AI 发现漏洞的速度可能快过团队响应的速度。自动化可以以机器速度执行变更。期望也在不断提高。但在幕后，大多数组织仍依赖碎片化且不一致的运营数据运行。而当 AI 基于您无法信任的数据运行时，下游的一切都会受到影响。
当您的环境缺乏清晰的记录系统时：
自动化会变得有风险
操作可能在错误的时间针对错误的资产触发，造成意外影响。
缺乏数据权威性的运营代价
AI 建议失去可信度
相互冲突的数据会产生相互冲突的答案。团队会犹豫不决，甚至完全绕过自动化。
工单激增
如果缺乏可信的上下文，AI 不但无法分流工作，反而会带来更多工作。
审计工作停滞不前
证明合规需要电子表格、屏幕截图和手动核对。
在 AI 驱动的世界中，碎片化数据已不再只是低效问题，更会带来危险。
可信的运营事实
AI 需要可信数据来理解环境中的真实情况。记录系统提供这种清晰度，使 AI 决策准确、一致且可靠。
一致的上下文
AI 的理解依赖稳定且达成共识的结构和定义，而这些只有通过精心维护的记录和监督才能确保。
持久的历史记录
过往行动和决策的完整性与可追溯性由官方记录来保存，而不是依靠 AI 短暂的记忆。
可证明的结果
只有具备权威性和官方数据的系统，才能提供确认和验证 AI 生成结果所需的可审计轨迹。
解决方案
Ivanti Neurons：面向 IT 与安全运营的记录系统
Ivanti Neurons 平台在 IT 与安全领域建立统一且持续验证的记录系统，整合资产智能、服务上下文、暴露数据和修复工作流。
发现引擎：持续的环境感知
持续自动地实时映射您的整个 IT 环境：其中有哪些资产、位于何处以及如何连接。这不是某一时间点的扫描，而是能够跟上变化的持续感知。发现引擎是自主运营的基础，可消除影子 IT、未经授权设备和配置漂移造成的盲点。凭借完整且最新的可见性，自主系统能够充满信心地采取行动，因为您无法保护、管理或优化自己都不知道存在的资产。
资产与设备清单：生命周期智能
维护涵盖所有硬件和软件资产完整生命周期的完整且持续更新的清单，从采购到退役。每项资产都补充了所有权、成本、保修状态、支持合同、业务关键性和生命周期阶段等信息。这些业务上下文支持更智能、更具经济依据的决策：优先为任务关键型系统打补丁，推迟对临近退役资产的变更，并持续优化许可。AI 驱动的决策取代手动审计，减少浪费、风险和超支。
支持上下文与关系：关系智能
为您的环境如何协同运作创建权威的记录系统，捕获依赖关系、关联关系以及上下游业务影响。由于操作基于完整的运营上下文执行，自动化变得更安全、更智能。当系统理解基础架构组件如何支持应用程序和业务流程时，它就能合理安排变更顺序，避免级联故障，并主动通知相关人员。自主修复之所以有效，是因为它不仅了解要修复什么，还了解修复会影响什么。
软件资产组合管理：应用智能
全面洞察您的软件环境：安装了什么、在哪里使用、使用频率如何，以及存在哪些风险或成本。系统会持续评估并处理使用模式、许可证合规性、重复项和漏洞。自主系统可识别应移除的未使用应用、过度许可软件的规模优化机会，以及需要修复的安全风险，然后在治理策略范围内执行。通过自动化优化，组织通常能够收回大量软件支出，同时降低暴露风险和运营阻力。
借助 Ivanti 获得有意义的成果
自主端点管理
IT 服务管理
权威上下文支持更智能的路由、自动化解决，并真正实现工单分流。
结果：缩短 MTTR，改善员工体验。
网络安全
网络和访问决策以共享的运营事实为基础，可加快响应并降低横向移动风险。
结果：无需猜测即可增强安全性。
Ivanti 有何不同
许多平台只是向您展示数据。
Ivanti 赋予数据权威性，并将其直接连接到受治理的行动。
这正是 Ivanti Neurons 不只是呈现洞察的地方。
它也是做出决策并证明结果的地方。
