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安全数据智能化：卓越的风险控制利器 | 专家洞察
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长期以来，我们在安全风险面前多是被动等待事件发生后才去应对。然而，若采取主动方式，在安全风险出现之前就加以识别并减轻，对企业将大有裨益。这种转变能营造更安全的运营环境，增强抵御潜在威胁的能力，让人对策略的有效性充满信心。
医疗行业的同行们在主动风险管理方面堪称先驱。他们运用预测分析提升运营效率、预测疾病爆发、提高患者满意度。这一方法同样适用于安全领域，使我们能够预见并防范潜在威胁。
工业革命 5.0
我们的社会正迈入工业革命的新阶段 —— 数字化转型 5.0。在 1.0 时代，蒸汽与煤动力机器推动了制造业发展。2.0 时代，电力技术和石油进入人们视野，电网、大规模生产技术及内燃机等新技术标志着这个时代的到来。
3.0 时代，计算机、可编程逻辑控制器、机器人等信息全球化工业元素进入劳动力市场，我们的行业也开始出现从模拟安全系统向数字安全系统的转变。4.0 时代模糊了物理与数字世界的界限，物联网、智能设备等技术融入日常生活。
如今，我们步入数字化转型 5.0 时代。这个阶段超越了人类与机器的传统界限，促进了更大的协作与协同。它带来了人工智能和机器学习的优势，彻底变革了安全技术，为更先进、高效的安全措施奠定了基础。
人工智能与机器学习
人们常常对人工智能与机器学习的区别感到困惑。人工智能是开发能执行通常需人类智能任务的计算机系统的理论与实践。而机器学习则专注于开发和研究可从数据中学习的统计算法。
比如，让 AI 创建包含鸡蛋、牛奶和油的购物清单并完成，这是人工智能。若 AI 回来说上次订这些东西时在烤蛋糕，问是否需要面粉，这就是机器学习的例子。
数据分析
据 Tableau 所述，数据分析是一种全面的方法，通过检查、清洗、转换和建模数据来发现有用信息、得出结论并支持决策制定。它涉及各种技术和方法，以解释不同来源、不同格式的数据，无论是结构化还是非结构化。
数据分析通常经历几个迭代阶段：确定业务问题，即企业要解决什么问题、需测量什么及如何测量；收集原始数据集，可来自内部的客户关系管理软件或外部的政府记录、社交媒体应用程序编程接口等；清洗数据，包括清除重复和异常数据、协调不一致性、标准化数据结构和格式及处理语法错误；分析数据，运用各种数据分析技术和工具找到趋势、相关性、异常值和变化。
数据分析是组织做出明智决策、预测趋势、提高运营效率的工具。如前文所述，它支持企业、政府等组织的战略规划，也能帮助安全行业在风险评估、欺诈检测和工作场所暴力事件方面做出主动决策。在工业革命 5.0 的数字化转型时代，数据分析比以往任何时候都更为关键，数字技术产生的数据爆炸催生了大数据分析和数据湖。
预测分析
预测分析是高级分析的一个分支，利用历史数据、统计建模、数据挖掘技术和机器学习预测未来结果。它通过检查当前和历史数据模式，预测未来趋势和事件，可手动或利用机器学习算法完成。
例如，一名通常工作时间为早上 8 点到下午 5 点的员工，在晚上 10 点进入大楼并于凌晨 12 点 30 分离开。门禁系统等数据可提供精确的预测信息，公司可与员工交谈了解其在不寻常时间出现的原因。
预测风险建模在安全方面的好处
与业务数据集成的可靠数据增强了共同操作图中的态势感知，降低了操作风险，带来更好的安全性、风险降低、运营效率提升和决策改进。其他好处包括安全近失报告、资产管理、生命安全、自然灾害和环境监测、遵守监管标准及支持失败后果框架。
人工智能和机器学习的贡献
前文讨论了人工智能和机器学习的定义。在实践中，我们可检查现有数据源和模式，从中学习，识别系统异常，更早检测即将发生的事件并防止恶意攻击。
数据湖 —— 微软和亚马逊网络服务认为，数据湖是一个集中式存储库，可存储所有结构化和非结构化数据。它能快速以原生格式摄取大量原始数据，数据可在无结构状态下存储，支持不同类型的分析，包括大数据处理、实时分析和机器学习等，以指导更好决策。
数据湖能容纳各种来源的数据，为企业提供核心数据一致性，支持大数据分析、机器学习等，使组织生成不同类型的洞察。
数据源 —— 许多数据源可用于支持安全中的风险智能。确定问题后，选择正确的数据源至关重要。如为全球公司解决设施风险问题，需考虑政治风险、地区犯罪等变量，创建工作组有助于选择正确数据源。
一些数据点包括物理安全设备，如门禁控制系统、视频监控系统等，以及关键词搜索和僵尸网络搜索。确定问题和数据后，将数据提交分析过程。
这一切意味着什么？
参与风险智能计划是否值得？成熟的风险智能计划能增强企业关键决策能力、预测能力、优化变量选择过程、实时缓解风险并实现业务转型。威胁、后果和影响可能摧毁企业，风险成本可能高于实施风险智能计划的资金成本。高管潜在损失、恐怖主义等直接影响公司财务稳定性和声誉。让我们利用技术资源最小化风险影响，因为未来已来。
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