人工智能的崛起，讓應用程序，設備管理和用戶體驗都將受到影響，但最大的發(fā)展可能是在安全領域。
多虧了人工智能（AI）和機器學習（ML），你的智能手機即將變得更智能。這對企業(yè)對移動性的支持有著巨大的影響。
企業(yè)移動性長期以來承諾允許工人在任何地方都能提高工作效率，加快業(yè)務流程，并通過將最新的數(shù)據(jù)交到現(xiàn)場工作人員手中來提高準確性和效率。451研究機構的移動研究和數(shù)據(jù)戰(zhàn)略總裁Kevin Burden表示，人工智能的增加將有助于對象這些承諾。
它的方式是多方面的，其效果可見于設備管理，用戶體驗，安全性，應用程序和設備本身。與此同時，隨著AI和ML在收集數(shù)據(jù)點方面變得更加高效，肯定會出現(xiàn)對隱私的新?lián)鷳n。
“人工智能將意味著新的應用程序，甚至可能是新的設備類型，主要是因為人工智能會改變和改進應用程序中的業(yè)務邏輯，”伯登說。應用程序將能夠利用具有語音和視覺手勢識別的高級用戶界面。
“明顯受益于人工智能的企業(yè)移動性的一個要素是擁有不同的移動員工隊伍所帶來的組織挑戰(zhàn)，” Burden表示，應用程序提供商將機器學習應用于用戶活動流，讓組織深入了解最終用戶如何花時間。隨著行為模式的確定，組織將能夠改進流程和用戶體驗。
簡單的身份驗證就是一個例子。模式識別是人工智能的強項。Gartner負責企業(yè)移動戰(zhàn)略的研究副總裁Chris Silva表示，由于人工智能可以輕松收集大量此類數(shù)據(jù)并識別異常，它可以讓用戶的身份驗證更加透明。
一些更高級的算法檢測用戶如何輸入文本并分析其步態(tài)。Silva說，將這些獨特的模式與用戶的活動連接和GPS數(shù)據(jù)信息結合起來，多因素認證或輸入密碼的恒定要求層的數(shù)量將大大減少。
研究公司國際數(shù)據(jù)公司（IDC）企業(yè)移動性項目主管Phil Hochmuth表示，人工智能/機器學習的另一個改進將是從語音到文本的功能，允許該技術在某些情況下取代智能手機的數(shù)據(jù)輸入。Hochmuth認為：“醫(yī)學等垂直領域將使用語音輸入數(shù)據(jù)，以完成記錄和工作流更新等基本任務?！?/p>
他還說，應用程序將以全新的方式變得直觀起來：“機器學習也將更多地集成到移動應用程序中，以使決策、響應和輸入更快地預測用戶的行為，而不是要求用戶在windows和下拉菜單中尋找選項?！?/p>
它將受益于人工智能和機器學習在設備管理方面的幫助。例如，Silva說，這項技術可以用于掃描組織中的所有設備，并主動向管理員報告問題，比如發(fā)現(xiàn)該組織25%的Android設備是兩個過時的版本。對于缺乏人員的IT組織來說，更有幫助的是基于AI/ML發(fā)現(xiàn)的信息實現(xiàn)自動化操作的潛力。一旦系統(tǒng)能夠使用人工智能在飛行中發(fā)現(xiàn)和修復問題，這項技術將真正為它帶來回報。
隨著供應商添加個人助理技術，IT人員也可能會欣賞許多以人工智能為燃料的用戶體驗增強功能，這些功能將通過電子郵件，聯(lián)系人和日歷工具實現(xiàn)。而其中通過具備AI功能的日歷告訴用戶何時應該預約的情景已經相當普遍了。
Silva指出，IT的優(yōu)勢并非直接，但許多IT部門希望用戶在工作時能夠堅持使用公司提供的電子郵件，聯(lián)系人和日歷工具，作為保護和隔離個人工作數(shù)據(jù)的一種方式。面向用戶便利的新功能可以使用這些工具對用戶更具吸引力。
雖然目前尚不清楚人工智能將如何長期影響整體移動市場，但可以肯定的是“EMM ［企業(yè)移動管理］領域非常擁擠，沒有任何真正顯著的差異化，”451 Research的Burden透露，供應商將尋找新的人工智能的創(chuàng)新方式。
人工智能和安全
或許最有可能從人工智能（尤其是其模式識別功能）中獲益的領域是安全。當然，許多廠商已經在他們的安全產品中加入了AI/ML，以提高性能。
