機器學習（Machine Learning）對於有效檢測及防範涉及信用卡、會計、保險等的欺詐行為至關重要。銀行業務大的主動欺詐檢測對卡為客戶及員工提供安全性同樣重要。銀行越早檢測到欺詐行為，及時對欺詐活動做出反應，限制到帳戶活動，減少損失。通過實施一系列的欺詐檢測方案，銀行可以實現必要的保護並避免重大損失。
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ChatGpt 都識揼Code？IT人難逃被AI人工智能取代的命運？
IT 人會不會被AI人工智能取代？近年來，隨著人工智能技術的不斷發展，許多人擔心自己的工作可能會被AI取代。目前，許多AI技術已經能夠完成軟件開發的某些部分，因此有人認為，軟件工程師的工作可能會被AI取代，飯碗也可能不保。 AI 人工智能會取代IT人的想法，可能源自於大家對軟件工程師工作及AI的理解不夠充足。 AI技術的發展引發了對於軟件工程師職業前景的擔憂。然而，軟件工程師的工作並非像一些人想象的那樣容易被AI取代。讓我們嘗試解釋為何AI無法取代軟件工程師吧（至少不能大規模地取代）。 要了解AI 人工智能能否取代IT人，首先我地要知道AI 是如何學習的。AI學習是透過大量相似開源數據學習相對重覆的事物，請留意重點，是「大量」，「相似」，「開源」數據。例如認人，搜尋法律案件，分析病人身體數據，等能力。但如果一個只被訓練認人的AI，見到一張猩猩的圖片，它未必即時辨認到這張圖片中的不是人類。又或者一個被訓練分析香港法律的AI，突然香港有需要增加一條法例，AI並不能夠根據一條新的法例提供準確意見。 以上東西都可以有大量數據的原因，是因為人像相在網絡上可以輕易找到的。法律判刑及理據大部份都是公開的，而判刑準則大都依照以往例子。病人數據當然並非完全公開，病人個人資料是絕對保密，但除去個人資料後的血液數據或X光片等不同資料，則有醫學及研究作用，而醫生分析病情都是根據某病人的數據或檢查結果，比對以往類似病歷的病人，而得出某一病人是健康或生病以至於哪一種病的理據。以上的例子都是AI人工智能能代替人類工作的最佳例子，透過「大量」，「相似」的「開源 」或「開放」數據，而「得出結論或結果」的工作。 再以作曲為例子，AI人工智能可以透過大量例如廣東歌，再透過告訴它哪一首歌最大熱，它便可以透過以前流行大熱的歌中找一些相似的「Pattern」，例如這些歌大部份幾分幾秒會去到副歌，副歌多長，通常每段配搭多少個音節，或者靠寫該AI 的人告訴它，還有甚麼因素及Pattern能影響一首歌會否大熱，它再嘗試根據這些條件或Pattern寫一首歌。但它寫不到新的風格，或者它隨機寫到新的風格之後，它無法估計這首歌有否大熱的機會，最終仍是需要人類作最終決定。...
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