人工知能やロボット工学の深い学習技術の発展に伴い、彼らはまた、私たちの支払いに大きな影響を与えました。
20歳未満の時間では、機械学習と人工知能を使用して、国民が日常生活の中でどの多くのテクノロジー企業想像を絶する、柔軟かつ包括的、より便利になってきています。また、機械学習と人工知能の投資と採用が大幅に増加しています。
また、過去10年間で、コンピュータ処理技術は、大きな前進をしました。対話するために、より多くの消費者とデジタル事業として、企業、団体、政府は大量のデータを収集しています。要するに、高性能コンピューティングを使用することがますます安価かつ容易になってきているので、この技術は、有料カテゴリを変更しました珍しくありません。
詐欺防止
道少なく×××（CNP）を購入した場合、新しい支払いは、お金を盗む、このアプローチは、インターネット上で共通である、または自分自身を使用して、ビデオを通じた新たな狡猾な方法を、またもたらしました2次元コードや2次元コードは、ビジネス2次元コードの交換を停止します。しかし、今日の技術は、同じ時間賃金でユーザーに関する情報を非表示にすることができました、そして技術がさらに開発されています。慎重な方向が必要です。
教師なし学習を学ぶには、この静的なアプローチから移動するために企業を有効に監視依存学習と投資、技術の進歩、と比較すると。ニューラルネットワークの教師なし、綿密な研究では、設定ラベリング演習を必要としません。この方法で継続的に更新されたモデルは、新しいモデルは、より堅牢で、より柔軟な微妙な抗検出ツールを持っている、唯一の十分なデータの状況を達成することができます。
プログレッシブ効率
業務の効率化とコスト削減を改善することによって、機械学習や人工知能の深さは、支払いに革命をもたらす可能性があります。実際には、これはすでに起こっています。例えば、人工知能チャットロボットは、顧客サービス担当者の負担を軽減するために使用されています。支払いの分野では、機械学習もしっかりと確立された、学習アルゴリズムは、販売の承認および監視を加速する上で重要な役割を果たしています。
人工知能は、処理時間の支払いを減らすことができます。また、人工知能、機械学習やヒューマンエラーを排除することができます。コストを削減し、業務効率を改善することによって、完全にお支払いが可能です変更。実際には、これはすでに起こっています。例えば、人工知能チャットロボットは、顧客サービス担当者の負担を軽減するために使用されています。支払いの分野では、機械学習もしっかりと確立された、学習アルゴリズムは、販売の承認および監視を加速する上で重要な役割を果たしています。
人工知能は、処理時間の支払いを減らすことができます。また、エラーを修正するための貴重な時間を節約し、ヒューマンエラーを排除することができます。ビジネスを想像して、財務レポートを生成し、コンプライアンス要件、通常、繰り返しデータ処理タスクを実行するために人々のグループを取るプロセスを満たすために、大量のデータを処理する必要があります。人工知能では、これらのタスクは、マシンに委任することができるので、より高速な人間よりも、より正確にこれらのタスクを実行します。重要なユーザー情報を収集しながら、これらの技術は、効率を向上させることができます。もちろん、これらの利点は、業界の運用コストが削減されたことを意味します。
支払いに加えて、売上高は人工知能にも大きな成果を行いました。人工知能は、顧客への人々の電話を模倣し、製品を販売することができます。これは、1日に1,000人以上の携帯電話を再生することができます。人工知能の効率速く伝統的な人間力や販売効率よりも。本当に使いやすい電話ロボット？真のイノベーションは、矛盾の伝統産業から分離されなければなりません。あなたはコストを削減したい場合は、パフォーマンスを向上させることはできません。コストパフォーマンスを向上させることができません。このように、電話ロボットプレゼンテーションが弱いの役割を十分に発揮する、同時に両方の問題に対処することです。