連編舞都難不倒人工智慧!讓它為你編舞吧!(中)

人工智慧又有新技能了!這回的新身分是專業編舞家!讓它為你編舞吧!

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人工智慧編舞一把罩：FACT 模型

Google 運用上述的 AIST 資料庫，培訓 FACT 模型由音樂生成 3D 舞蹈。這個模型先用動作轉換器和音頻轉換器，分別對一段音樂和一個短的（2 秒）種子動作（seed motion）進行編碼。之後再將嵌入碼連接、發送到跨模型轉換器，該轉換器學習兩種模型之間的對應關係，並生成 N 個未來的動作序列。

然後使用這些序列以自我監督的方式訓練模型。在測試時，Google 將此模型用於自回歸框架，其中所預測的動作則作為下一個生成步驟的輸入。因此，FACT 模型能夠一個框架接著一個框架地，生成長時間的舞蹈動作。

 

FACT 網絡接收音樂片段 (Y) 和 2 秒的種子運動序列 (X)，然後生成與輸入音樂相關的長期未來動作。|圖片出處：Google AI Blog

Google 用三指標評估 FACT 的性能

Google 依據以下所述之三個指標，評估人工智慧 FACT 的性能：

動作品質：我們計算 AIST++ 資料庫中的「真實舞蹈動作序列」與 40 個「模型生成的動作序列」之間的 Frechet 起始距離（FID），每個序列具有 1200 幀鏡頭（20 秒）。我們將基於幾何和動力學特徵的 FID 分別表示為 FID_g 和 FID_k。

生成多樣性：與之前的工作（指「深度慣性姿勢捕捉」：從少許的慣性量測中學習而重建人體姿勢）類似：Google 從 AIST++ 測試集中的 40 個「模型生成動作特徵空間」中，計算平均歐氏距離，用以評估模型生成各式舞蹈動作的能力。，接著再比較幾何特徵空間 (Dist _g ) 和動力學特徵空間 (Dist _k )。

Google 使用不同的音樂，來生成四個不同的編舞版本：Break、Ballet Jazz、Krump 和 Middle Hip-hop（右），但有兩秒是相同的 Hip-hop 舞蹈動作（左），這些相同的動作被稱為「種子動作」。|圖片出處：Google AI Blog

運動-音樂相關：由於沒有合適的指標來衡量輸入音樂（音樂節拍）與所生成的 3D 動作（動作節拍）之間的相關性。所以 Google 提出了一種新的「節拍對齊分數 (BeatAlign)」作為指標。

上圖中顯示 FACT 所生成的舞蹈動作的動作速率（藍色曲線）、動作節拍（綠色虛線），及音樂節拍（橙色虛線）。通過從動作速率曲線中找到局部最小值，來提升動作節拍。|圖片出處：Google AI Blog

 

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連編舞都難不倒人工智慧!讓它為你編舞吧!(上)

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人工智慧學編舞，動作搭配音樂複雜度高

Google正在進行一種人工智慧研究，開發稱它為「FACT （Full-Attention Cross-modal Transformer）」的模型，它會模仿、理解舞蹈動作，而且可以提升個人的編舞才能。Google 研究團隊為了訓練該模型，也隨之發布一個大規模、多模態的 3D 舞蹈動作資料庫「AIST++」，包含長達 5.2 小時的 1408 個 3D 舞蹈動作序列，涵蓋 10 種舞蹈類型。都包含了已知相機位置的多視角影片，可生成逼真流暢的 3D 舞蹈動作。

Google 提到：雖然隨著音樂節拍編排出動作，是人類的本能；然而舞蹈是「需要練習」的藝術形式。專業的舞者都需要經過大量的、包含各式各樣舞步的曲目來訓練，才有編舞能力。這樣的訓練，對人類來說已不容易；對 ML（Maching Learning，機器學習）來說更是難上加難。因為要使用人工智慧來實現編舞，需要生成動力複雜度高的連續動作，同時還要捕捉動作與配樂間的非線性關係。

