機構在考慮保護公司資料的時候，除了防止敏感外洩，也要包含硬盤損壞的可能性，這種隨機意外的後果可能是永遠的資料損失，後果嚴重性不下於資料外洩，而且無論是 HDD 或 SSD 都有機會發生，所以硬盤的「健康」絕對值得時刻關注。
硬盤損壞通常都是突如其來
硬盤損壞通常後果都是導致儲存的資料無法存取，而復原卻所費不菲，對於個人用戶，通常透過備份產品 (例如 Acronis True Image) 去解決，當出現意外是從備份復原資料。不過對於企業用戶硬盤損壞後果更嚴重，因為這意味著停機時間，內裡包含收益減少和增加支出，如果單純損失更換新硬盤和復原系統已算是最好的情況，但這種非預期的延遲和重新分配 IT 資料，也可能發生定期備份完成前硬盤損壞的情況，所以損失可能較難預估。
使用人工智能預測硬盤損壞
作為一家創新科技公司，Acronis 已使用人工智能和機器學習為基礎的技術，很多研發都聚焦於資料安全的預測，而作為儲存媒體的硬盤也吸引到工程師的注意力，他們的目標是減低因為儲存媒體損壞而導致的儲機時間，讓用使簡單、自動地預測損壞和快速復原，其成果就是 Acronis Disk Health Service。
Acronis Disk Health Service 是設置在公司世界各地 data center 上的雲端服務，利用機器器學習，處理大量硬盤相關的參數去建立模型，以高度準確地預測硬盤的損壞時間。主要的參數來自 S.M.A.R.T. 硬盤自己的報告，同時收集 Windows 操作系統相關的 HDD 和 SSD 表現以用作分析，例如 bad block 報告、延遲和檔案系統故障等。Acronis 軟件也會收集在端點上的讀寫表現資料，傳輸速度和列隊長度都會成為考慮，整個過程不會令用戶的裝置變得遲緩，其結果管理員可以看到以下的畫面：
用戶可以知道硬盤的「健康」狀態，並基於此把握時間在意外發生前執行備份和其他工作，以減低硬盤損壞時的停機時間。
令資料更安全
適當的機器學習模型能對資料保安貢獻，無論是 HDD 或 SSD，在內部測試中，硬盤健康預測準確率高達 98%，部署這項服務可以令商業用戶降低停機時間、把損失減至最少和員工更好的時間安排。