供應商已經提供的一個領域是基于機器學習的移動威脅檢測。例如，MobileIron在其新的MobileIron威脅防御工具中使用機器學習，該工具利用使用和行為分析來監(jiān)測移動應用程序或網絡中的可疑行為，讓后從其收集的信息中學習，以不斷提高其監(jiān)測惡意軟件和惡意網絡的能力。
Sophos將深度學習集成到其端點安全產品中，提供所謂的“預測性安全”。該公司的目標是將這一深度學習層擴展到所有終端，包括移動終端。該公司還推出了一款電子郵件保護工具，使用同樣的技術攔截更多的威脅，然后才能將其發(fā)送到端點。
其他供應商認為有機會利用AI來幫助精簡的IT部門了解現(xiàn)有端點管理工具收集的所有數(shù)據(jù)。其中包括Citrix，它的統(tǒng)一終端管理服務也管理所有進入工作場所的設備，包括筆記本電腦、手機、平板電腦和可穿戴設備。Citrix安全分析應用程序監(jiān)視這些設備，并幫助其應用安全策略，確保網絡安全。
Citrix Analytics還進行用戶行為分析，應用機器學習將用戶分為高風險、中等風險和低風險，然后隨著更多數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)，調整風險得分。
與此同時，IBM與沃森（Watson）合作開發(fā)了MaaS360，這是一個基于云的應用程序，旨在幫助IT管理員理解端點及其用戶、應用程序和內容生成的大量數(shù)據(jù)。它將認知技術應用于安全、終端用戶生產力、移動應用管理和管理。
IBM解釋說，EMM用戶被淹沒在應用程序、配置/策略最佳實踐、生產力工具以及新出現(xiàn)的威脅和漏洞等信息中，而這些信息是他們無法吸收的。IBM MaaS360提供了嵌入到平臺中的認知見解，幫助組織瀏覽他們正在收集的信息，并將其提煉成與他們的業(yè)務相關的見解和建議。MaaS360的核心是IBM Watson技術，它可以索引和注釋大量的數(shù)據(jù)集，以查找相關數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)上下文應用于MaaS360的每個客戶端部署。
隱私的界限
AI/ML領域的一個暗云是數(shù)據(jù)隱私。
Gartner的Silva說，用戶越來越意識到他們的個人信息將最終落入Facebook和谷歌等公司手中的危險。因此，“雇主或其他公司保留其移動設備、應用程序和數(shù)據(jù)使用（Gartner稱之為workplace analyTIcs）的輸出的想法，肯定會遭到一些用戶的反對，”他表示。
這些擔憂不容忽視，尤其是考慮到歐盟的《總體數(shù)據(jù)保護條例》（general Data ProtecTIon RegulaTIon， GDPR）和加州2018年消費者隱私法（theCalifornia Consumer Privacy Act）等嚴格法規(guī)的出臺。
Silva說，這些監(jiān)管方面的擔憂可能會使公用事業(yè)公司從依賴AI/ML的移動產品中剝離出來。雖然用戶對數(shù)據(jù)的推后不會否定移動產品中AI/ML的價值，但它可能會阻礙部分或全部用戶的數(shù)據(jù)收集。他表示：“反過來，這可能會降低數(shù)據(jù)對某些用戶群或某些區(qū)域的用處，同時仍能為其他用戶提供價值?！?/p>
為了改善這種情況，企業(yè)應該坦率地討論他們收集了什么數(shù)據(jù)，以及如何使用這些數(shù)據(jù)，Silva認為。Gartner建議客戶說明結果及其對用戶的好處，并努力注意哪些數(shù)據(jù)不會被收集或使用。他表示：“與數(shù)據(jù)無關的IT列表，幾乎總是比對數(shù)據(jù)做過處理的列表更長?！?/p>
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