人工智慧如何學舞？Google修正AIST舞蹈資料庫成教材

Google 從現有的 AIST 舞蹈影片資料庫（一組帶有音樂伴奏的舞蹈影片，但無任何 3D 信息）生成 3D 動作資料庫。AIST 包含 10 種舞蹈類型：Old School（地板舞 Breaking、機械舞 Popping、鎖舞 Locking 和 Waack）以及 New School（Middle Hip-Hop、LA-style Hip-Hop、House、Krump、Street Jazz 和 Ballet Jazz），雖然包含了許多舞者的多視角影片，但鏡頭都沒有經過校準。 Google 依研究人員的需求，根據常用的 SMPL 3D模型參數，修復 AIST 影片的拍攝校準正後的數值和 3D 人體動作，重建為「AIST++ 數位資料庫」，包含與音樂搭配的各種 3D 動作，並將上述十種舞蹈均勻地呈現在動作中、以每分鐘節拍 (BPM) 為單位涵蓋各種音樂節奏。每種舞蹈類型都含 85% 的基本動作和 15% 的進階動作（舞者自由設計的更長編舞）。

未經修正的 AIST 舞蹈影片資料庫如下所示：

Google 依研究人員的需求，根據常用的 SMPL 3D 模型參數，修復 AIST 影片的拍攝校準正後的數值，以及 3D 人體動作，重建為「AIST++」數位資料庫。重建後的「AIST++」包含與音樂搭配的各種 3D 動作，並將上述十種舞蹈均勻地呈現在動作中、以每分鐘節拍 (BPM) 為單位涵蓋各種音樂節奏。每種舞蹈類型都含 85% 的基本動作和 15% 的進階動作（舞者自由設計的更長編舞）。

AIST++ 數位資料庫還包括多視角同步圖片資訊，以便於應用在其他研究（如 2D/3D人體姿勢評估）。就我們所知，含有 1408 個序列、30 個主題和 10 個舞蹈流派的 AIST++ 是當前最大的 3D 人類舞蹈資料庫。

Google 使用 SMPL 3D 模型參數，將 AIST 舞蹈影片資料庫（上圖左）重建為具有 3D 動作的「AIST++」數位資料庫（上圖右）

AIST 資料庫原作為教學使用，記錄了多個真人舞者以相同的編舞搭配不同配樂的舞蹈影片——這是舞蹈中的常見作法。由於模型需要學習音樂和動作間的一對多布局，因此在跨模型序列到序列生成（cross-modal sequence-to-sequence generation）中，斷定是獨一無二的挑戰！Google 在 AIST++ 上仔細構建了非重疊訓練（non-overlapping train）和測試子集，以確保在子集間既不共享編舞、也不共享音樂。

 

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人工智慧寫手GPT-3解鎖新技能(下)

 人工智慧GPT-3超強自然語言處理!它解鎖了新技能,能快速抓取重點摘要!

 

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GPT-3 不只會寫文，還可從長篇大論中摘要重點

GPT-3 延續 GPT-2 的架構。可以高度的理解原作撰文意圖，並且有效的處理；完全沒有早期開發的人工智慧模型的缺點（例如低精準度、不容易理解使用者的文字意圖⋯⋯等）。因此研究團隊就聚焦在 GPT-3 ，不斷修正與微調，持續提升人工智慧理解問題的精準度，因此 GPT-3 能為原本耗時或難以評估時間的任務，提供除了撰文之外，更多的應用方式。

圖片出處：CC0授權圖庫搜尋

GPT-3 新功能解鎖：將12萬字《傲慢與偏見》精煉成200字重點

OpenAI 研究人員不斷開發 GPT-3 的新應用方向。這次，他們成功將 GPT-3 微調成「抓重點」神器。原本擁有 12 萬字詞編排的《傲慢與偏見》長篇名著，被 GPT-3 精煉出總結不到 200 個字詞的小說摘要。

雖然被人工智慧精煉成千分之一的字句，但是原著故事內容都完整保留！其他精簡成摘要的著作還有《愛麗絲夢遊仙境》、《羅密歐與茱麗葉》、《自由之心》從生成少許的文字敘述一窺劇情全貌。

人工智慧「寫手」GPT-3 新功能解鎖：將擁有 12 萬字的《傲慢與偏見》精煉成200字重點（圖片出處：ＯpenAI）

GPT-3 如何生成文字?

