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华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。
在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。
AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势
随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。
电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。
在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。
因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。
华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维
按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。
华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。
如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：
kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；
故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；
日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；
硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。
细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力
提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。
作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。
另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。
组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。
支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。
场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。
综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。
华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践
在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。
华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。
在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。
华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。
写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。
因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。
广电运通：聚焦 AI 核心要素，深化金融科技和城市智能场景应用
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出品方/分析师：万联证券 夏清莹
1.1 银行数字化转型持续推进，建设“金融+场景”智慧一体化网点
银行ATM机具存量下行，数字化转型成为大势所趋。根据中国人民银行数据统计，ATM机具数量的统计口径自2018年一季度起不仅统计传统的自助存取款机等设备，同时新增统计了自助服务终端、VTM、智能柜台等新型终端设备，但统计口径的变化并未抑制住银行整体ATM存量的下行趋势。
营业网点数量缩减趋势放缓，自助设备总数持续缩减。
根据Wind数据统计，我国四大行的营业网点合计数量在近几年一直逐年缩减，从2021H1营业网点数量情况可以看到四大行合计的营业网点数量缩减趋势有所放缓，后续银行的营业网点数量有望趋于平稳。
同时，四大行的自助设备数量持续下滑，主要是传统ATM类自助设备的下滑，而新型的智能柜台数量逐年是有所提升的。
四大行加强布局智能银行网点，推动“金融+场景”商业模式落地。
随着银行业推进网点的数字化转型及智慧运营，网点的智能设备逐渐增加，服务模式也更加智能化。为了更好的为客户提供服务体验，各银行均加强 探索 网点的场景化服务。其中，“金融+智慧政务”、“金融+普惠便民”的模式是多方实践 探索 的方向。
1.2 公司产品线丰富，连续13年蝉联网点设备销量第一
市场龙头地位稳固，连续十三年蝉联网点设备销量第一。根据《金融时报》发布的《2020年银行网点市场综述》中的数据显示，广电运通连续13年蝉联网点设备销量第一。
从2020年度市场表现看，广电运通以六大行中最好入围表现及最高市场份额，连续十三年蝉联网点设备销量第一。
提升产品性能，助力银行数字化升级。
在银行数字化转型的过程中，智能化金融设备的升级改造成为刚需。公司重点推进机芯以及智能柜台、大额存取款一体机等硬件产品研发及性能提升，拥有了丰富的智能设备产品线。
目前，公司的存取款一体机、智能柜员机已在工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、邮政邮储、兴业银行、广发银行、华夏银行等六大国有银行及多家股份制大行投入运行。
连续中标大行智能终端设备项目，助力银行网点综合效能提升。
2020年，公司携手中国建设银行打造的“乐高式柜台”在广东试点落地；2021年，公司连续中标农业银行存取款一体机项目、工商银行智能柜员机项目、华润银行存取款一体机采购项目、民生银行新型厅堂运营机具项目等。
