我們正處於一個有無限可能性的時代，人工智能（AI）可以說是實現這些可能性的其中一大關鍵。AI 已經開始在不同工作領域中發揮着越來越重要的作用，其中之一就是 IT 支援行業。筆者公司一直有為客戶提供 IT 支援服務，眼見 AI 已為我們團隊迎來了不少機遇，深信透過 AI 技術的應用，我們能夠更好地為客戶創造價值，實現共同的成功。 想睇更多專家見解？立即免費訂閱！ IT 支援應用 AI 技術的 5 大機遇 1）自動化和提升效率：人工智能可以自動化 IT 支援的常規工作，簡化流程，提高工作效率。例如，具備自然語言處理技術（NLP）的聊天機器人（Chatbots）可以處理重複的用戶查詢，讓…

踏入 2023 年，網絡安全威脅有增無減，最近 Sangfor 公布夥拍香港領先的增值分銷商 Edvance Technology 合作，協助客戶抵禦最新網絡威脅。 Sangfor 系統工程師總監陳浩存表示，今年網絡安全的三大威脅主要來自：居家工作（Work from home）、人工智能、IoT（物聯網）及 Cloud Security。 他以居家工作為例，在後疫情時代，遠程辦公已成為新趨勢，不少員工都傾向在家工作，加上部份員工移民後，公司為挽留人才，改行遙距工作等，「無論咩原因都好，最終都要連接去公司內部網絡，就會成為一種威脅。」 Sangfor 系統工程師總監陳浩存表示，今年網絡安全的三大威脅主要來自：居家工作（Work from home）、人工智能、IoT（物聯網）及 Cloud…

香港地行行「搶人才」，尤其以資訊科技界人才最為短缺，無論大家最熟悉的 IT 支援，還是寫網站寫 Apps、數據分析、雲端工程，通通也是 IT 界人才。到底 IT 界有何熱門職位？新手入行應該如何選擇？哪類職位有前景又有錢景？一文立即看清！ 根據香港人力資源管理學會去年底公佈的「2022 年薪酬趨勢調查」，IT 行業加薪幅度最大，平均幅度達9.8%，跑贏大市。而 IT 界「最大路」工種分別為軟件開發（Software Development）、數據工程（Data Engineering）、網絡安全（Cyber Security）、雲端工程（Cloud）和項目管理。 兩大熱門範疇多空缺　新手易Pick Up IT 獵頭公司…

DICT 數智通訊服務供應商中信國際電訊 CPC（以下簡稱 CPC）早前舉辦了其年度 Solutions Day (Part 1)。今年，大會以 Sparkling Biz Matters 為主題，邀請了業內專家及不同行業的領導者，共同就企業發展業務的關鍵因素作出分享，包括企業如何以得到全方位的網絡安全防護，以及如何運用大數據及先進的人工智能技術去協助企業數碼化轉型之旅等，幫助各大企業更精準地訂立來年的發展目標及營運計劃。 網絡安全舉足輕重　困擾企業業務發展 CPC 商務總裁 Jacky Kwok 在致開場辭時以一份大會較早前對 100 位企業客戶作出的問卷調查為引子，指出最讓企業領導者日思夜慮的業務營運問題就是網絡安全，其次為日新月異的技術如人工智能、雲端應用和網絡及發展可持續性等。Jacky…

要數到本港最多個人用戶的電郵供應商，相信 Google 旗下的 Gmail 必然是頭幾位。Google Account 當然不只電郵這個功能，其 Google Drive 儲存空間等亦大受歡迎，絕對配得起「大神」這個名字。隨著我們把放在 Google 的資料愈放愈多，要避免被入侵帳戶以至私隱盡失，就要必須學懂管理個人 Google Account。一齊來看看科技達人 Ed Bott 的貼士吧。 Ed Bott 認為，使用…

當家長趕潮流幫囝囡報 STEM 和 AI 課程，科技專家已經放風，下一個贏在起跑線的關鍵詞是量子電腦。臺灣大學 IBM 量子電腦中心主任張慶瑞按量子電腦科技發展趨勢，預測擁有處理龐大資料能力的量子電腦，大約會在 15 年後登場，到時對文明的衝擊，可媲美 Smart Phone 問世。張主任表示，現年 50 歲或以上的人，姑且可以不知量子電腦未來，不過 90 後同 Gen Z 就無得避。量子電腦開發方面，IBM 和…

今次微軟認真叻叻豬！佢哋啱啱宣佈，成功同多國警方以及來自 35 個國家嘅私營機構，夾手夾腳消滅咗全球最大殭屍網路 Necurs。Necurs 呢隻嘢近年好紅，佢厲害嘅地方係一旦電腦被感染，就會不停傳送垃圾電郵俾人，2017 年就試過以每小時 500 萬封電郵嘅速度，係咁將 Dridex 同埋 Locky 兩隻勒索程式傳送出去，一炮而紅！ 多年嚟資安界對 Necurs 可以話係冇晒符，由2016 到 2019 年期間，9 成由電郵傳送嘅病毒程式都係透過 Necurs…

最近睇過一篇文章，內容是講述「人腦」和「機器」應該如何分工做判斷。先講 20 年前，分工大致是：機器負責基本計算、存儲記錄、資料傳輸；人類就負責做分析和決策。現今電腦運算能力提升，究竟「分析」和「決策」，由機器還是人腦處理比較出色呢？這並不是簡單一個 Yes 或 No 的答案，而應是「人腦」和「機器」兩者如何分工和重新定位的問題。 人類判斷有兩套系統 首先，人類是如何作出判斷，簡單來說：有兩套系統。 「系統一」是憑直覺及過往經驗，也是人腦的強項。「系統二」是靠資料來演算，就是機器的優勢所在。大量證據顯示，若有得選擇的話，單靠「系統二」得到的決策和預測（即是全由機器來決定），通常比「系統一」的判斷更優勝。 機器判斷更優勝 點解？因為即使資料不足或 algorithm 尚欠成熟，要作出修改實在不難，也可隨時再演算一次。但要推翻最高領導的主觀決定，就複雜得多了。所以，奉勸各位領導，如果是機器可以處理的判斷，就應由機器去處理。天氣預測就是一個好例子，每日每分每秒大量的不同的氣象數據，由電腦機器預測出來的天氣，肯定比氣象學家來得準確。 不要依賴最高領導人 在這似乎講到人腦決策價值不大，當然不是啦。在某些情況中，仍然應該運用人類主觀判斷，只是比重倒轉（把你的主觀判斷，量化成機器決定的參數），或去處理一些更深層問題。隨著科技發展與普及，我們要擺脫對機器作為主導分析的抗拒，更不要依賴最高領導人的決定，因為機器的判斷不會比他們差呢。