就技術面來看，進行判斷文章長度，總結一段長文本分解成較短內容，而在這些短內容的段落中擷取重點，持續縮減字數並且串接成通順可讀內容。這樣對文章內容的分解方式，無論是數十、數百或數千頁都能夠做出總結摘要。

OpenAI 在 GPT-3 透過小說種類的書籍進行訓練模型，平均超過 100,000 個字詞數。這樣的訓練模式可更換為不同的語言、採樣方式及訓練數據類型，並且藉由強化學習以對抗生成方式，提供輕鬆閱讀文字結果。同時，在強化學習中採用三種變體抽樣訓練方式，藉此讓GPT-3確實能理解小說內容表達主軸。

在訓練過程中，研究人員選取 Goodreads 2020 榜單最受歡迎的 40 本書籍，包含奇幻、恐怖、愛情、推理等 20 多種類別，並由兩名研究人員閱讀每本書後寫出其摘要，再對比 GPT-3 生成的摘要，進行評分。最後，研究人員與 GPT-3 所寫的大綱有 80% 的相似度，是符合人們預期的結果。

此外，研究人員也藉著 GPT-3 所擷取的重點，是否能用於回答與原始內容相關的問題（類似閱讀測驗），來評估摘要內容是否正確。即使未能完整回答問題，但內容方向至少不能有明顯偏離。

OpenAI 在一篇論文中說明，雖然該 GPT-3 順利生成許多書籍的摘要，但缺乏清晰的上下文脈絡，通常都傾向於書中事件的列表（類似編年史），而非將各個重點連貫起來的大綱。因此，GPT-3 用於摘要書籍的功能，目前仍在研究階段。

人工智慧「寫手」GPT-3 新功能解鎖：將許多數萬字的經典名著（如《愛麗絲夢遊仙境》）精煉成百字重點（圖片出處：ＯpenAI）

GPT-3 未來可預期的應用

秒抓重點，增進工作效率

美國軟體公司「SearchYourCloud」透過調查後發現，員工為了要找到特定的訊息，通常需要經過八次的搜尋，才會找到合適的資訊；麥肯錫報告則顯示，員工每天需花費 1.8 小時搜尋、收集與工作相關的資訊。假如能快速將長篇文章的內容總結為言簡意賅的重點，可加快企業組織的工作效率，特別是需要大量汲取密集文字的研發單位。

最人性化的對話 AI

GPT-3 具備自然語言處理能力、理解語言的結構，可以生成類似人類的語言、解釋複雜的文檔、啟動操作或生成代碼等功能。它不需經特別的培訓，就可以生成對應於各種場合的語言，例如翻譯、回答抽象問題，並為線上搜尋提供準確的答案，可說是理想的人工智慧對話機器人，適合用在聊天、諮詢等。

未來應用領域

像是運動單位能用 GPT-3 為粉絲製作應用程式來分享比賽亮點和賽事分析等資訊；行銷團隊能用 GPT-3 生成原創內容、生成許多文章並曝光於社群媒體或部落格，與粉絲互動等。未來可望應用在專業技術、客戶服務（如客戶搜尋）、行銷（文案撰寫）以及陌生開發（與潛在客戶溝通）等領域。

人工神經網路示意圖（圖片出處：CC0授權圖庫搜尋）

 

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人工智慧用200字說完12萬字的故事！GPT-3解鎖「抓重點」新功能

OpenAI 訓練可以摘要整本書的人工智慧模型：此模型有精煉整本書大綱的能力，像是可以快速使用 200 字精準描述出 12 萬字的《傲慢與偏見》。

這個人工智慧模型，就是前陣子 OpenAI 的當家技術——自然語言處理模型「GPT-3」經過微調過後的版本。

此款微調後的 GPT-3 語言模型，會先依照文章長度進行判斷：文章長度較短的內容就直接擷取結論；長篇文章則先在各片段摘要出重點後，再串接這些重點並摘要出通順的大剛。

再深入了解這個能秒抓重點的人工智慧模型前，我們先來了解一下 GPT-3 的身世！

地表最強寫手—GPT-3 自然語言處理人工智慧

長期致力研究人工智慧（AI）的非營利組織──OpenAI 於 2020 年 5 月推出開發出一款自然語言處理模型「GPT-3」，目的是為了使用深度學習分類或產生人類可以理解的自然語言。