其中，在民生银行项目中，公司的现金智能柜（柜式）、现金智能柜（自助式）、非现金智能柜、自助回单机全部入围，标志着公司与民生银行在厅堂机具上达成了全面合作。
公司的智能终端产品能够助力银行优化流程服务，重构业务流程，缩短业务办理时长，适应线上线下协同，显著提升客户体验，同时可运用更丰富的展示方式、互动手段，为银行客户带来更贴心的服务。
1.3 拥抱多元化金融场景，建设 5G 智慧银行网点
提供智能化转型整体解决方案，推动银行数智化转型。公司作为向银行提供智能化转型整体解决方案的先锋企业，积极创新智慧网点场景，增加金融服务触点，构建覆盖金融服务、智慧营销、智慧运营以及金融数据安全为一体的全领域解决方案，推动银行现有业务场景的数智化转型。
银行智慧网点转型整体解决方案可打造网点“智能服务+数据运营+智慧决策”的核心能力，公司根据客户的需求，可设计并实施“5G智慧银行”、“数字化银行”和“远程视频银行”等方案。
从“交易智能化”到“场景智慧化”，提供全场景的综合金融服务。
在人工智能、大数据等新一代信息技术的高速发展背景下，银行的数智化转型已经不仅仅局限于智能设备投放带来的交易智能化，而是进一步向高效、综合性的场景智能化转型。
助力多家银行打造“5G+智能网点”，多次中标特色主题网点项目。
公司自2019年起就先后助力建行、广发银行等打造5G+智慧网点，并推出了移动式金融服务舱。银行可在移动式金融服务舱扩展文化、 旅游 、政务等本地化生活服务，为客户提供“常规金融自助服务+本地化生活服务”的一站式金融服务。
同时，公司助力建行在广州打造了全国首个以住房金融服务为主题的“5G+智能银行”，并在2021年9月再度承建了建行的住房租赁主题网点“2021年蓝梦住房租赁信息服务大厅”项目。
满足客户智慧服务需求，传递金融 科技 理念。
公司还携手工商银行打造了山西省内首家5G智慧银行网点——工行太原湖滨支行，这是山西省内首家“最具晋商底蕴的5G银行营业网点”，深度融合了5G元素与特色场景。
该项目以“全智灵感”为规划主题，打造了“全AI+咖啡厅式新银行+一站式金融超市”三合一的未来银行模板。网点被分为5G国际业务旗舰区、5G尊享业务旗舰区、5G智慧厅堂区、书香驿站+24小时区四大服务区域，深度集成大数据、人工智能、生物识别等金融 科技 手段，将扫码获客等融入不同区域场景，构建了智慧化的厅堂服务体系。
2.1 数字人民币试点持续落地，场景应用愈发多元化
试点活动不断，数字人民币试点进程持续超预期。中国的央行数字货币英文简称为“DC/EP”，“DC”是“ Digital Currency（数字货币）”的缩写，“EP”是“Electronic Payment（电子支付）”的缩写，主要功能就是作为电子支付手段。
2020年10月，数字人民币增加了上海、海南、长沙、西安、青岛、大连六个试点地区，加上此前深圳、苏州、雄安、成都四地及北京冬奥会场等试点地区，数字人民币试点已经形成“10+1”的格局。
在2021年京东618中，根据数字法币研究社数据统计显示，6月1日-6月18日期间，近21万个数字人民币子钱包被推送到到京东App，在京东App使用数字人民币消费的用户超13万人，累计订单数18万笔，累计消费金额超2100万元。
数字人民币使用场景愈发多样化，拓展至政务及便民服务领域。在数字人民币近期的试点中，除了在线上及线下的商贸零售领域可使用数字人民币外，数字人民币还在部分地区进入了政务办理、工资发放的领域。
例如，雄安新区成功实现了首笔“链上”数字人民币工资代发。青岛市的综合支付云平台“便捷青岛”是国内首个城市级数字人民币综合服务平台，通过该平台可以使用数字人民币乘公交、购药、购买文化演艺等多项便民服务。此外，数字人民币已经在多地陆续进入公积金、社保、医疗保险等领域。
2.2 积极参与数字人民币项目，为多家银行提供软硬件产品服务
数家大行进行数字人民币专题展示，多项数字人民币产品落地。2021年4月25日，中国工商银行数十项数字人民币最新研发成果和应用在第四届数字中国建设峰会上首次公开。工行在个人钱包数、对公钱包数、数币交易量等核心指标中均取得了市场领先。
2021年6月西部数博会期间，工、农、中、建、交、邮储等省分行集中进行数字人民币专题展示，各行均开展数字人民币消费体验活动。
公司积极助力银行，推出数字人民币智能机等产品。
公司与工行联手打造了数字人民币智能机，在功能上，数字人民币智能机聚焦数字人民币惠普便民功能，充分体现数字人民币数字化特性，可为数字金融弱势群体、境外短期来华人士提供全方位的数字人民币服务，数字人民币ATM则可以满足数字人民币与现金互相兑换的需求。随着数字人民币试点的稳步推进，公司也与多家银行开展了数字人民币ATM兑换测试。
参与长沙银行数字人民币试点项目，建设数字人民币核心业务系统。
在长沙的数字人民币试点中，长沙银行数字人民币核心业务系统由广电运通全力支持建设。广电运通助力长沙银行完成与城银清算和运营机构的对接，实现由共建APP“我的长沙”发起的个人业务以及由长沙银行自有客户渠道（个人手机银行、企业手机银行、个人网银、企业网银、柜面等）发起的个人数字钱包、对公数字钱包以及收单支付相关业务处理。
3.1 构建专业研发组织体系，推进人工智能战略落地
建立专业研究团队，保持高水平研发投入。目前，公司已建立“研究总院+专业研究院”的研发组织体系，拥有由院士领衔，包括博士、硕士在内的超2000人的专业研发团队，并设立智能金融研究院， 探索 区块链、数字人民币应用、信息安全等金融 科技 领域前沿技术，连续两年研发投入占营业收入的比例超过10%。
搭建人工智能大数据平台，推进人工智能战略落地。
公司搭建aiCore system，围绕智能金融、智能交通、智能安全、智能便民、智能计算等业务场景，向人工智能行业应用企业全力转型。
aiCore System是公司自研的企业级人工智能大数据应用分析平台，旨在帮助用户快速完成数据价值 探索 ，实现业务智能化，全方位提高用户核心竞争力。
基于aiCore System，用户可以快速接入海量异构数据，智能调配算法对数据进行分析，挖掘数据价值，目前公司已经完成了aiCore2.0版本的研发。
聚焦金融 科技 和城市智能、推动AI全要素高质量协同发展。
公司重点从数字底座、通用技术、研发管理等方面落实公司高质量发展战略。
一是人工智能大数据平台aiCore System的性能及功能不断优化；
二是深入结合公司在金融 科技 和城市智能的市场需求，提升aiCore平台对公司业务的支撑能力；
三是加强通用技术研发，优化生物特征识别、计算机视觉技术，布局创新前沿技术，进一步延伸应用场景；
四是持续完善研发管理体系，强化DevOps开发模式，实现对软件研发的全流程管理。
3.2 深耕智能安防、智能交通，助力构建数字政府
