从通过使用历史数据与统计模型相结合来预测未来，到使用数据挖掘技术和机器学习等，预测人工智能似乎已经引起了涉及商业法律法规的监管机构的关注。专家认为，人工智能驱动的预测分析可以在识别潜在威胁方面发挥主动作用，使法律机构有机会在数据泄露相关威胁产生影响之前加强预防性防御。 “通过基于人工智能的预测性安全措施和自动化解决方案，法律实体不仅可以降低违规的可能性，还可以减轻随之而来的财务影响。这种方法可以维护声誉和财务稳定，这在日益数字化和互联的经济环境中可能是一项至关重要的努力，”法律咨询服务公司 HJA and Associates LLP 创始人兼执行合伙人 Jitender Ahlawat 告诉 FE Transform-X 。
行业专家认为，人工智能和自动化通过降低数据泄露成本来显着影响数据泄露成本。目前，数据泄露的全球平均成本为 445 万美元。只有 28% 的组织广泛使用基于人工智能的安全，这最终降低了与数据安全相关的成本。根据 IBM 最近的一份报告，与未使用基于人工智能的安全和自动化的组织相比，使用基于人工智能的安全和自动化的组织平均节省 176 万美元。
有趣的是，人工智能驱动的安全工具有望增强防御机制。根据市场研究公司 Statista 的预测，人工智能 (AI) 市场价值预计将达到近 1000 亿美元，到 2030 年预计将增长到近 2 万亿美元。
据了解，这些创新技术有潜力通过保护敏感的客户信息、知识产权和机密数据等来增强法律部门的实力。专家认为，与此相反，联合使用这些功能可能需要承担法律责任、削弱信任并处以经济处罚。 “人工智能和自动化可能会使责任和监管合规性变得复杂。然而，强有力的人工智能治理和问责制可以通过更严格的数据保护法来实现。欧洲 GDPR 等用例仅通过自动化处理来限制数据保护决策，并提供获得人为干预的权利。”法律和金融公司 Treelife 联合创始人加里玛·米特拉 (Garima Mitra) 解释道。
然而，人们相信，这也会进一步增加成本，并且随着人工智能在数据时代的作用的发展，需要在创新和法律保障之间实现平衡。 “在网络安全领域，广泛的安全人工智能和预测分析的集成不仅仅是一种防御机制，还可以重新定义法律部门。衡量其影响的真正衡量标准不仅是避免违规，还在于允许实时响应以减少金融漏洞。此外，他们有能力共同抵御数据泄露带来的财务影响。”网络安全平台 TAC Security 创始人兼首席执行官 Trishneet Arora 总结道。
