欺詐檢測的人工智慧：超越炒作

西班牙科學家建立了一個人工智慧模型，他們聲稱能夠預測出政府項目容易受到剝削和腐敗的確切位置。這是非常符合邏輯的，而且是非常適用的。但是，對於人工智慧技術的大肆宣傳，企業需要在完全採用某種形式的發明作為欺詐檢測的唯一機制之前進行評估。

簡單地說，當涉及到這些技術的實際應用時，理解事實和技術夢想之間的差異是值得的。

淘金熱在那裡，金融科技公司，世界論壇，以及智庫專家們都無法停止談論人工智慧是欺詐預測中的「超級聖杯」。你知道嗎，就像董事會討論現在圍繞著一件事——設計人工智慧戰略。

每個人都在談論人工智慧革命——但問題是，我們真的在那裡嗎?因為90%的專家一致認為，我們今天所掌握的人工智慧仍然是一個嬰兒——與預測的完全成熟的人工智慧(或通用人工智慧)相比，大腦的水平已經達到了5歲。

嗯，你已經聽說人工智慧已經完成了這些——大部分都是非常真實和有趣的，但是仍然要克服的局限和障礙是顯而易見的，而且是自我揭露的。一段律師試圖譴責一種人工智慧的模式，但這還不到6個月的時間。他們認為，這一模式在幫助法官判決一樁案件時存在偏見——最終判決被告被判無期徒刑。現在，想像一下，根據一個潛在的錯誤模型，你的組織可以防止欺詐。你能保證系統不會被愚弄嗎?

我們離真正的人工智慧還有多遠?

好吧，我們不能說機器智能是地球上最新的發現，因為理想情況下，這項技術的實際實施可以追溯到上世紀90年代。21世紀似乎擁有這項技術，因為它是計算機在處理速度、記憶能力等方面變得超級強大的時候。這也是可用數據成倍增加的時候，而像Hadoop這樣的分發系統已經變得可以訪問了。

然而，我們還沒有達到操作的成熟，因為現在是人工智慧被用來作為一個開關來激發發明的時候了。在我們如何看待人工智慧和實際情況之間存在著明顯的脫節。

研究人員預測，深度學習和機器學習(這兩種技術的組成部分)將需要5年時間才能達到基本的市場預期。在大約10年左右的時間裡，所謂的人工智慧或人工智慧也不會很快出現。

技術的快速增長部分。

其他消息人士預測，該技術的某些領域可能會以更快的速度發展。IDC FutureScape的最新報告解釋了認知計算和機器學習軟體如何以及為什麼會經歷更快的增長，並且在2019年之前，大多數企業將會使用類似軟體驅動的工具。

政府加入了確保人工智慧更快發展的行列，這一報告得到了理想的支持。法國總統Macron最近承諾將拿出15億歐元來推進他的ai戰略。五角大樓的官員也在討論這個話題，一位高級官員解釋了機器智能將如何定義未來的戰爭，以及美國需要領導相關的創新。

對欺詐檢測格外警惕。

儘管機器學習和認知智能(包括製造超級欺詐檢測系統的兩個組成部分)都具有一定的完整性，但考慮開發一種混合技術以對抗目前不可避免的數據相關指控的威脅會更安全。

就像道德問題和其他人工智慧的失敗一樣，大多數的不一致性似乎與不平衡或壞的數據有關。為了確保欺詐分類和檢測的準確性，我們需要想出一些系統來掌握人們的過去和現在的歷史，以應對欺詐行為。

混合欺詐檢測的概念也可以建立在個人的生活方式、同伴群體審查等方面。這樣，模型就可以被認為是水密的。

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