企業網絡服務供應商第一線 DYXnet 香港年度客戶午宴日前圓滿結束，同時宣布了未來發展方向——基於企業對AI的巨大需求，第一線將以扎實的雲網安基礎設施及解決方案，為客戶提供靈活的網絡和安全架構，並將 AI技術融入服務，令管理更智能高效。此外，第一線亦宣布推出網絡安全託管服務，新增資訊安全營運中心（SOC）為客戶提高網絡安全勢態，快速響應事故，應對日益嚴重的網絡安全威脅。 第一線 DYXnet年度午宴於 12 月 15 日順利舉行，是次主題為「Connectivity Redefined: Mixing Minds & Tech 網絡再定義：智慧與科技之饗宴」。大會邀請了合作夥伴 VMware、Check Point、Towngas Telecom 及…

人力資源是公司重要瑰寶，但隨著環境變化，傳統方式已不足以吸引及挽留人才。近期，人工智能興起，越來越多企業已開始將有關技術與人力資源的工作流程整合，以克服種種挑戰。上回，我們介紹了部分人工智能可以克服的勞動力挑戰，這次將分享更多。 上回提要：【科技風潮】為人力資源注入AI技術　全面管理員工生命週期 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ 5. 員工評核及職業發展 人力資源挑戰：隨著傳統以階級主導工作結構變得越來越模糊，人力資源部門面臨的挑戰就是如何幫助管理者制定最符合個人和企業需求的職業發展道路。分散的員工隊伍進一步增加該過程的複雜性，因爲這使遙距評估和觀察員工表現難以執行。 人工智能解决方案： 由人工智能驅動的表現分析使管理人員能夠通過多種來源，以持續、實時的評核中獲取無偏見的見解。預測性人力資源分析能夠識別員工可能在哪些方面遇到困難，並推薦個人化的技能培訓。由於人工智能分析能處理大量數據，因此它可以從多方面評估個人或分散式團隊的運作情況，並提出改善合作的建議。 6. 員工健康 人力資源挑戰：全球健康研究所估計，缺乏職場健康（例如慢性疾病、工傷、疾病與壓力，以及員工參與度低）使全球每年損失 10% 至 15% 的經濟產出。在分散的員工隊伍中，要確定員工是否擁有健康的工作環境，或是否在身體或情感上處於掙扎狀態則更爲困難。 人工智能解決方案：人工智能分析可以通過多種方式提高員工的健康水平，例如消除重覆性或低價值的任務，提供身體或情緒健康方面的反饋和建議。情感分析和穿戴式技術正在推動一個新興產業的發展。這些人工智能驅動的健康檢測工具和推薦引擎利用物聯網傳感器和機械學習來跟蹤和分析用戶活動，並提供個人化的健康建議和見解。 7. 獎賞及鼓勵員工 人力資源挑戰：…

