一些解决方案在今天就可以做到),并构建和运行预防和纠正控制,以更好地防范它们基于各种因素管理风险和机遇,这些因素超出了简单的风险偏好阈值、风险估计和相关的应对活动这可能涉及使用各种内部和外部信息来开发一种结构,以支持以公司目标为重点的决策制定(例如,我们应该扩大产品线吗?我们应该在中国购买工厂吗?)使用自然语言处理来识别和审查/审计可疑交易,不仅基于对数据变化模式的识别,而且基于交易中包含的自由格式文本(如注释)通过分析发生了什么变化、用户正在处理哪些非典型交易以及从成功的攻击中吸取教训,了解并防止网络威胁从以上任何一个或所有方面学习,不断完善基于计算机的决策和算法,使其随着时间的推移变得更加智能,更多的决策和算法可以在不需要人工干预的情况下处理,并且精确度越来越高

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