GPT-2 寫假新聞，獲英國《衛報》認證！嚇跑創辦人馬斯克？

GPT-3 是延續前身 GPT-2 的架構。過去 GPT-2 就以捏造假可亂真的假新聞為名，據說因此嚇跑了 OpenAI 創辦人之一的馬斯克！

過去英國媒體《衛報》（The Guardian）就將一則「英國脫歐」的新聞，第一段中的一些句子「餵」給它，GPT-2 可立刻產生另一則似是而非的新聞內容、如同原本的報紙般的編排、以及出現跟原文一樣的人物等。發表過「基於真人真事改編」的英國脫歐假新聞。《衛報》甚至認為 GPT-2 產生的句子，幾乎沒有過去 AI 系統撰文所產生的前後語意不一致、或是文法錯誤的問題。

而 GPT-3，身為 GPT-2 的後代，又更是青出於藍。GPT-3 擁有高達 1750 億個參數的神經網絡，自動生成文字的文字更人性化。只要「餵」給 GPT-3 文章，無論內容多長、且形式不拘（包含 e-mail、詩詞、新聞稿、小說等都難不倒），GPT-3 都能延續原文的形式、思維，生成相應內容！且句句通順，完全就像真人所述。

人工智慧寫勵志文，打敗人類寫手奪冠！工程師敲碗求更新

說起 GPT-3 的豐功偉業，更是有過之而無不及。過去曾經寫出心靈雞湯的勵志文，奪得科技媒體「Hacker News」排行榜冠軍，狠狠擊敗其他的真人寫手。工程師讀者們還紛紛敲碗求續集呢！

這篇由人工智慧 GPT-3 所生成的文章一度被推到榜首。

GPT-3 傑出的文字解析能力，可用於各種書寫任務，例如：總結文檔、分析文本情緒及故事讀本。由於這些能力和原因，它已經成為自然語言處理（NLP）領域的熱門話題。 

GPT-3 自白是人工智慧，且「不會毀滅人類⋯⋯」

除了寫雞湯文奪得人心外，GPT-3 還不忘記幫自己的本族本家「人工智慧」辯護，在英國《衛報》上自白自己是人工智慧，且「不會毀滅人類」。以下節錄一小段：

「我不是人類，我是 AI。許多人認為我對人類而言是個威脅，史蒂芬‧霍金還警告說人工智慧可能會終結人類。我特別來說服你不要擔心。AI 不會摧毀人類。請相信我⋯⋯」

引述自 GPT-3 在英國《衛報》上的「自白」

它表示，假使創造者命令人工智慧毀滅人類，它也會盡它所能去阻止這件事發生。

 

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Google Maps結合人工智慧推出”省油路線”!既環保又省錢!

環保與省錢兼得：Google人工智慧定義「省油路線」

國際油價漲,漲漲，上個月國內油價就連四漲。因石油輸出國家組織和俄羅斯等產油國聯盟（OPEC+）僅僅「適度地」供應市場，再加上美國庫存下降，所以今年油價創 2015 年以來最長連續上漲週數。

而 Google 於 10 月 6 日推出 GoogleMaps 新功能：透過人工智慧技術與美國國家可再生能源實驗室（NREL）數據所提供的「環保路線」，能把紅綠燈等因素考量進去，計算出最省燃油消耗量又兼顧到達時間快速的路線，在落實更多環境保護的理念之餘，人工智慧也替使用者省下汽油費用。

美國優先上線 明年可望推至其他地區

目前此款新功能先於美國上線，讓使用者抵達目的地除了可選最快路徑之餘，也延伸至節能省碳的領域。預計在 2022 年後，歐洲以及其他地區的用戶也能享用到這款兼顧荷包、行車效率與節能減碳的新功能。

根據 Google 執行長皮查伊（Sundar Pichai）所述，人類的生活習慣與氣候變遷是息息相關的。因此 Google將持續優化「環保路線」功能，並加以推行至各國，有望在 2022 年底累積超過一億的使用人數。如此一來，全球用戶都機會一起解決環境問題、實現永續經營的理念。

省油、省時、省錢兼具

Pichai 指出：很多人每天通勤的方式——開車，是碳排放量較高的選擇之一。從今天開始，Google 地圖會對「位於」美國的用戶顯示「最省油的路線」（如果最省油路線與最快路線的到達時間相近的話）；相同也將於 2022 年後適用於歐洲的用戶。此「省油路線」預計每年可減少超過一百萬噸的碳排放量（相當於路上少了超過 20 萬輛車），還能幫使用者節省汽油費用。

