人工智慧是如何深度學習？如何改變我們的支付方式的？

隨著 AI智慧和機器人深度學習等技術越來越提高，它們也正在對我們的支付方式產生了翻天覆地的影響。

在不到 20 年的時間裡，公眾對運用機器學習和人工智慧等技術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，企業對機器學習和人工智慧範疇的投資和採用也有了有意義的增長。

除此之外，計算機處理技術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字化，公司、機構和政府如今都在蒐集大量資料。簡而言之，高效能運算正變得越來越廉價和易於運用，因而，這品種型的技術曾經改動了支付範疇，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，比如網上經常可以見到的透過偷拍方式盜取使用者的錢，或者利用自己的二維碼和商家的二維碼進行調換，不過現在的技術已經可以做在支付的時候隱藏使用者的資訊，並且技術正在朝著進一步細緻化的方向發展。

與依賴於有監視的學習和投入相比，技術的進步讓公司可以超越這種靜態的形式，轉向無監視的學習。一個不受監視的、深度學習的神經網路並不需求一個被標誌的鍛鍊集，它會不時地更新模型，並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資料就能夠完成。

 

提高效率

機器深度學習和人工智慧都有可能經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，這種狀況曾經發作了。例如，人工智慧曾經在與聊天機器人一同完成了，以減輕客戶效勞代表的擔負。機器學習也曾經在支付範疇站穩腳，學習演算法在加快買賣受權和監控方面發揮著重要作用。

人工智慧能夠協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慧都有可能經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，這種狀況曾經發作了。例如，人工智慧曾經在與聊天機器人一同完成了，以減輕客戶效勞代表的擔負。機器學習也曾經在支付範疇站穩腳，學習演算法在加快買賣受權和監控方面發揮著重要作用。

人工智慧能夠協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。想象一個企業需求處置大量資料以生成財務報告，並滿足監管和合規請求，這一過程通常需求一組人執行反覆的資料處置任務。有了人工智慧，這些任務能夠受權給機器，機器能夠比人類更快、更精確地完成這些任務。這些技術能夠進步效率，同時蒐集重要的使用者資訊。當然，這些益處也意味著這些行業的運營本錢降低了。

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