今日芯声 | 年初大揭秘：微信支付盗刷等投诉量是支付宝5倍
1. 马化腾完败！微信支付盗刷等投诉量是支付宝5倍
每年1月底各大支付机构应监管要求，都会公布自己上一年度的相关数据，作为支付领域的两大平台，支付宝和微信自然成为了大家注目的焦点。
对比双方的年底成绩单，有几大数据格外亮眼。其中，交易类投诉方面，支付宝仅有9千件，微信则高达5万多件，数量比支付宝的5倍还要多。
（根据相关规定，交易类客户投诉事件包括支付掉单类、重复支付类、盗刷等涉及资金变动的投诉 ）
看来，微信交易系统存在着不少问题为用户所诟病啊。平时，也能经常在网上看到大家吐槽微信交易各种异常。
这不，最近就有一位网友在微博上痛斥微信支付。表示自己的微信支付自1月7日起就显示账户异常，期间多次通过腾讯客服公众号进行申诉，都已经超过了官方注明的24小时回复的时间才接到客服反馈，称是网友的QQ违规所以冻结了其微信支付。
而在网友询问自己为何违规时，却遭到了客服的冷嘲热讽，甚至直呼没有别的申诉渠道，只能报警。
更令人惊讶的是，在双方协商临时解冻三天让网友转出资金后，依然不能提现，没想到之后客服又致电表示会解冻账户并且今后不再冻结。前前后后反复无常简直是折磨人，到最后都没给出一个合理的解释。
评论区也有不少人纷纷吐槽起了微信支付的客服难找，直呼远不如支付宝。如此看来，微信交易类投诉的数量超过支付宝的5倍也的确是情理之中的事儿了，毕竟是来自广大用户们的真实体验。
除了交易类投诉数量不小，在服务类投诉方面，微信更是高达14万件，几乎是支付宝的两倍。也是，不久前微信理财通还因为官方操作失误出了一次状况，直接让用户的资产显示为零，吓坏不少人。
反观支付宝，一直以都有着强大的科技支撑，也在每年双11种历经了毫秒级快速支付的检验，在资金损失类风险事件也进行了100%的赔付，可以说已经在用户心中建立起了不俗的口碑。
不论如何，希望各大支付机构都能够改善不足发扬优势，新的一年再接再厉，让移动支付变得更加简单高效和安全！
2. IDC与百度联合发报告：预测2019年人工智能十大趋势
IDC预计，2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。白皮书从技术走向、落地实施、应用价值、市场生态四个维度预测了2019年人工智能十大趋势：
展望一：机器学习/深度学习开始走进传统企业。机器学习/深度学习将走进企业内部，为企业提供以决策为中心的服务。同时，深度学习也将继续广泛应用在图像、音频、文本等非结构化数据处理中。
尤其是传统行业中的大中型企业，采用机器学习平台开发人工智能应用将逐渐成为主流。IDC预计到2020年行业前15%的企业都将采用机器学习。
展望二：融合视觉、语音、语义等多模态计算开始落地。仅能够看清听清的机器智能已经不能满足人类需求，融合视觉、语音、语义及情感的多模态计算成为实现真正智能的迫切刚需。预计未来三年多模态计算将在实际应用中开始落地。
展望三：多模型数据库开始走向市场。随着物联网的投资以及企业数字化转型的进程，企业内各种非结构化数据高速增长，使得能够支持多种格式数据管理的多模型数据库成为迫切需求。
IDC预计到2023年，多模型数据库的支出将达到NoSQL数据库支出的30%。
展望四：低代码量开发平台降低AI技术使用门槛。低代码量/无代码开发平台促进AI部署自动化，降低技术使用门槛，使中小企业也能平等使用AI，实现普惠AI。
用户可以上传图片、音频、文本等原始数据，系统即可自动训练出合适的模型。典型的案例—谷歌AutoML，百度EasyDL。
展望五：人工智能从云端部署向边缘计算扩展。基础架构开始向靠近数据源的边缘位置以及端侧设备转移，而人工智能将成为最先受益于边缘计算的应用程序。
边缘设备将包含AI算法并将驱动计算能力的交付。IDC预计至2022年，25%的物联网端设备都将运行AI算法模型。
展望六：业务流程智能化、自动化水平达到新高度。机器学习驱动的人工智能将推动新一轮的业务流程重构的浪潮，众多应用程序将被高度简化。典型的案例如财务流程自动化、核保自动化等众多流程自动化水平将达到新高度。
IDC预计至2023年，人工智能将取代50%的IT业务工作量，节省20%以上的运营成本。
展望七：人机交互界面趋向智能化。一方面语音赋能的程序越来越广泛--语音对话能力将嵌入到硬件以及应用程序软件中。另一方面融合语音、图像、视频以及语义理解能力的AI将成为人类与应用程序交互的主流方式。
IDC预计到2023年，支持AI 的人机交互接口将取代目前50%的基于屏幕的B2B和B2C的应用程序。
展望八：六大行业全面采用AI。政府行业、金融业、互联网行业在经过近年的应用实践后将全面扩展AI的应用。而新零售、新制造、医疗领域也将成为AI市场的新增长点。IDC预计未来这六大行业应用AI的3年复合增长率将超过30%。
展望九：软件及应用引领基础架构。软件定义计算已成为芯片厂商的重要战略之一。软件及应用驱动AI专用芯片的阶段也将到来。
未来，机器学习应用的普及程度、机器学习是否始终需要大量的数据集、深度学习神经网络的演化，都会影响加速计算类硬件的发展路线。机器学习技术演进、AI应用趋势对基础架构供应商日益重要。
展望十：生态资源整合成为制胜关键。人工智能技术正在向端侧智能渗透，成功的应用离不开硬软件的高度适配，这使得技术型厂商与传感器、摄像头、模组等细分产业的整合愈加重要。能够整合解决方案中的各种生态要素并构建合作伙伴网络平台成为制胜关键。
3. 全球AI相关专利申请近34万份,中美处于领先地位
根据联合国世界知识产权组织(WIPO)的技术趋势报告，自20世纪50年代人工智能(AI)出现以来，已有近34万份与AI相关的发明专利申请。
报告显示，美国科技巨擘IBM目前是拥有最多的AI专利申请的企业，拥有8290项专利发明。其次是微软，拥有5930项发明。紧随其后的东芝、三星和NEC，分别拥有5223、5102和4406项AI专利申请。
尽管IBM是拥有最多AI相关专利的企业，但中国的学术机构相关专利申请量在同类申请者中遥遥领先。
在全球20家研发人工智能的顶尖学术机构里，中国拥有17家。此外，中国在2013年至2016年的专利申请量增长最快，年均增长率达到70%。中国专利的大幅增加反映了AI在科技领域日益重要的作用。
中国、美国、日本三国专利占申请总量的78%，在全球人工智能领域的专利申请活动中处于领先地位。
世界智财权组织秘书长葛里(Francis Gurry)就曾在记者会上说：“美国与中国明显地抢夺了先机，在申请的件数与科学出版量方面，这两国都走在前头。”
WIPO表示，中国申请的比例很高，可能是因为中国申请人对国内市场更感兴趣。
WIPO总干事弗朗西斯加利表示，人工智能领域的专利申请正在快速增长，这意味着我们可以期待大量新的基于人工智能的产品、应用和技术，这些将改变我们的日常生活。
最后，WIPO在报告中还强调需要解决围绕人工智能技术的挑战，特别是在保护数据隐私和安全方面。