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隨著 AI智能和機器人深度學習等技術(shù)越來越提高，它們也正在對我們的支付方式產(chǎn)生了翻天覆地的影響。

在不到 20 年的時間里，公眾對運用機器學習和人工智能等技術(shù)在日常生活中變得愈加便利與靈敏，包容性也更加強，這是很多科技公司無法想法的。此外，企業(yè)對機器學習和人工智能范疇的投資和采用也有了有意義的增長。

除此之外，計算機處理技術(shù)在過去十年中獲得了宏大的飛躍。隨著越來越多的消費者互動和買賣數(shù)字化，公司、機構(gòu)和政府如今都在搜集大量數(shù)據(jù)。簡而言之，高性能計算正變得越來越廉價和易于運用，因而，這品種型的技術(shù)曾經(jīng)改動了支付范疇，也就屢見不鮮了。

 

預防詐騙

 

當信用卡 (CNP) 買賣方式越來越少時，新的支付方式也帶來了新的欺詐方式，比如網(wǎng)上經(jīng)?？梢砸姷降耐ㄟ^偷拍方式盜取用戶的錢，或者利用自己的二維碼和商家的二維碼進行調(diào)換，不過現(xiàn)在的技術(shù)已經(jīng)可以做在支付的時候隱藏用戶的信息，并且技術(shù)正在朝著進一步細致化的方向發(fā)展。

與依賴于有監(jiān)視的學習和投入相比，技術(shù)的進步讓公司可以超越這種靜態(tài)的形式，轉(zhuǎn)向無監(jiān)視的學習。一個不受監(jiān)視的、深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不需求一個被標志的鍛煉集，它會不時地更新模型，并且使新模型具有更強健、更靈敏的防狡詐檢測工具，這僅僅只需有足夠的數(shù)據(jù)就能夠完成。

 

提高效率

機器深度學習和人工智能都有可能經(jīng)過進步運營效率和降低本錢來徹底改動付款處置方式。事實上，這種狀況曾經(jīng)發(fā)作了。例如，人工智能曾經(jīng)在與聊天機器人一同完成了，以減輕客戶效勞代表的擔負。機器學習也曾經(jīng)在支付范疇站穩(wěn)腳，學習算法在加快買賣受權(quán)和監(jiān)控方面發(fā)揮著重要作用。

人工智能能夠協(xié)助減少支付的處置時間。它還能夠消弭人為錯誤機器學習和人工智能都有可能經(jīng)過進步運營效率和降低本錢來徹底改動付款處置方式。事實上，這種狀況曾經(jīng)發(fā)作了。例如，人工智能曾經(jīng)在與聊天機器人一同完成了，以減輕客戶效勞代表的擔負。機器學習也曾經(jīng)在支付范疇站穩(wěn)腳，學習算法在加快買賣受權(quán)和監(jiān)控方面發(fā)揮著重要作用。

人工智能能夠協(xié)助減少支付的處置時間。它還能夠消弭人為錯誤，以儉省珍貴的時間來糾正這些錯誤。想象一個企業(yè)需求處置大量數(shù)據(jù)以生成財務(wù)報告，并滿足監(jiān)管和合規(guī)請求，這一過程通常需求一組人執(zhí)行反復的數(shù)據(jù)處置任務(wù)。有了人工智能，這些任務(wù)能夠受權(quán)給機器，機器能夠比人類更快、更精確地完成這些任務(wù)。這些技術(shù)能夠進步效率，同時搜集重要的用戶信息。當然，這些益處也意味著這些行業(yè)的運營本錢降低了。

除了支付方式，人工智能在銷售上也取得了很大的成就，人工智能已經(jīng)可以模擬人給客戶電話，銷售產(chǎn)品，一天可以外呼 1000 多個電話，效率之快，也是傳統(tǒng)人力電銷無法匹及的。電話機器人好不好用？一款真正的創(chuàng)新產(chǎn)品，一定是結(jié)合傳統(tǒng)行業(yè)的矛盾點，想要降低成本卻無法提高業(yè)績，提高業(yè)績成本降不下去，所以電話機器人的出現(xiàn)就是同時解決了這兩個問題，把弱人工發(fā)揮到極致。

 

網(wǎng)頁標題：人工智能是如何深度學習？如何改變我們的支付方式的？-創(chuàng)新互聯(lián)
標題來源：http://weahome.cn/article/dhgepp.html