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人工智能

利用人工智能加快数字韧性

借助专为安全性和可观测性而构建的人工智能，减少检测、调查和响应事件的时间和精力。

人工智能如何增强数字韧性

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48%

的安全专业人员预计人工智能将带来足以改变行业面貌的好处。

86%

的 CISO 表示，人工智能将有助于缓解技能差距和人才短缺问题。

91%

的企业表示，AIOps 是实现其可观测性目标的关键因素。

数说人工智能

确保负责任的人工智能结果

要在这个人工智能的新时代实现价值，就需要采用深思熟虑的方法。因此，Splunk 创建了人工智能理念，以指导我们的长期战略和负责任地使用人工智能。

特定领域：为确保准确的结果和更高的生产率，人工智能需要针对安全性和可观测性进行专门构建，并嵌入到工作流程中。
人机回圈： 人工智能应增强人类智能，而不是取而代之。让人类掌握主动权是交付值得信赖的人工智能成果的关键。
开放和可扩展：一种人工智能并不适合所有人。客户和合作伙伴可以扩展 Splunk 模型，或将自己的模型应用于跨 Splunk 和其他存储的数据。

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Hao Yang 头像

人工智能将从根本上重塑我们解决业务挑战和提供客户价值的方式，但要产生如此广泛的影响，就必须采取全面的方法。这就是 Splunk 将信任融入我们的人工智能战略各个方面的原因。

Hao Yang， Splunk 人工智能副总裁

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Splunk AI 如何提供帮助

安全、IT 和工程团队必须筛选爆炸式增长的数据量，在噪声中找到信号，以保持复杂系统安全运行。借助人工智能，他们现在可以提高工作效率，并减少检测、调查和响应事件的时间。

并非所有类型的人工智能都是一样的，因此，Splunk 正在两个方面进行投资，以实现更好的安全性和可观测性成果：

生成式人工智能解决方案

通过将自然语言提示和数据汇总嵌入到日常安全和可观测性工作流程，团队可以提高生产力和效率。

从数据集长出的渐变叶子

头部内有电路，电路端点处有渐变圆圈

基础人工智能解决方案

利用机器学习，使团队能够从海量数据中分离出信号和噪声，从而改进事件检测并更快地了解问题。

探索 Splunk AI

Splunk 是我们了解应用程序运行状况的窗口。

César Mendoza，战略系统和创新应用程序开发经理

Hyatt 利用 Splunk Enterprise 和机器学习工具包降低 MTTR，让开发人员有更多时间进行创新。

阅读案例

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了解如何在面对新的威胁和多变的市场力量时变得更有韧性。

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