（文章來源：教育新聞網(wǎng)）
人工智能，機器學習和AR / VR等顛覆性技術逐漸穩(wěn)定地在世界范圍內擴展。在打開所有的帷幕之后，Siri和Alexa成功地克服了我們的私人助理。由于我們的手機傾向于采用AI攝像頭，這給開發(fā)人員帶來了無盡的壓力，他們只能提供最好的東西。以下文章探討了AI驅動的數(shù)字支付對在線領域產生巨大影響的不同方式。
如果有人要我簡要定義“人工智能”一詞;我會說“模仿人類行為的小工具?！笔褂眠@項技術有很多好處，但吸引眼球的是感知環(huán)境并進行相應調整的能力。消息人士稱，人工智能浪潮已經(jīng)在電子領域取得了長足的進步-數(shù)字支付也不例外。
不可否認，金融業(yè)發(fā)生了一場革命，這全歸功于變革性的技術。我們生活在一個時代，人們已經(jīng)充分意識到了潛在的威脅和違規(guī)行為，因此需要安全，迅速和輕松的付款結構。在當前情況下，越來越多的數(shù)據(jù)被饋送到計算機以獲得更準確的結果。所以賭注很高!一個錯誤的舉動會摧毀一切。
確切地說，客戶正在無處不在的連接，以便在任何給定的時間點過上輕松自在的生活。無論是轉移資金還是支付賬單，在線交易都獲得了前所未有的動力。通過結合機器學習和人工智能，組織可以通過多種方式感到放松，例如：在線完成KYC(了解您的客戶)，改善客戶服務，改變人們的投資方式，預測借款人的欠款，獲取交易的實時授權。
相當值得注意，不是嗎?如果我們退后一頁，沒有銀行的人口最終將被困在繁瑣的挑戰(zhàn)和基礎設施中。通過利用人工智能，我們能夠通過其大規(guī)模和廣泛的適用性來利用該技術的不同潛在應用。與以前不同，KYC程序不再緩慢，復雜，而且當然無效。到目前為止，除了可以識別關鍵信息(尤其是政府和生物識別技術提供的信息)之外，還可以輕松分析一系列第三方數(shù)據(jù)源，包括信用報告，CIBIL分數(shù)，監(jiān)視列表，社交媒體，交易歷史記錄和列表繼續(xù)!
銀行聊天機器人–智能手機用戶通常更傾向于使用聊天機器人和SMS短信服務?？释@得更好的客戶體驗和參與度的金融機構必須應對這項技術，否則可能會損失很多!這里引用的最好的例子之一是美國銀行的聊天機器人埃里卡(Erica)。在這里，通過語音或短信，客戶可以輕松地進行交流，以便跟上財務狀況。另一個例子是PayPal，該公司將其聊天機器人與Facebook Messenger結合在一起。反過來，這使用戶可以在應用程序內付款。一切都輕松完成。
預測分析和機器學習–人工智能可以幫助公司識別數(shù)據(jù)模式，為個人定制電子商務。如果我們仔細研究預測分析的過程，它可以快速而有效地挖掘大量數(shù)據(jù)。人們看到越來越多的公司利用大數(shù)據(jù)來了解其消費者的消費習慣。他們發(fā)現(xiàn)的是最及時的關于最終用戶的關鍵信息。這可以增加參與度并改善業(yè)務計劃。通過將人工智能和預測分析相結合，人們可以獲得前所未有的可行見解。例如，Capital One有潛力根據(jù)他們的消費行為為其消費者創(chuàng)造新產品和交易。
欺詐檢測–人工智能技術似乎正在影響移動支付并改善最終用戶交互的最好方法之一是事務過濾，以僅通過安全退單層提示高風險交易。結果，它通過利用實時屬性(如地理位置，行為分析和物理生物特征)來識別本質上可能是欺詐性的費用，從而避免了阻止好的客戶返回廢棄的購物車或進行頻繁的低風險交易。將AI應用于移動支付流程有助于減少客戶摩擦，并可能促進移動銷售。利用新興技術打擊欺詐的欺詐平臺是人工智能如何改變移動支付的另一個例子。
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