观点：从支付角度看人工智能

  一年前，当聊到人工智能，聊到机器学习、模式识别、人机交互等和AI应用密切相关的技术时，我并不以为然。那时，电商企业的发展还尚可，对支付行业来说，智能移动终端是商用的最好发展时期。

  但面对关于什么是人工智能的提问，比如移动智能POS在餐饮业的应用，当餐厅没有了收银员，智能POS终端放在哪里？科学技术是第一生产力是最好的答案。对支付行业来说，人工智能也是一个场景。用马克思主义政治经济学来看支付场景，生产力决定生产关系，生产关系反作用于生产力。生产有生产、分配，交换，消费四个要素。支付属于哪个要素呢？那就是生产资料里面的生产工具。在支付行业中，很少有人讲“支付+人工智能”，如果把生产工具放在人工智能场景中，好似把“程序放到数据里”。

  人工智能（ArtificialIntelligence）提出到现在已有60年了。作为“程序”的支付能不能加入智能环境“数据”里呢？虽然，支付行业更关注人工智能驱动技术、数据生态和消费心理。但如果把这些环节想通并加以研究的话，支付在人工智能中就是一个很有意思的生产工具，它本身不会产生价值，只为智能场景、生产关系服务。

  人工智能技术专注于机器学习、模式识别和人机交互，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解和遗传编程等技术。

  机器学习是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用大量的待遇标签样本数据让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最轻。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用AI应用到专用人工智能应用的大多数领域。

  模式识别是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、声纹识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。

  人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统能是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操作。

  明白了什么是人工智能，就知道支付行业怎样利用其做好场景支付服务。具体说来，支付行业在研究人工智能场景之前，先要研究行业政策。

  2016年5月23日，国家发展改革委、科技部、工业与信息化部、中央网信办在发改委网站发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。这是为贯彻落实“互联网+”行动，充分的发挥人工智能技术创新的引领作用。

  方案指出，到2018 年，打造AI基础资源与创新平台，AI产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业高质量发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的AI产业生态，形成千亿级的AI市场应用规模。

  一是培育发展人工智能新兴起的产业。重点工程包括：核心研发技术与产业化工程，基础资源公共服务平台工程。

  二是推进重点领域智能产品创新。重点工程包括：智能家居示范工程、智能汽车研发与产业化工程、智能无人系统应用工程、智能安防推广工程。

  三是提升终端产品智能化水平。重点工程包括：智能终端应用能力提升工程、智能可穿戴设备发展工程、智能机器人研发与应用工程。

  《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的主要任务是推动互联网与传统行业融合创新，加快人工智能技术在家居、汽车、无人系统、安防等领域的推广应用，提升重点领域网络安全保障能力，提高生产生活的智能化服务水平。

  综上所述，支付行业应该研究支持在制造、教育、环境、交通、商业、健康医疗等重要领域开展人工智能支付交易的场景应用，并保证其资金安全和及时结算，从而推动人工智能的商业化应用。从支付领域促进服务模式及业态创新，就是要发展个性化、专用化等模式的支付场景，满足个人购物消费、家庭生活消费、汽车驾驶相关消费、医疗健康消费等具有典型需求的智能化终端产品创新发展。

  在这里特别需要指出的是轻量级操作系统方向的智能化终端设备，比如轻量级穿戴设备。我们正常的生活中越来越需要低功耗高性能的穿戴相关设备，这就要求穿戴设备的芯片、柔性显示、高密度储能、快速无线充电、虚拟现实和增强现实等关键技术的快速发展。在AI领域，全力发展支付行业的创新，从而加快支付工具在智能可穿戴设备中的应用，才能促进企业面向健康、医疗、体育、人身安全、商业等领域的资金流转更加畅通，更为丰富应用服务，让支付环节使用户得到满足体验。

  路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。作为支付人，要适应任何商业模式的更新替代，不管人工智能、虚拟现实离我们是近是远，准备好，做好场景，做好技术，迎接生物识别的智能时代。返回搜狐，查看更加多