在快速發展的數碼化時代，香港實體零售業面臨著前所未有的挑戰和機遇。香港實體零售業要緊跟時代發展潮流，充分認識到數碼化時代的重要性和機遇，積極擁抱科技創新，不斷優化服務和體驗，通過巧妙地利用科技手段進行行業升級，以及實現線上實體的無縫融合，與電商平台、社交媒體等線上管道進行深度融合，實現線上實體一體化，為消費者提供更加便捷、個性化的購物體驗，才可以打造出更高效、更具競爭力的業務模式。 想知最新科技新聞？立即免費訂閱 ！ AI 大數據結合物聯網技術　降成本提升業績 首先，人工智慧與機械學習是必不可少的一項技術。人工智慧和機械學習技術在實體零售業中的應用正在改變我們的業務模式。通過機械學習，我們可以對消費者的購物行為進行預測分析，從而為他們提供更加個性化的服務。例如，人工智慧可以通過對店內客流量、消費者購買偏好以及商品庫存情況等關鍵數據的智能分析，幫助商家更精準地為消費者提供商品推介和促銷活動，提升銷售業績和客戶滿意度。 人工智慧可以應用於商品定價、庫存管理和物流派送等方面，為商家提供更加精確和即時的決策支持。例如，通過分析市場需求、競爭情況以及歷史銷售數據等，人工智慧可以自動為商品定價，並通過智能演算法預測庫存需求和調整庫存水準，以提高庫存周轉率和降低成本。 此外，大數據分析亦是一項與人工智慧與機械學習緊扣的技術。大數據分析可以為實體零售業提供強大的洞察力。通過收集和分析銷售數據、消費者行為數據等，我們可以深入瞭解消費者的購買習慣和需求，從而制定更精準的行銷策略和產品開發計畫。例如，商家可以通過分析銷售數據，瞭解哪些商品最受歡迎，哪些促銷活動最有效，並在未來進行更加精準的預測和規劃。 大數據分析可以應用於供應鏈管理和物流優化等方面。例如，通過分析歷史銷售數據和庫存數據，商家可以預測未來的銷售趨勢和庫存需求，並自動調整生產和採購計畫，以避免庫存積壓和浪費。此外，通過大數據分析還可以優化物流路線和配送計畫，提高物流效率和服務品質。 在人工智慧、機械學習、和大數據分析的基礎上，再結合物聯網技術，可以為實體零售業提供全面且智能化解決方案。通過物聯網技術，我們可以即時監控貨架庫存，預測商品需求，並在庫存低時自動發送補貨訂單，以確保商品始終保持最佳的供應狀態。此外，物聯網技術還可以幫助商家提高店內安全性和運營效率，例如通過智能安防系統和智能環境控制系統等，保障商家和消費者的安全和舒適。 物聯網技術可以應用於商品追蹤和供應鏈透明化等方面。例如，通過物聯網技術為商品貼上智能標籤，商家可以即時追蹤商品的位置和狀態，提高物流效率和準確性。此外，通過物聯網技術還可以連接供應鏈中的各個環節，實現供應鏈的透明化和即時監控，從而降低成本和減少風險。 O2O 模式將成大趨勢 與此同時，香港實體零售業更需要實現線上和實體的融合。O2O（Online to Offline，線上到實體）的模式，能為實體零售業提供了新的商業機會。通過將線上的便捷性與實體的體驗完美結合，我們可以提高購物的便利性，並為消費者提供更加全面的購物體驗。例如，消費者可以在網上流覽商品、下訂單，然後選擇在附近的實體店提貨或享受送貨上門服務。這樣既可以利用線上的流量優勢，也可以發揮實體店的服務優勢，實現互利共贏。 O2O 模式還可以幫助商家更好地瞭解消費者的購物習慣和需求，從而為他們提供更加個性化的服務和行銷策略。例如，商家可以通過分析線上訂單和實體銷售數據等，瞭解消費者的購物偏好和購買行為，並制定更加精準的行銷策略和商品開發計畫。 此外，移動支付和無接觸式購物是實體零售業應對電子商務衝擊的重要手段之一。通過提供便捷的移動支付方式，以及引入無接觸式購物技術（如無人便利店、自助結賬等），我們可以提高購物的便利性和效率。例如，商家可以在實體店內設置自助結賬區域，消費者可以通過掃描商品條碼或使用移動支付設備完成支付，實現快速、便捷的購物體驗。 移動支付亦可以幫助商家建立更加完善的客戶管理系統，提高客戶滿意度和服務品質。例如，商家可以通過移動支付平台收集消費者的交易數據和偏好資訊等，並進行分析和挖掘潛在客戶需求，為他們提供更加個性化的服務和行銷策略。…

