IFTNews人工智能报道：西班牙科学家建立了一个人工智能模型，他们声称能够预测出政府项目容易受到剥削和腐败的确切位置。这是非常符合逻辑的，而且是非常适用的。但是，对于人工智能技术的大肆宣传，企业需要在完全采用某种形式的发明作为欺诈检测的唯一机制之前进行评估。

简单地说，当涉及到这些技术的实际应用时，理解事实和技术梦想之间的差异是值得的。

淘金热在那里，金融科技公司，世界论坛，以及智库专家们都无法停止谈论人工智能是欺诈预测中的“超级圣杯”。你知道吗，就像董事会讨论现在围绕着一件事——设计人工智能战略。

每个人都在谈论人工智能革命——但问题是，我们真的在那里吗?因为90%的专家一致认为，我们今天所掌握的人工智能仍然是一个婴儿——与预测的完全成熟的人工智能(或通用人工智能)相比，大脑的水平已经达到了5岁。

嗯，你已经听说人工智能已经完成了这些——大部分都是非常真实和有趣的，但是仍然要克服的局限和障碍是显而易见的，而且是自我揭露的。一段律师试图谴责一种人工智能的模式，但这还不到6个月的时间。他们认为，这一模式在帮助法官判决一桩案件时存在偏见——最终判决被告被判无期徒刑。现在，想象一下，根据一个潜在的错误模型，你的组织可以防止欺诈。你能保证系统不会被愚弄吗?

我们离真正的人工智能还有多远?

好吧，我们不能说机器智能是地球上最新的发现，因为理想情况下，这项技术的实际实施可以追溯到上世纪90年代。21世纪似乎拥有这项技术，因为它是计算机在处理速度、记忆能力等方面变得超级强大的时候。这也是可用数据成倍增加的时候，而像Hadoop这样的分发系统已经变得可以访问了。

然而，我们还没有达到操作的成熟，因为现在是人工智能被用来作为一个开关来激发发明的时候了。在我们如何看待人工智能和实际情况之间存在着明显的脱节。

研究人员预测，深度学习和机器学习(这两种技术的组成部分)将需要5年时间才能达到基本的市场预期。在大约10年左右的时间里，所谓的人工智能或人工智能也不会很快出现。

技术的快速增长部分。

其他消息人士预测，该技术的某些领域可能会以更快的速度发展。IDC FutureScape的最新报告解释了认知计算和机器学习软件如何以及为什么会经历更快的增长，并且在2019年之前，大多数企业将会使用类似软件驱动的工具。

政府加入了确保人工智能更快发展的行列，这一报告得到了理想的支持。法国总统Macron最近承诺将拿出15亿欧元来推进他的ai战略。五角大楼的官员也在讨论这个话题，一位高级官员解释了机器智能将如何定义未来的战争，以及美国需要领导相关的创新。

对欺诈检测格外警惕。

尽管机器学习和认知智能(包括制造超级欺诈检测系统的两个组成部分)都具有一定的完整性，但考虑开发一种混合技术以对抗目前不可避免的数据相关指控的威胁会更安全。

就像道德问题和其他人工智能的失败一样，大多数的不一致性似乎与不平衡或坏的数据有关。为了确保欺诈分类和检测的准确性，我们需要想出一些系统来掌握人们的过去和现在的历史，以应对欺诈行为。