本文摘要：利用人工智能技术检测欺诈和犯罪是一个双方斗智斗勇的过程，而我们应当尽早确认如何通过人工智能来防治欺诈和犯罪的基本原理。人工智能是一种将来不会沦为主流的技术，它可以经常出现在家里和汽车等任何地方。虽然人工智能技术并非万能，但是未来还是可以经常出现用人工智能技术协助用来辨识欺诈和谎言的应用于。而利用人工智能技术检测欺诈和犯罪是一个双方斗智斗勇的过程，而我们应当尽早确认如何通过人工智能来防治欺诈和犯罪的基本原理。

利用人工智能技术检测欺诈和犯罪是一个双方斗智斗勇的过程，而我们应当尽早确认如何通过人工智能来防治欺诈和犯罪的基本原理。人工智能是一种将来不会沦为主流的技术，它可以经常出现在家里和汽车等任何地方。虽然人工智能技术并非万能，但是未来还是可以经常出现用人工智能技术协助用来辨识欺诈和谎言的应用于。而利用人工智能技术检测欺诈和犯罪是一个双方斗智斗勇的过程，而我们应当尽早确认如何通过人工智能来防治欺诈和犯罪的基本原理。

目前利用人工智能技术压制欺诈不道德主要有三种方式，而它们对于人工智能领域的发展起着了最重要的起到。它们分别是：1、规则和名誉表格；2、机器学习方法；3、无指导机器学习不道德；规则和声誉表格规则和声誉在许多的组织中辨识欺诈都是一种有效地的不道德，它与“专家系统”十分类似于，而这是在1970年被首次引进人工智能领域的概念。

专家系统所指的是计算机程序与有所不同领域的专家经验结合，整套系统更容易启动和运营，并且基于人类的理解能力，但是同时也容许在了低体力劳动等领域。“规则”是一个以人类逻辑和语句来检测欺诈账户的不道德，比如一个机构可以制订一个规则，当某个账户花费多达1000美元出售一个项目，而这个项目在24小时内就不会被制止交易。机器学习方法机器学习是人工智能技术的一个分支，可以避免系统解决问题的方式过分死板。

研究人员期望机器学习那些数据，而不是通过计算机编码来找寻专家系统。机器学习技术从上世纪90年代开始大规模变革，而转入到二十一世纪后被普遍的用作反欺诈不道德。

无指导机器学习不道德无指导机器学习在较少的领域可以被用于，还包括欺诈检测以及多层测试的结果预测。无指导机器学习不道德很难从内部被密码，因为它必须同时处置数十亿中有可能，而无必须类似的指导机制。

有些公司在这一领域早已提供了相当大的变革。

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