将机器学习与大型机系统集成带来了来自大型机独特的架构和数据环境的挑战和机遇。
首先，机器学习算法可用于数据处理，其中大型机处理大量事务数据。这些算法可以出于各种目的分析这些数据，包括欺诈检测、异常检测、预测性维护和客户细分。
其次，在大型机上部署机器学习模型可以对传入数据流进行实时分析。反过来，这可以帮助组织根据数据洞察做出更快、更明智的决策。
第三，机器学习技术可用于优化大型机工作负载和资源利用率。预测算法可以预测高峰使用时间并自动分配资源以确保最佳性能。
第四，机器学习可以通过识别表明安全威胁或未经授权的访问尝试的模式来增强大型机的安全性。这使组织能够更有效地检测和响应安全事件。
第五，自然语言处理（NLP)技术可用于从以格式存储的文本数据中提取见解例如日志文件或事务记录。这可以实现情感分析、实体识别和主题建模等任务。
第六，在大型机数据上训练的机器学习模型可以与组织 IT 基础设施内的其他系统集成。通过将大型机数据的见解与其他来源的数据相结合，可以促进跨职能分析和决策。
第七，虽然大型机主要用于事务处理，但组织可以使用分布式计算框架或基于云的资源来训练基于大型机数据的机器学习模型。经过训练后，这些模型可以部署回大型机环境进行推理。
最后，机器学习可以通过添加智能和自动化功能来实现传统大型机系统的现代化。例如，机器学习算法可以自动执行日常任务、改进用户界面或增强大型机应用程序的整体用户体验。
人工智能 (人工智能）拥有一系列旨在使机器能够执行任务的技术和方法通常需要学习和推理，类似于人类智力、解决问题、感知和语言理解。大型机作为大型、强大且可靠的计算平台，可以在人工智能应用中发挥重要作用。
- 数据处理和分析：大型机通常管理大量数据在交易环境中。与机器学习和深度学习类似的人工智能技术可用于出于各种目的分析这些数据，包括欺诈检测、风险评估、客户细分和预测性维护。
- 实时决策：可以部署AI算法在大型机上根据传入的数据流做出实时决策。例如，人工智能模型可以检测事务数据中的异常或优化资源分配以提高系统性能。
- 自然语言处理 (NLP)：大型机系统可以处理大量数据日志文件或事务记录等格式的大量文本数据。 NLP 技术可用于从这些非结构化数据中提取见解，从而实现情感分析、实体识别和文档分类等任务。
- 虚拟助手和聊天机器人：大型机系统可以集成人工智能驱动的虚拟助理或聊天机器人提供用户支持、自动化日常任务并改善用户与大型机应用程序的交互。这些人工智能驱动的界面可以提高用户的工作效率和满意度。
- 优化和自动化：人工智能算法可以优化大型机工作负载、资源利用率和系统性能。例如，基于人工智能的预测分析可以预测高峰使用时间并自动调整资源分配以满足需求，从而提高效率并降低成本。
- 安全性与合规性：人工智能可以通过识别模式来增强大型机的安全性表示安全威胁或未经授权的访问尝试。人工智能驱动的安全解决方案可以检测异常、预测潜在安全风险并实时响应事件，以保护大型机系统和数据。
- 预测分析：AI模型可以分析大型机上存储的历史数据识别可以为预测分析应用程序提供信息的趋势、模式和相关性。这些将帮助组织做出数据驱动的决策并预测未来的事件或结果。
- 旧系统现代化：人工智能技术可以成为以下努力的一部分：通过添加智能和自动化功能来实现传统大型机系统的现代化。例如，人工智能驱动的自动化可以简化业务流程、提高系统可靠性并增强大型机环境的整体敏捷性。
总而言之，将机器学习和人工智能与大型机系统集成有助于从大量交易数据中获得有价值的见解，增强系统性能和安全性，增强决策过程，提高系统效率和安全性，并为遗留 IT 基础设施的现代化。