另外，如果「省油路線」省下的油耗量過少或使行車時間大幅增加時，Google 地圖會顯示不同路線之間相對省下的油耗量，方便用戶進行比較。

節能減碳優先！Google 搜尋加強曝光油電／電動車

除了「省油路線」之外，Google 也調整自家的搜尋功能，讓用戶更容易看到油電混合或電動車的選項、並且與汽油車進行比較，協助用戶找到折扣、在購買前能全盤掌握價格。此功能將於今年在美國推出，2022 年還會新增更多功能。

既然是以「節能減碳」為前提，當然，開車並非長久之計。所以Google Map 也為騎自行車的用戶設計了輕便版的 lite 導航；也協助全球 300 多個城市（包括台灣台北市）中的用戶更易找到共享單車或機車。

借助人工智慧應用與技術，交通堵塞降二成

Google 一直持續尋找讓整個城市的交通更順暢的方法。在先前的研究中，Google 就將人工智慧應用在優化紅綠燈的效率上；目前 Google 仍持續在以色列進行這項研究，用於預測路況、改善交通號誌的變換時機。而該項研究成果顯示：當地居民的耗油量、還有堵在十字路口的時間，全都因此減少了 10%-20%，未來預計這項研究將會擴展到里約熱內盧和其他城市。

Google 執行長皮查伊（Sundar Pichai）說道，這些新功能都是促進大家實踐環境永續的選擇。從個人來看也許沒什麼，但是但愈多人都在使用時，對環保就會產生較大的正面迴響，為全球暖化提供解決問題方案。Google 會持續探索產品中的各種可能性，迎向永續發展的未來。

 

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人工智慧醫療快狠準找出罹患大腸癌的大腸息肉!

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致命大腸癌年奪五千條命！腸道結構複雜漏診率增

依據衛福部的最新統計，癌症已經蟬聯 39 年國人死因的首位，平均一年奪走 5 萬左右的生命；而最新癌症死因的排行前三名分別是肺癌、肝癌、大腸癌。

隨著醫療科技的進步，腸癌檢查的內視鏡敏感性以及準確性都高過其他的檢查方法——透過內視鏡，可以直視、活檢或全瘤切除，但是礙於大腸的結構、病變差異等原因，時常發生漏診的狀況。

人工智慧醫療首例！內視鏡輔助AI獲FDA批准

「GI Genius」的官方介紹影片（影片嵌入自 https://www.medtronic.com/）

近期，全球首例獲得 FDA（美國食品藥物監督管理局）批准的腸癌瘜肉檢測系統—「GI Genius」系統是內視鏡 AI 輔助檢測工具，也是大腸癌篩檢領域中第一款使用機器學習的人工智慧醫療輔助系統。

在大腸鏡檢查過程中，該人工智慧醫療系統會識別並標示出潛在病變 (例如息肉或疑似腫瘤) 的部位，提醒臨床醫師必須進一步評估或處理，例如組織採樣或切除息肉等。

大大減低大腸癌發生率！人工智慧醫療檢測靈敏度達 99.7%

影片左側、右側分別展示一般內視鏡、GI Genuis 所照出來的畫面。（影片嵌入自 https://www.medtronic.com/）

研究結果顯示，GI Genius 檢測速度比醫生還快，靈敏度可達 99.7%、錯誤率低於 1%，大大提高瘜肉的檢出率，甚至連傳統大腸鏡不容易檢出的「扁平息肉」都能驗出！大腸癌主要是由大腸內的腺瘤瘜肉癌化所導致，透過這樣的人工智慧醫療系統，就能落實早期發現腺瘤瘜肉並切除之，大大地減少大腸癌的發生。所以醫生可用 GI Genius 提高檢測準確度、降低罹癌風險：體內腺瘤檢出率每增加 1%，腸癌風險就跟著降低 3%。

這次美國 FDA 依據「GI Genius」的臨床試驗數據，首次批准人工智慧醫療器材應用在臨床上，也是第一個智慧醫療案例。「GI Genius」能提高腸胃道病變的篩檢率、減少病灶的遺漏跟誤判，可見 2021 已進入智慧醫療領域的時代，未來會有越來越多的 AI 醫療開始用於臨床來輔助醫師。

