人工智能时代财务管理不会消失，这个只是对传统行业会有所改变，财务管理在人工智能时代只会更有利于发展。

高端技术人才：大数据、人工智能、程序编写者、生物科技等复杂模式判断者：需要强大的思维逻辑和模糊情景判断能力（政治家、企业管理者、投资人等）创意工作者：为追求趣味，发掘人类爱好而创作（艺术家、音乐家、导演、作家、演员）人际服务者：通过深度的人与人互动的服务来工作（高端服务业、高端手工业、厨师、心理咨询师等）智能手机和物联网的普及人工智能等技术的发展已经使得网络安全中的守方处于越来越不利的位置。

传统的完全手段已经不足以应对这一挑战，安全守护者唯有借助AI才能在防御的深度和广度上与攻击者抗衡!

对于企业或者个人来说显然都要确保自己的数字资产安全，不管你要保护的是个人照片，公司的知识产权，客户的敏感数据，或者可能导致你声誉或业务连续性受损的任何东西！

虽然网络安全方面的投入巨大，但网络攻击的数量和安全漏洞的量级却在不断提高？

安全供应商在很多领域都可以利用AI的预测性能力来强化安全!

以下就是AI网络防御创新的几个关键领域的总结。

侦测与阻止被黑的物联网设备思科预测到2020年全球的联网设备数量将从今天的150亿增加到500亿；

由于应将和软件资源有限，这些设备中很大一部分比例者都没有基本的安全措施。

更令人恐怖的是，被用来发起这次攻击的恶意软件Mirai的源码，很快也被公布出来，现在可以被用来针对任何企业或个人进行攻击。

物联网安全是AI技术最突出的应用领域之一。

轻量级基于AI的预测模型哪怕是在低计算功耗的设备上也可以自动驻留和操作，这使得在设备或者网络上实时检测和阻止可疑活动成为可能；

防止恶意软件和文件的执行文件型的攻击仍然是主要的网络攻击手段！

文件型网络攻击最常见的文件类型包括可执行文件（.exe）,AcrobatReader(.pdf)以及微软Office文件？

少至一行代码就可以生成带有相同恶意用途，只是签名不一样的新恶意文件。

其行为的一点小变化就可以骗过传统基于签名的反病毒程序，以及更多先进的启发式端点检测与响应（EDR）解决方案，甚至连沙盒这样的网络级解决方案都发现不了!

不过也有一些初创企业正在利用AI来应对这个问题！

它们利用了AI的极强的查找能力，可以从每个可疑文件的数百万特征中检测出最轻微的代码改变。

文件型AI安全的领导者包括Cylance、DeepInstinct以及Invincea等。

改善安全运营中心的运营效率安全团队的关键问题之一是每天接收到的大量安全告警所引发的告警疲劳！

北美企业平均每天要处理的安全告警高达10000个。

很多情况下，这会导致某个恶意指标虽然已经被标记为可疑也会被错过。

所以，我们需要利用先进技术对多来源信息进关联，将内部日志、监控系统与外部威胁智能服务进行集成，从而完成对事件的自动分类。

这个网络防御领域目前非常热门，因为它解决的是自己设有安全运营中心（SOC）的大型企业的问题？

目前，对量化自身风险感兴趣的组织（以及希望评估这些组织的第三方，如网络保险商）必须通过冗长的网络风险评估流程来对风险进行评估，这种过程一般都是靠问卷调查来进行，针对现有的网络安全规范来对合规性，以及组织的治理和风险文化进行定性衡量;

这种办法对于真实体现网络风险态势来说是不够的!

AI技术具备处理上百万数据点以及生成预测的能力，对于希望获得最准确的网络风险评估的组织和网络保险商来说，这是一条可行之路!

有若干初创企业在采用这种方案，其中包括BitSight以及SecurityScorecard？

网络流量异常检测检测可能预示着恶意活动的异常流量的挑战是巨大的，因为每一个组织都有其独特的流量行为。

想要在不依靠侵入式深度包检测的情况下找出不同协议之间的关联，一般都需要对网络流量内外所包含的无数元数据所存在的成千上万个关联进行分析；

1、人工智能，你可以理解为一段有自我学习能力的代码程序！

2、人工智能的未来是万物智能，根据理想预计，人工智能它可以结合到世界上任何一个行业中去。

替代工人的重复劳动力，或者更高级的能对事物进行决策，比如公司发展规划、股票模型预估、病情诊断，自动驾驶等等，当然这只是理想状态下的东西，虽然目前业内已经有很多机构或者组织发声已经有相关智能产品出现，但是这些都不成熟，而且判断力达不到人类标准；

如果真的要达到的话可能需要智能水平达到通用智能那一层级。

这个就属于有生之年系列了。

3、现在算是进入了人工智能时代的门槛边上吧，半只脚进去了。

但是真的要进入可能还有一段很长的路要走，目前的人工智能是人工大于智能，有多少数据才有多少智能;

好了以上属于个人看法，如果还有不同见解可以在评论区交流个人认为调整好心态首先不要认为同学老师都不好接触树立自信,以为自己是受欢迎的人,在日常的交往中才会自然,才会显现个人的魅力,个人魅力是最重要的.这需要平日的个人素质的积累人工智能时代不会失业的人有：大型原创性创新工作者、领导力工作者、人文主义工作者!

