인공 지능 및 로봇 공학 깊은 학습 기술의 발달로, 그들은 또한 우리의 지불에 큰 영향을 미쳤다.
20 년 미만의 시간에, 기계 학습 및 인공 지능의 사용을 통해, 대중은 그들의 일상 생활에있는 많은 기술 기업 상상할 수없는, 유연하고 포괄적 인, 더 편리하게되었다. 또한, 기계 학습 및 인공 지능 투자와 채용이 크게 증가했다.
또한, 지난 10 년간 컴퓨터 처리 기술은 앞으로 큰 도약을했다. 점점 더 많은 소비자들이 상호 작용하는 디지털 비즈니스, 회사, 단체와 정부는 많은 양의 데이터를 수집한다. 즉, 고성능 컴퓨팅 사용이 점점 더 저렴하고 쉽게되고, 따라서이 기술은 유료 카테고리를 변경하는 것은 드문 일이 아니다.
사기 방지
방법 적게 ××× (CNP)를 구입하고 때, 새로운 지불은, 또는 자신을 사용하여 비디오를 통해 새로운 교활한 방법으로,이 방법은 인터넷에서 흔히 돈을 훔쳐 가져왔다 두 개의 차원 코드 및 2 차원 코드는 비즈니스 두 개의 차원 코드의 교환을 중지합니다. 그러나 오늘날의 기술은 동시에 급여의 사용자에 대한 정보를 숨길 수있다, 그리고 기술은 더욱 발전한다. 주의 방향으로해야합니다.
자율 학습 학습이 정적 접근 방식에서 이동하는 기업을 가능하게 모니터링 의존 학습과 투자, 기술 진보와 비교. 신경망의 자율, 심도있는 연구는 설정 라벨 연습을 필요로하지 않습니다. 이 방법은 지속적으로 업데이트 모델은 새로운 모델 미묘한 항 검출 도구는 더 강건하고 유연에만 적절한 데이터 상황을 달성 할 수있다.
진보적 인 효율성
비용을 운영 효율성을 개선하고 감소하여, 기계 학습 및 인공 지능의 깊이는 지불을 혁신 할 수있다. 사실,이 이미 일어났다. 예를 들어, 인공 지능 채팅 로봇은 고객 서비스 담당자의 부담을 줄이기 위해 사용되어왔다. 지불의 분야에서, 기계 학습도 단단히 설립되었습니다, 학습 알고리즘은 판매의 인증 및 모니터링을 가속화하는 데 중요한 역할을한다.
인공 지능 처리 시간 지불을 줄일 수 있습니다. 또한 인공 지능, 기계 학습과 인간의 오류를 제거 할 수 있습니다. 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선하여, 완전히 지불이 가능 변경합니다. 사실,이 이미 일어났다. 예를 들어, 인공 지능 채팅 로봇은 고객 서비스 담당자의 부담을 줄이기 위해 사용되어왔다. 지불의 분야에서, 기계 학습도 단단히 설립되었습니다, 학습 알고리즘은 판매의 인증 및 모니터링을 가속화하는 데 중요한 역할을한다.
인공 지능 처리 시간 지불을 줄일 수 있습니다. 또한 오류를 수정하는 귀중한 시간을 절약, 인간의 오류를 제거 할 수 있습니다. 규정 준수 요구 사항을 재무 보고서를 생성하고 충족하기 위해 많은 양의 데이터를 처리하는 비즈니스 요구 사항, 일반적으로 반복적 인 데이터 처리 작업을 수행하는 사람들의 그룹을 소요하는 과정을 상상해보십시오. 인공 지능,이 작업은 컴퓨터에 위임 할 수 있으므로 빠른 인간보다 더 정확하게 이러한 작업을 수행. 중요한 사용자 정보를 수집하는 동안 이러한 기술은 효율성을 증가시킬 수있다. 물론, 이러한 혜택은 업계의 운영 비용이 감소 된 것을 의미한다.
지급뿐만 아니라, 판매 인공 지능 또한 위대한 업적을했다. 인공 지능은 고객에게 사람들의 전화를 모방 제품을 판매 할 수 있습니다. 그것은 1000 전화보다 하루 더 재생할 수 있습니다. 빨리 기존의 인력 및 영업 효율성보다는 인공 지능의 효율성. 전화 로봇 사용하기 정말 쉽게 사용할 수 있나요? 진정한 혁신은 모순의 전통 산업에서 분리해야합니다. 당신은 비용을 절감하려는 경우 성능을 향상시킬 수 없습니다. 비용은 성능을 향상시키기 위해 줄일 수 없습니다. 따라서, 전화 로봇 프리젠 테이션이 동시에 두 문제를 처리하는 것입니다, 약자의 역할을 발휘하다.