一、引言

在当今数字化时代，信息技术呈爆发式发展，正全方位重塑着人们的生活与各行业的运转模式。其中，大数据与人工智能宛如两颗璀璨的明星，凭借其强大的数据处理能力和智能分析优势，深度嵌入到众多领域中。大数据能够汇聚海量、多元的数据资源，而人工智能则可通过先进算法挖掘数据价值、实现智能决策等。二者的融合更是催生出诸多创新应用，成为推动信息技术迈向更高水平的关键力量。然而，在其蓬勃发展的同时，也不可避免地面临诸多亟待解决的问题，比如数据隐私、算法局限等。

鉴于上述现状，本文致力于深入且全面地剖析大数据与人工智能在信息技术中的具体应用表现，像它们在医疗、金融、安防等多个领域的实际应用情况；同时细致入微地梳理其所面临的各类挑战，进而有的放矢地提出针对性的应对策略与建议，期望能够为相关领域的学术研究以及实际应用提供具有重要价值的参考，助力这两项技术在信息技术领域实现更为优质、更为广泛的发展与运用，让它们更好地服务于社会，造福于大众。

二、大数据与人工智能在信息技术中的应用

（一）数据挖掘领域应用

数据挖掘旨在从海量数据中发现潜在模式与有价值信息，在信息技术里意义重大。大数据与人工智能结合在此大显身手，借助人工智能的机器学习算法，能对大数据中杂乱无序的数据进行分类、聚类等操作。例如，电商平台运用该技术，通过分析海量用户的浏览、购买等行为数据，精准挖掘出用户的消费偏好，进而为个性化推荐商品提供有力依据，极大提高了用户购买转化率，也帮助商家更精准地把握市场需求，实现精准营销与资源优化配置，让数据真正成为驱动业务发展的关键要素，充分展现出其在助力决策、提升运营效率等方面的强大作用。

（二）智能安防领域应用

随着当下社会对安全保障的需求日益攀升，智能安防领域愈发受到各界的高度关注。在这一领域中，大数据与人工智能深度嵌入，成为了不可或缺的关键力量。智能安防系统能够广泛收集包括海量监控视频在内的各类数据，而人工智能算法凭借其强大的数据分析能力，可以实时对这些数据进行深度剖析，精准锁定画面中诸如人员闯入、无端徘徊等各类异常行为。一旦捕捉到任何异常情况，系统即刻发出预警信号，相关工作人员便能迅速做出响应并及时进行处置。如此一来，安防效率得以显著提升，在城市公共安全维护、企业园区安全保障等诸多重要场景中，都发挥着至关重要的守护作用，切实筑牢了场所安全稳定的坚固防线，为人们的生活和生产营造了安心的环境。

三、大数据与人工智能在信息技术中面临的挑战

（一）数据安全与隐私保护挑战

在大数据与人工智能广泛应用的当下，数据安全与隐私保护形势严峻。一方面，数据在传输过程中，可能会遭受黑客攻击、网络窃听等威胁，导致数据泄露，例如一些医疗数据在网络传输时若被不法分子获取，患者的隐私信息就会被曝光。另一方面，在存储环节，海量数据需要庞大的存储系统，若存储安全措施不到位，如存储服务器被入侵，数据也极易丢失或被盗用。而且，在使用数据进行人工智能模型训练等应用时，部分企业或机构可能存在违规使用数据、未充分征得用户同意的情况。这些数据安全与隐私问题一旦发生，不仅会损害用户权益，还可能引发公众对相关技术应用的信任危机，阻碍大数据与人工智能在信息技术领域的进一步推广。

（二）算法可解释性不足挑战

当前，很多人工智能算法尤其是深度学习算法，具有高度的复杂性和 “黑箱” 特性。以金融风险评估为例，尽管模型能给出风险评估结果，但很难清晰地向用户解释为何得出这样的结论，是基于哪些具体数据特征和逻辑判断的。这种可解释性的缺乏，使得在一些关键应用场景中，如医疗诊断、司法审判辅助等，用户难以完全信赖其输出的结果，进而影响了这些先进技术在更广泛、更重要领域的落地应用，限制了其价值的充分发挥，也不利于后续根据实际情况对算法进行优化和改进。

四、应对挑战的策略与建议

（一）针对数据安全与隐私保护

首先，从技术层面发力，要大力发展先进的加密技术，无论是数据传输阶段的链路加密，还是存储阶段的加密存储，都能让数据以密文形式存在，极大增强安全性。例如采用同态加密技术，可实现在密文状态下对数据进行运算，保障数据隐私。同时，构建完善的数据访问控制体系，严格限定不同层级人员对数据的访问权限，防止数据被越权获取。

在法律法规方面，政府需持续完善相关的数据保护法规，明确数据收集、使用、共享等各环节的规范要求以及违规后的惩处措施，让数据处理活动有法可依。并且，监管部门要强化监督力度，定期对涉及大数据与人工智能应用的企业和机构进行数据安全审计，督促其落实数据安全责任。

（二）针对算法可解释性不足

一方面，科研工作者要聚焦于可解释性人工智能算法的研发工作，通过对现有模型结构进行优化改进，巧妙融入解释性模块，例如在深度学习模型里添加可视化解释层，从而将原本复杂且晦涩的模型决策过程，以直观、清晰的方式展现出来，便于人们理解其内在逻辑。另一方面，建立健全算法解释的统一标准和规范体系迫在眉睫，要求企业在实际应用相关算法时，严格按照既定标准，向用户提供详实且必要的解释说明，以此提升用户对算法结果的认可度和信任度，进而助力大数据与人工智能技术在更多关键领域得以科学、合理地应用与推广。

五、结论与展望

通过对大数据与人工智能在信息技术中的应用及挑战的深入探讨可知，二者融合所带来的应用价值在诸多领域已得到彰显，如在数据挖掘助力精准决策、智能安防守护安全等方面成效显著。然而，数据安全与隐私保护、算法可解释性不足以及人才短缺等挑战也切实制约着它们的进一步发展。为此，我们针对性地提出了相应策略，从技术、法规、算法改进等多维度来应对这些挑战，以保障其健康有序发展。

展望未来，随着技术的持续迭代以及应对策略的逐步落实，大数据与人工智能在信息技术领域有望实现更深度的融合与拓展。数据安全保障机制将愈发完善，算法可解释性也会不断提升，吸引更多专业人才投身其中。它们将在更多新兴领域大放异彩，为推动信息技术的革新、社会经济的高质量发展以及人们生活品质的提高持续贡献强大力量，创造出更多令人瞩目的价值。

参考文献：

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