1、大型原创性创新工作者，主要指的能负责组织或者策划大型活动的创新工作者?

比如奥运会开闭幕式、军队演训活动、大型古墓的勘探、物质和自然遗产的保护、人类登月计划等活动和计划的组织和筹划者;

2、领导力工作者，主要指的是社会的高层管理者、决策者和核心技术人员。

比如国家领导人、军队中高层主官、量子卫星核心技术人才、高校校长等掌管一个地区或者一个领域或一个单位的领导工作！

3、人文主义工作者，主要指的是工作在人文关怀或者人道主义岗位的人群？

比如医院的护工、社区的义工、灾区的志愿者、艰苦地区的支教、军人等？

根据目前机器人产业的发展现状，不管是希尔顿联手IBM公司开发的人工智能迎宾机器人，还是歌诗达在邮轮上试用的人工智能机器人，以及谷歌等科技公司不断加码人工智能AI技术，似乎都在向人类证明：“机器人的时代不太远了”。

我们不禁畅想，未来当你走进酒店时，酒店的服务员人工智能机器人会彬彬有礼的欢迎你入住，用你的母语与你交流，而且还能一年365天、一天24小时地为你提供服务?

但是，酒店机器人并不会取代酒店员工，现阶段仅仅是机器人时代的开端，酒店机器人在未来的酒店服务中或许发挥的作用会越来越大。

日本的酒店机器人酒店机器人的发展前景如何；

机器人的计算能力越来越强大，人工智能也让机器人看起来越来越“逼真”！

美国州际酒店和度假村集团中国区IT副总裁朱明生认为，“未来3-5年，越来越多的酒店都将使用机器人，但最初我们只会将一些简单工作交给机器人。

”而对于酒店来讲，可以通过分析自身的商业模式和业务模式，来确定在酒店的业务中是否需要机器人；

如果这些技术不符合酒店的商业模式，就不需要使用机器人或人工智能技术?

自主化水平，从完全独立的（无人）的车辆范围为汽车，其中基于计算机视觉的系统支持驱动程序或在不同情况下的试验智能手机和物联网的普及人工智能等技术的发展已经使得网络安全中的守方处于越来越不利的位置。

Mydro.co的YakirGolan总结了AI在网络安全方面的几大应用领域；

黑掉物联网设备的威力有多大呢!

从KerbsOnSecurity最近遭遇的一次分布式拒绝服务攻击可以得到生动展示;

有几家初创企业目前正在做物联网安全方面的AI技术，其中包括了CyberX、PFPCybersecurity以及Dojo-Labs等。

文件型网络攻击最常见的文件类型包括可执行文件(.exe)，AcrobatReader(.pdf)以及微软Office文件。

其行为的一点小变化就可以骗过传统基于签名的反病毒程序，以及更多先进的启发式端点检测与响应(EDR)解决方案，甚至连沙盒这样的网络级解决方案都发现不了。

这个网络防御领域目前非常热门，因为它解决的是自己设有安全运营中心(SOC)的大型企业的问题？

利用了AI技术来解决这一问题的初创企业包括Phantom、Jask、StatusToday以及CyberLytic等；

量化风险对一个组织的网络风险进行量化是一项挑战，主要是因为缺乏历史数据，以及需要考虑大量的变量！

目前，对量化自身风险感兴趣的组织(以及希望评估这些组织的第三方，如网络保险商)必须通过冗长的网络风险评估流程来对风险进行评估，这种过程一般都是靠问卷调查来进行，针对现有的网络安全规范来对合规性，以及组织的治理和风险文化进行定性衡量。

利用AI技术应对这一挑战的少数几个初创企业包括VectraNetworks、DarkTrace以及BluVector等？

恶意移动应用检测根据爱立信的数据，全球现有智能手机已经超过25亿部，预计到2020年将达到60亿之巨。

Arxanresearch发现，全球百大iOSapp中有56%都曾被黑过，而排名前100的Androidapp更是100%被黑过。

考虑到GooglePlay和苹果应用商店这两大领先的应用商店的现有app数均已突破200万大关，对这些应用进行高度精确、自动的分类已经迫在眉睫；

这种分类方法必须对最轻微的伪装技术也高度敏感，能够区分恶意和良性应用!

通过利用先进AI的尖端分类能力可以做到这一点。

在这方面，DeepInstinct、LookoutMobileSecurity以及Checkpoint(LacoonMobileSecurity)是技术比较领先的公司?