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PayPal通过采用以欺诈政策为后备的数据战略，将客户放在第一位，保护他们的账户和资金安全，从而获得了竞争优势。出于这个和其他的原因，PayPal成为世界上顶尖的支付软件之一。
艾美：因为PayPal利用机器学习不断提高他们的欺诈检测能力，即使是新类型的恶意活动也会被迅速发现并阻止。他们的渐进产品改进策略增加了收入流，帮助他们保持市场领先地位。
问题始终是如何获取和准备数据。在获取数据后，必须对数据进行格式化处理、过滤处理、结构化处理、建立索引并运行，才可以投入使用。原始信息对任何人都没有好处，因为它无法被有效地利用。根据《哈佛商业评论》，“80%的工作涉及数据获取和数据准备”。8
克里斯：而且，数据必须被存储、被处理，而这就涉及时间和成本问题。为了完成工作，我们需要大量的磁盘场和计算能力等基础设施。稍后，我们将更多地讨论基础设施；对于人工智能来说，这是一块很大的拼图，而且不是“一刀切”的。
据思科预计，到2019年，物联网每年将产生超过500泽字节（一泽字节等于1万亿千兆字节）的互联网流量。9所有这些信息都需要存储在某个地方，然后进行分类和索引，以便有所用处。

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