是的，异常检测可以通过识别数据中可能未被注意到的异常模式来提高人类的决策能力。 异常检测系统分析大型数据集，以标记与预期行为的偏差，使用户能够优先进行调查或采取行动。 例如，在网络安全中，检测到意外的网络流量峰值可以提醒管理员注意潜在的入侵。 通过发现这些异常值，该技术减少了手动筛选数据所需的认知努力，使人们能够专注于解释结果并做出明智的选择。 然而，其有效性取决于系统的设计以及与决策工作流程的集成程度。
异常检测的一个关键好处是它能够实时突出风险或机会。 开发人员通常使用统计方法（如 Z-score 分析）或机器学习模型（如隔离森林）构建这些系统，以自动识别异常值。 例如，在制造业中，监控设备振动的传感器可能会检测到表明即将发生故障的异常。 这使维护团队能够在发生故障之前解决问题，从而避免代价高昂的停机时间。 同样，在金融领域，交易监控系统标记异常账户活动可以帮助预防欺诈。 通过充当早期预警系统，异常检测提供了可操作的见解，人类可以验证并采取行动，从而提高关键决策的速度和准确性。
然而，异常检测不能取代人类的判断。 误报（错误标记的数据点）可能导致精力浪费或不必要的干预。 例如，零售库存系统可能会错误地将季节性销售激增解释为异常，从而导致不正确的库存调整。 开发人员必须通过调整检测阈值和针对现实场景验证模型来平衡灵敏度和特异性。 此外，上下文很重要：一种情况下的异常（例如，网站流量突然下降）可能需要立即采取行动，而另一种情况下的相同异常（例如，计划中的服务器维护）可能是预期的。 通过将异常检测与领域专业知识和明确的升级协议相结合，开发人员可以创建增强而非削弱人类决策的系统。