傳統的神經元網絡 (neural networks) 人工智能機械學習模型，數據工程師必須預備大量合適及準確的數據套件，供系統自行分析及反覆學習。不過，並非所有情況下都可以使用這種機械學習方式，例如要訓練深海機械人，就要採用另一種稱之為強化學習網絡 (reinforcement learning network) 的訓練模式，而且訓練效果更超過預期，水中暢泳竟然較海洋生物更慳力。 這項強化學習網絡訓練計劃由多間大學如加州大學、哈佛大學的研究團隊組成，成立的目的，旨在希望透過新的機械學習方式，去訓練深海機械人能夠用更少組件、以及在水底下以更慳電的方式前進到目的地。研究員解釋，因為深海機械人會潛入 2,000 呎以下水深探索海底世界，操作員基本上無法控制它們，更別說要將附近海域的水流數據傳送給它們，所以深海機械人只能靠自己，以身處環境有限的數據判斷前進方法及如何以最有效率的方式到達目的地。研究另一個原因是深海機械人必須長時期在海中航行，同樣需要使用最少的電子零件，因此編寫的軟件不能過於複雜及容量要細。考慮過種種因素後，研究員便決定採用只須以自身收集到的數據進行訓練的強化學習網絡模式，而且更指出一旦成功訓練深海機械人可以僅靠有限數據達到以上目標，它亦可應用於其他星球的海域深索上。 在計劃開始後，研究員製造了一隻只得手掌大小的潛水機械人，它的微電子控制元件是於 Amazon 以 30 美元購得，大小只得 2.4×0.7 吋，便可配備研究員撰寫的程式碼、水平儀及體感儀，而且非常慳電。通過強化學習網絡訓練了一段時間後，研究員發現機械人已懂得如何利用水流，例如水流遇到障礙物時產生的逆向漩渦，更有效率地移動到目的地，這種做法就有如麻鷹懂得利用熱氣流翱翔一樣，但出來的結果更超出研究員的預期，因為機械人竟能比真實的海洋生物游得更慳力更有效率。 研究成果令人振奮，但研究員指出強化學習網絡訓練模型仍處於起步階段，離投入實戰用途還有一段距離，例如除了深海水流外，如何利用海潮漲退及近岸的亂流移動也是重點研究之一。而研究員更謙虛地說，正在學習的不僅僅是機械人，人類也能透過機械人學懂穿越海流的新方式。 資料來源：https://bit.ly/3H8v89T

Google 為了設計出自家電腦處理器，出動應用於機械學習的 TPU 處理器。TPU 現時已為多個行業提供演算法服務，包括醫療、網絡安全等等，而 Google 搜尋器及翻譯工具背後的演算法亦是由 TPU 負責，專家估計，TPU 不單可加快設計出自己的下一代，而下一代亦可再設計出後繼處理器……最終咪會變成天網 (Skynet)！ 傳統的處理器晶片設計，最大難度在於如何編排晶片上的數百萬個組件，因為處理器的運算速度，直接取決於各種組件的佈局，設計者不單要考慮組件擺放的距離，更要考慮運算過程中所產生的熱力。而且視乎處理器將會應用於哪一種產品，設計亦有很大分別，例如手機處理器會較講究節能，相反數據中心則強調速度優先，因此設計過程往往需要耗用數月以上，才能得出理想的最終電路圖。 而 Google 的研究團隊就利用自家的 TPU (Tensor Processing Unit) 機械學習處理器，將組件規劃的問題交由神經元網絡…

Microsoft 宣布將會為付費版防毒軟件 Defender 加入新功能，可以準確偵測電腦有否被挖礦 (crypto-mining) 軟件暗中操控，而 Microsoft 借助的技術，就是 Intel 專為商務電腦而設的 vPro 處理器，當中具備的 TDT 功能，可讓防毒軟件直接分析處理器的運作，比起一般只可分析作業系統活動的防毒軟件，更能直接揪出先進的惡意軟件。 TDT 全名為 Threat Detection Technology，是 Intel…

企業在數碼轉型時，經常面對不同的挑戰，當中包括如何有效藉雲計算、人工智能等技術，提升工作效率及營運收益，盡享科技帶來的優勢，同時確保網絡數據安全。全球頂尖互連及數據中心公司 Equinix 夥拍全球資訊科技夥伴—自動系統集團有限公司 (ASL)，提供完善和達國際標準的數據中心服務，讓客戶體驗安全、高速互連的多雲應用。ASL 去年開設綜合營運中心（Unified Operation Center, 下稱 UOC），此自家開發的新一代綜合管理平台，貫通 ASL 三大核心業務、行業優勢，為客戶貫穿 DevSecOps，以「即服務」(as-a-Service) 為業務形式，靈活配合客戶整個 IT 生命周期的業務需要，協助全球客戶數碼轉型。 24/7無間斷管理服務 解決 IT 人才短缺難題 應用新興技術時，企業需要大量配備人工智能、機械學習（machine learning）、雲計算及網絡安全知識的 IT…