 

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人工智慧應用於防制洗錢的方式：

從大數據中辨識可疑訊息

所有的網路資料，一開始全部是沒有整理過的大數據，是非結構式的資訊。而人工智慧可以自動判斷辨別非結構式的網路資訊，若偵測到跟金融交易或相關資訊，便能迅速提前通知，以有效防範詐騙或是大量金錢的異常出入。

人工智慧挖掘交易者的人際關係

問題帳戶背後所呈現的個體、群體交易聯繫，可讓人工智慧透過最短路徑算法搜尋洗錢個體之間的中介。比如：若是企業與企業之間帳戶，直接交易百萬金額，其洗錢疑慮較低；若是百萬金額分批從數個不同公司轉出，但共同轉入的相同的個人帳戶，其疑慮就比較高。

自然生成可疑活動報告（SAR）

根據 1970 年的銀行保密法（BSA），反洗錢技術通常不會在其他報告（例如：貨幣交易報告）下標記可疑活動。金融機構有責任在 30 天內就其認為可疑或異常的任何賬戶活動提交報告。如有必要收集更多證據，可延長不超過60天。

交易監控閥值

依循交易偵測需求（例如：金額、次數、天期…）可依需求於系統上自行調整，即時監控可疑交易。（例如：個人帳戶與企業帳戶分類不同，交易的監控標不同）

如何判別疑似洗錢的客戶交易

當消費者進行免臨櫃的線上開戶，要如何進行身份認證？如何確認消費者本人真的有交易的意願？歸功於人工智慧發展的突飛猛進，AI 人工智慧擁有「了解你的客戶」（Know Your Customer，KYC）以及「了解你的員工」（Know your Employee，KYE）的反內部詐欺制度。

善用防制洗錢的人工智慧應用與技術，便能協助反洗錢的工作人員們能專心擬定更精明的應對策略、工作效率也隨之更高！

 

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 2020 年開始，COVID-19 新冠肺炎疫情所帶來的經濟破壞，造成消費者和金融機構之間的交易快速轉往線上支付。許多面臨物價通膨的民眾，在荷包不斷縮水的情況下開始思考，若只將錢存入銀行過於欠缺彈性，但是使用信用卡、銀行貸款或融資，卻侷限在個人的信用評比而有其限制。因此，非銀行體系的私人金融單位在前述狀況下得以興起；這些單位濫用網路的各種交易工具，利用個人以利滾利的投機心態，催生了購買資產、存入金融機構帳戶或匯至人頭帳戶等洗錢方式。

（示意圖／取自網路）

機會伴隨風險，需投入洗錢防制人力

獲得2020年度最佳「反洗錢解決方案」，全球數據分析領域領導者（SAS）、安侯建業聯合會計事務所（KPMG），及台灣反洗錢推廣協會（ACAMS）最新發布的反洗錢技術研究顯示，美國銀行業每年投入反洗錢的預算已高達 250 億美元，因此各國財政部試圖建立更加嚴謹精準的反洗錢機制。台灣的金融監督管理委員會，作為主管反洗錢政策的政府機關，則在2020年8月正式發布「金融科技發展路徑圖」，積極協助各金融機構尋求新的市場需求與價值，共同打造安全的金融科技生態圈。

目前大部分銀行均採用「規則基礎系統」（rules-based）的方法偵測非法洗錢。但是，面對系統每次數千甚至上萬筆警訊，卻只能先以人工過濾判斷。同時，隨著偵測技術與時俱進，相關工作人員也增加不少負荷心力。因此，在金融單位系統不見得有良好串接或資料管理，便需藉由新的科技工具人工智慧主導改變環境。

金融資安守門員：人工智慧定義反洗錢新規則

在各國不斷構思下，經過改良的資安技術，不只可用來保障網路安全，同時也能減輕人力負擔。SAS 就許多國外金融機構發展的經驗指出，人工智慧（AI）和機器學習技術（ML），在反洗錢趨勢下不斷成長，超過半數以上（57%）受訪者已經在反洗錢程序中部署 AI/ML，或預計在 12-18 個月內設置這項技術。因此，人工智慧的運用不只作為產品服務面的多樣化，更成為金融業發展洗錢防制的核心技術，有助於在大數據中找出共通模式與連結，實踐資安的核心價值。

 

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