Исследование особенностей подхода «искусственный интеллект» в платежной системе типа SPS
Аннотация
Выпускная квалификационная работа выполнена на 80 стр., 20 рис., 1 табл., 50 источников.
Данное исследование посвящено разработке студенческой платежной системы (SPS) - комплексного проекта, реализуемого группой студентов Уральского федерального университета.
Целью SPS является управление финансами студентов, позволяя им отправлять и получать деньги без комиссии и предлагая выгодные курсы обмена. Ключевая цель этого проекта - минимизировать операционные расходы за счет использования искусственного интеллекта для поддержки клиентов в рамках платформы.
Предлагаемое веб-приложение SPS объединяет три критически важные модели для обеспечения безопасности и эффективной поддержки клиентов:
1. Модель распознавания лиц: Эта модель повышает безопасность, проверяя личность пользователя по чертам лица, гарантируя, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к своим учетным записям.
2. Модель распознавания голоса: Добавляя еще один уровень безопасности, эта модель проверяет пользователей на основе голосовых данных, обеспечивая надежный метод аутентификации.
3. Модель обработки естественного языка (NLP): Эта модель обеспечивает беспрепятственное взаимодействие между системой и пользователями, предлагая автоматизированную и интеллектуальную поддержку клиентов.
Ключевые слова
Чат-боты с искусственным интеллектом, Цифровые платежные системы, Поддержка клиентов, Обработка естественного языка, Распознавание лиц, Распознавание голоса.
Данное исследование посвящено разработке студенческой платежной системы (SPS) - комплексного проекта, реализуемого группой студентов Уральского федерального университета.
Целью SPS является управление финансами студентов, позволяя им отправлять и получать деньги без комиссии и предлагая выгодные курсы обмена. Ключевая цель этого проекта - минимизировать операционные расходы за счет использования искусственного интеллекта для поддержки клиентов в рамках платформы.
Предлагаемое веб-приложение SPS объединяет три критически важные модели для обеспечения безопасности и эффективной поддержки клиентов:
1. Модель распознавания лиц: Эта модель повышает безопасность, проверяя личность пользователя по чертам лица, гарантируя, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к своим учетным записям.
2. Модель распознавания голоса: Добавляя еще один уровень безопасности, эта модель проверяет пользователей на основе голосовых данных, обеспечивая надежный метод аутентификации.
3. Модель обработки естественного языка (NLP): Эта модель обеспечивает беспрепятственное взаимодействие между системой и пользователями, предлагая автоматизированную и интеллектуальную поддержку клиентов.
Ключевые слова
Чат-боты с искусственным интеллектом, Цифровые платежные системы, Поддержка клиентов, Обработка естественного языка, Распознавание лиц, Распознавание голоса.