智能安防屡获大单，行业应用平台被广泛采纳。智能安防是城市智能的重要组成，公司旗下子公司广电信义在公共安全技术领域已深耕二十余年，取得了多项核心技术专利，建立起“端-边-云”视觉计算产品体系，其警务云、视频云、鸿鹄平台、獬豸平台等行业应用平台已被广泛采用。
子公司广电信义中标了2.26亿元的深圳龙岗雪亮工程-视频门禁二期项目，实现深圳市龙岗区雪亮工程一期至五期工程建设“大满贯”。
智能交通市场广阔，打造多个标杆项目。
智能交通领域是新基建的重要组成之一，公司在智能交通领域提出智慧客户、智慧票务、智慧安检等创新解决方案。5月20日，深圳首条无人驾驶地铁——地铁20号线一期工程列车热滑试验圆满完成，标志着深圳地铁将迈入无人驾驶时代。
公司在该项目中为其提供新一代AFC、智慧客服中心等智能设备，助力深圳地铁成为全国首条全方位、多维度、广覆盖的数字化、网络化、智慧化的地铁线路。
此外，公司聚焦智慧大交通的战略布局，基于生物特征识别、自然语音交互、大数据挖掘等技术，形成面向乘客服务的全过程解决方案，实现智慧车站落地应用，打造了“宁波智慧客服中心”、“深圳地铁智慧车站”、“高铁集采项目”等多个标杆性智慧交通项目。
助力建设“数字政府”，构建智慧政务平台解决方案。
公司以深化国企改革和“数字政府”建设为契机，持续完善智慧财政平台、AI大数据审计平台、智慧国资国企大数据监管平台等解决方案，为“数字政府”建设提供强有力的信息化保障。
2021上半年公司中标了1.3亿的广州市政务服务数据管理局数字政府运营中心“穗智管”运营服务项目，助力广州打造“一网统管、全城统管”的城市大脑；中标了1.34亿的南航服务外包项目，为公司软件服务业务的发展打下了坚实的基础。
4.1 业绩稳健增长，海外业务持续突破
业绩稳健增长，净资产持续提升。根据2021年半年报，公司上半年实现营业收入27.34亿元（yoy+10.51%）；归属于上市公司股东的净利润3.75亿元(yoy+21.04%)；扣非净利润3.29亿元(yoy+29.27%)；归属上市公司股东净资产105.76亿元，比2020年末增加6.21%。
金融 科技 业务规模扩张迅速，城市智能业务稳健推进。
分行业看，金融 科技 业务营收15.68亿元（yoy+14.66%）；城市智能业务营收11.66亿元（yoy+5.39%）。
其中，金融 科技 业务的营收占比提升，持续中标六大行项目，仍然为公司业绩的核心支撑。 迎难而上，公司海外业务持续突破。在全球疫情的影响下，公司海外收入实现了13.36%的稳健增速，同时子公司运通国际6月初与墨西哥BBVA银行签订了约人民币1.06亿元自助金融设备采购合同。
公司基于在国内银行网点转型方案中积累的大量经验，向海外持续输出优秀金融 科技 解决方案，已助力新加坡DBS银行（星展银行）、越南TPBank（先锋银行）、泰国GSB银行、哈萨克斯坦Kaspi行等多家海外知名银行实现智能网点升级，提升银行网点效能，成为柬埔寨、孟加拉、土耳其、南非等多国家地区的银行建设数字化网点的长期合作伙伴，并赢得多个国家和地区的采购合同。
4.2 报告总结
在银行数智化转型和新基建的背景下，公司重视技术研发，聚焦AI核心要素，深入基础技术的研发，以数据、算法、算力、场景为核心发展金融 科技 和城市智能领域。同时在控股股东无线电集团入选国企改革“双百行动”的背景下，公司持续深化改革，目前，运通智能、广电信义等子公司混合所有制改革工作正在有序推进。
未来，公司将继续充分利用上市公司平台，并通过混合所有制改革等多种方式，推动公司业务进一步发展壮大，激发企业经营活力。
预计公司21-23年营业收入分别为72.28/81.00/90.88亿元，
净利润分别为8.39/10.13/12.06亿元，
EPS分别为0.34/0.41/0.49元，对应2021年9月9日的收盘价PE分别为31.60/26.19/21.98倍。
（1）智能金融设备需求及智能网点建设需求不及预期；
（2）数字人民币应用落地不及预期；
（3）技术研发水平不及预期；
（4）海外业务不及预期；
（5）疫情的不确定性风险。
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未来人工智能的趋势是什么？
老师认为未来人工智能发展趋势如下：
①启用人工智能的芯片将成为主流
与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。
②人工智能和物联网在边缘计算层相遇
2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。
我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。
③迎接自动化机器学习系统
自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。
自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。
④拥抱智能运维
当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。
⑤神经网络集成
在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。
⑥专业的人工智能系统成为现实
市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。
2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。
⑦人工智能技术将决定你的命运
虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。
Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显著差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”
⑧人工智能可能会被不法之徒利用
就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。
⑨人工智能驱动的数据转化
2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。
夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”
人工智能未来发展趋势有那些？
《清华大学中国工程院:2019人工智能发展报告》百度网盘资源免费下载
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