今時今日，人工智能 (A.I.) 的應用已經遍布各行各業，因為只要結合優質的大數據 （Big Data）作分析，便可提供各種洞察力報告，讓企業更能掌握市場即時狀況，為現有顧客打造更適合的服務，甚至發掘出潛在客戶，提升營業額。而在內容行銷 (Content Marketing) 方面，人工智能更可提供行銷計劃一條龍服務，不過大前提是所採用的大數據必須乾淨及優質。 自動產生熱門內容 外國不少媒體其實已引入人工智能技術撰寫文章，以炮製出更能吸引讀者的內容。因為以往要寫出一篇具話題性的文章，非常倚賴編輯或記者的經驗及對市場的觸覺，例如通過大量資料搜集去掌握熱門話題，或將熱搜關鍵字融入內容，以增加文章的曝光率。而在人工智能的參與下，它懂得自動從網絡上的社交平台、討論區、搜尋字眼等因素去理解現時哪類題材最多人關注，然後自動產生高質素的內容，滿足讀者的需要，同時可保持統一的風格，大大減省專業人士參與的需要，無論在成本及效率上都得以提升。以國內百度的AI智能創作平台為例，它便可協助用戶創作不同類型的文章，由詩歌、小說以至新聞都能一一勝任。 內容策劃更有效率 內容行銷最講求時間性及準確度，對於應該在什麼時間、以哪種方式向特定客戶群推送有價值的內容，才能達到最佳成效，這些工作都必須交由市場推廣專業人士去分析，過程耗時又複雜。通過人工智能收集不同客戶群的資料，便能清晰掌握各類客戶群的需要，自動提交完整行銷計劃報告，包括推廣目標、內容創作、發佈渠道及成效預估，減輕行銷人員的工作負擔，專注人工智能或機械人無法處理的工作，例如建立客戶關係等。 污染數據 雖然人工智能看似完美，不過在安全性上仍有隱憂，就以上述個案為例，人工智能要演算出準確有效的結果，都必須有乾淨及優質的大數據輔助。一旦提供給機械學習 (Machine Learning) 的數據庫受到惡意污染，分析結果便會有所偏差甚至完全相反，令內容行銷無法達到預期效果。因此現時網上雖然有不少大數據共享資料庫，企業在運用前亦要特別小心，情況一如開源應用軟件 (open source application)…

正所謂能力愈大，責任愈大，而網絡安全公司 Sophos 同 ReversingLabs 就作出最佳示範，星期一合作免費推出內容超豐富的惡意軟件研究數據合集，內裏不但有多達 2,000 萬個 Windows Portable Executable (PE) 檔案，當中更有 1,000 萬個已被去除執行能力的惡意軟件樣本，以及一套已受基本訓練的機械學習模型，最終目的？當然是提升業界主動防禦網絡攻擊的能力！ 翻查資料，免費開放有關網絡攻擊資料合集已非首次，兩年前就有一套包含 110 萬個含惡意編碼的 PE 檔案樣本── Ember…

Fortinet 與中信國際電訊 CPC（以下簡稱CPC）攜手舉辦「疫境創新路」網上研討會系列，每集都會邀請商業創新者（business innovators）分享如何以創意開拓業務及協助其他企業疫境自強。繼珠寶商周大福及物流公司 cargo-partner 後，最後一集便邀請了在香港無人不曉的一站式餐飲方案平台OpenRice，分享其抗疫良方。 了解民情 貼地創意贏口碑 早前新冠疫情連續出現本地感染個案，不少市民為免受到感染，均自發減少外出，本地食肆的營業額因而暴跌。加上在政府實施社交距離措施後，不單止餐枱之間有距離限制，早前每枱顧客更不能多於四人，食肆的經營環境更是雪上加霜。作為有提供訂座服務的 OpenRice，也明顯受到疫情影響，OpenRice 董事總經理 Jan 說，現時平台上約有 25000 間商戶資料，當中約二千多間餐廳可利用平台直接訂座，但在疫情爆發及限聚令下，訂座率減少；不過，約一年前開始推出的外賣自取服務卻有所增長，「其實在抗疫措施前，我們已主動聯絡餐廳了解狀況，並即時在網站上刊登哪間餐廳有自發做隔離措施，或推出的各種優惠，希望可吸引市民幫襯。」而外賣自取是疫情下最能維持餐廳收入的服務，所以 OpenRice 由二月開始已免除所有收費，讓餐廳可全數「落袋」，共度時艱。 Jan 說 OpenRice…