美国运通信用卡欺诈率直降50%

过最终AI和ML只是支持人类各项工作的工具，更何况，某些工作和职能所需的人类能力和素质是技术无法达到的。下面，有15位来自科技行业的专家列出了他们认为人类员工不会被AI取代的几项工作。

1、客户服务

自动化已经彻底改变了客户服务和客户体验，可以有效地进行查询并改善沟通。但是，能够与人实时沟通总是能让人感到很轻松的，通常当消费者需要做出高成本或复杂决策时，他们总是希望通过与人类专家交谈来解决。AI和ML应该是帮助消费者在需要时与相关的专家建立联系，而不是取代这些专家。——Gregg Johnson，Invoca

2、业务分析

在任何业务团队和IT团队内部，业务分析都是一个关键的角色和职能，业务分析真正意义上平衡了技术要求和业务要求。我们需要业务分析来确保AI和ML所做的工作是符合业务期望和要求的。作为以人为本的角色，业务分析这项职能因为其关键性质和业务用户的不断变化，其生命力会比ML更加持久。——Robert Chapman，101 Solutions
 

第三，边缘计算更能保护我们的隐私。

隐私得到了更好的保护，因为在我们的设备上收集到的更多数据都是在本地处理和使用的，黑客访问个人数据的风险也降低了。

此外，如果数据以这种方式分布在家里和办公室，而不是在大型共享服务器或其他平台上收集数据，那么对于犯罪分子来说，这是一个不那么有吸引力的目标。

黑客入侵一个家庭所需的努力带来极大任何可能被发现的风险。此外，还有一些重要的安全协议(包括硬件和软件)，使得这些事件不太可能发生。

第四，它为我们提供了安全的个人空间。

令人惊讶的是，在疫情期间，有多少人在开车时找到了避难所(作为体验外部世界的"安全空间")。

从A点到B点的物理运动，作为有用的个人或专业时间，意味着对自动化和安全性的更大需求。

人们将这些空间和"时刻"视为个人安全的时间，同时有效地利用这些空间和时刻，也为将主动驾驶任务转移到ADAS等智能技术上创造了更大的紧迫性。

我们使用车辆的目的很可能正在改变，我们对它们的期望也会改变。我们应该能够期待我们在车上的时间是安全的，既不受病毒感染，也不受交通事故的影响，就像我们在家里的时间既私人又受保护一样。

最后，边缘创造了更多的可能性。

将计算智能和更快的处理放在感测和收集数据的点上提供了好处。这意味着有很多新的用途，比如更智能的安全和环境控制，或者在汽车上，使用更多的工具来提高驾驶的安全性。

这样做更安全，就可以考虑用户数据的新应用，特别是在机器学习和生活方式服务领域。

想象一下，数字家庭助理能够真正了解用户的需求和期望——可能性是无穷的。

结论

由于疫情已经把我们生活的方方面面都集中到了我们的家里，这种边缘已经打破了以前分割或限制我们在家中所能体验到的障碍。

现在我们可以更快、更方便、更安全地做事情，而且比以往任何时候都要频繁。在边缘体验智能技术才刚刚开始向我们展示一个能够预见并自动化我们需求的世界的可能性。

（编辑：宜春站长网）

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