教育新闻网我们已经从人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的开发阶段发展到跨行业的广泛实施。这项先进技术无处不在，但大多数人不知道他们每天都与之互动。从Siri和Alexa等虚拟个人助手到Netflix根据观看习惯提供服务的推荐节目，ML都为我们已经习惯使用的这些工具提供了动力-即使我们不停地思考它的发生方式。
AI和ML有什么区别？
人工智能是一门计算机科学，专注于机器模仿人类智能行为的能力。AI使计算机能够处理大量信息和数据并提供计算机生成的结论。ML使计算机能够学习，并且还学习如何学习。这些进步正在彻底改变现代生活和商业。
那么AI / ML工具如何在其下一代实现中使用，下一步是什么？
信用卡诈骗
下一代AI / ML甚至可以在注册之前结账，从而抵制信用卡欺诈。最近的一份报告显示，消费者在2018年的信用卡欺诈交易中损失了64亿美元。
信用卡欺诈的常见类型包括信用卡被盗和持卡人不在场的问题。基于AI / ML的交易筛选工具可以使接受信用卡的企业在交易完成之前识别欺诈交易，从而减少尝试交易的欺诈卡用户的数量。它还减少了从处理这些交易的金融机构中收回收入所需的时间和资源。
正如《麻省理工新闻》(MIT News)报道的那样，使用机器学习检测欺诈行为面临的最大挑战是处理误报。为了帮助减少误报的挑战，麻省理工学院信息与决策系统实验室(LIDS)的研究人员开发了一种将误报减少54%的方法。
万事达卡已经开发了一种称为“决策智能”的内部解决方案，该解决方案是一种实时授权决策解决方案，它应用了数千个数据点和建模技术。
AI / ML算法识别使交易或多或少具有欺诈性的特定特征。如果您曾经旅行过并且收到您的信用卡公司的消息说担心，那可能是因为他们的机器学习技术无法识别在新位置发生的与您的个人资料不符的其他商家进行的交易。
虚拟造型师
如果您走进一家商店，并根据您的穿着准备好推荐的衣服，该怎么办?借助AI / ML技术，这已成为现实。
一些零售商已经在试用基于AI / ML的工具，这些工具可以识别客户的脸部和衣服并提出建议。在香港，时装零售商Guess在香港理工大学开设了FashionAI概念店的试点。在概念店中，机器学习和计算机视觉被部署为向系统内的消费者和设计者“学习”。客户使用面部识别技术进入概念店。具有RFID功能的衣架选项会自动显示在智能镜上，并提供样式建议。
其他基于AI / ML的样式助理会向销售人员提供信息，以便他们可以亲自为客户提供建议，从而使购物流程更加无缝和高效。
