中台之战：人工智能大厂的冰与火之歌( 三 )_从《2017互联网科技创新白皮书》将移动

早在此前 Analytics Vidhya 发布的一份 2018 人工智能技术总结与 2019 趋势预测报告中，Analytics Vidhya 就曾对人工智能技术在实际场景中的落地进行预测，并表示在 2019 年，计算机视觉等领域对现有方法的改进和增强可能多于创造新方法。

以腾讯云业界领先的刷脸支付和实人实名验证场景为例，就需要使用腾讯优图的 OCR、人脸比对、活体检测等多种人工智能算法来确保核验的效果，有时甚至需要使用更为前沿的唇语检测、声纹识别能力。再加上已经成熟应用多年的大数据风控和安全模型，合作伙伴和客户的业务办理就能得到更强大、更全方位的安全保障。

再以腾讯云在保险行业推出的智能核保解决方案为例，多种 OCR、机器学习和 NLP 算法相结合，就能智能化的处理从客户提交投保材料到产生核保结果的全流程，提升企业运作的效率和终端用户的体验。

AI 模型训练方面也是如此。以已有众多社交、游戏、电商、金融等行业客户的腾讯云 ASR 服务为例，这一来自于微信智聆和微信智言团队的服务，基于多种序列神经网络结构，如 LSTM、AttentionModel、DeepCNN 等，采用 Multitask 混合训练方法，结合 T/S 方式，使得腾讯云 ASR 服务在通用和垂直领域都有行业领先的识别精度。