「企業提升系列」早前已介紹企業管理層最重視的其中4項技術，來到第5項，讓我們了解與AI（人工智能）有著密切關係的「進階」技術──機器學習（Machine Learning）！

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　　機器學習（Machine Learning）是 一門數據科學，透過大量數據進行重覆的機器訓練，遞歸出一個誤差低、準確度高的模型，讓機器解決一些不能單靠規則理解，以至關乎知覺（Perception）的問題。簡單例子就如，我們要機器辨識出所有包含紅綠燈的圖片，但其中某些圖片的紅綠燈可能有樹葉遮擋了一角，要讓機器辨識出所有紅綠燈圖片，就要靠輸入大量相關數據，才可令機器更精準地識別有紅綠燈的圖片。這個訓練過程，就如教育新生嬰兒，要通過大量觀看、大量嘗試去認識周遭的事物。

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跟Google工程師學Machine Learning

　　正因Machine Learning需要大量數據、時間和技術進行開發和訓練，中小企甚少會選擇開發自己的機器；反而對於Google、Apple等跨國科技公司，機器學習成為重要的研發重點。

　　Google如此介紹Machine Learning的運作︰「機器學習的技術根基來自於演算法模型，這些模型經過訓練，可從收集到的資料中（例如記錄檔、語音、文字或圖片）辨識模式。由於大量的訓練資料和運算效能是成功的先決條件，雲端環境（具備充足的資料儲存空間和高效能運算且非常經濟實惠）是相當理想的機器學習平台。」

　　Google開發者技術推廣工程師Laurence Moroney，亦有在2019年一個Machine Learning講座上介紹何謂機器學習。他指出，傳統的程式設計是靠輸入Rules（規則）和Data（數據）而得出Answer（答案）；機器學習則靠輸入Answer（答案）和Data（數據）以獲取得Rules（規則）。

了解更多︰https://youtu.be/VwVg9jCtqaU

金融界利用Machine Learning防欺詐

　　在企業應用上，Machine Learning更可助金融界防止欺詐。以大城銀行旗下的Krungsri Consumer為例，他們就透過機器學習的進階分析，實時監控信用卡交易過程中的可疑行為，包括自動審查超過特定金額的高風險交易，如發現問題，更有機會拒絕相關交易，應用此程式後，該企業的欺詐檢測率提高達35％，誤報率更降低至18％。

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　　而對企業會計和審計人員而言，AI和機器學習亦可發揮整理和準備繁多的稅務申請文件，並進行數據整合和分析，包括找出有稅務違規風險的項目，以減省工序、提高放率。對於市場行銷人員而言，可透過將輸入資料，讓機器學習歸納出目標客群，推算消費者的喜好！

　　透過「企業提升系列」，相信大家對機器學習、物聯網（Internet of Things，IoT）、AI、區塊鏈和混合實境已有基本認識，大家又打算從何入手，為行業提升「科技強度」？

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