百度雲的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

創新工廠講AI課：從知識到實踐

為了解決百度雲的問題，作者創新工廠DEECAMP組委會 這樣論述：

創新工廠於2017年發起了面向高校在校生的DeeCamp人工智慧訓練營（簡稱DeeCamp訓練營），訓練營內容涵蓋學術界與產業界領軍人物帶來的全新AI知識體系和來自產業界的真實實踐課題，旨在提升高校AI人才在行業應用中的實踐能力，以及推進產學研深度結合。   本書以近兩年DeeCamp訓練營培訓內容為基礎，精選部分導師的授課課程及有代表性的學員參賽專案，以文字形式再現訓練營“知識課程+產業實戰”的教學模式和內容。全書共分為9章，第1章、第2章分別介紹AI賦能時代的創業、AI的產品化和工程化挑戰；第3章至第8章聚焦於AI理論與產業實踐的結合，內容涵蓋機器學習、自然語言處理、電腦視覺、深度學習模型

的壓縮與加速等；第9章介紹了 4 個優秀實踐課題，涉及自然語言處理和電腦視覺兩個方向。   本書適合AI相關專業的高校在校生及AI行業的工程師使用，可作為他們瞭解AI產業和開拓視野的讀物。 ★李開復★ 李開復博士于2009年創立創新工廠，擔任董事長兼首席執行官，專注于科技創新型的投資理念與最前沿的技術趨勢。十多年來創新工廠已經投資逾400個創業項目，管理總額約160億人民幣的雙幣基金。2016年秋季創辦創新工廠人工智慧工程院，致力於利用最前沿的AI技術為企業提供人工智慧產品與解決方案。   在此之前，李開復博士曾是谷歌中國全球副總裁兼大中華區總裁，擔任微軟全球副總裁期間開創

了微軟亞洲研究院，並曾服務於蘋果、SGI等知名科技企業。   李開復在美國哥倫比亞大學取得電腦科學學士學位，以最高榮譽畢業於卡耐基梅隆大學獲得博士學位。同時，李開復獲得香港城市大學、卡耐基梅隆大學榮譽博士學位。李開復獲選為美國電機電子工程師學會（IEEE）的院士，並被《時代》雜誌評選為2013影響全球100位年度人物之一，《Wired 連線》本世紀推動科技全球25位標杆人物，2018亞洲商界領袖獎等殊榮，並出任世界經濟論壇第四次工業革命中心的AI委員會聯席主席。李開復博士發明過十項美國專利，發表逾百篇專業期刊或會議論文，並出版過十本中文暢銷書。   ★王詠剛★ 王詠剛，現任創新工廠CTO人工智

慧工程院執行院長，加入創新工廠前擔任谷歌主任工程師和高級技術經理超過十年，在穀歌參與或負責研發的專案包括桌面搜索、穀歌拼音輸入法、產品搜索、知識圖譜、穀歌首頁塗鴉（Doodles）等，在知識圖譜、分散式系統、自然語言處理、HTML5動畫和遊戲引擎等領域擁有豐富的工程研發經驗。目前專注於人工智慧前沿科技的工程化與商業化，以及人工智慧高端人才的培養，作為聯合創始人，創立了人工智慧商業化公司創新奇智，同時也是人工智慧高端應用型人才培養專案DeeCamp的發起者。   ★張潼★ 張潼博士，機器學習領域國際著名專家，擁有美國康奈爾大學數學和電腦雙學士學位，以及斯坦福大學電腦碩士和博士學位，在香港科技大學

數學系和電腦系任教。曾經擔任美國新澤西州立大學終身教授，IBM研究院研究員和雅虎研究院主任科學家，百度研究院副院長和大資料實驗室負責人，騰訊AI Lab主任。他曾參加美國國家科學院大資料專家委員會，負責過多個美國國家科學基金資助的大資料研究專案，此外還是美國統計學會和國際數理統計學會fellow，並擔任NIPS、ICML、COLT等國際頂級機器學習會議主席或領域主席，以及PAMI, JMLR, 和Machine Learning Journal等國際一流人工智慧期刊編委。   ★宋彥★ 宋彥博士，香港中文大學（深圳） 資料科學學院副教授，創新工廠大灣區研究院首席科學家。歷任微軟、騰訊研究員及首

席研究員，創新工廠大灣區研究院執行院長等職，是 “微軟小冰”項目的創始團隊成員之一，其研究方向包括自然語言處理、資訊檢索和抽取、文本表徵學習等。   ★屠可偉★ 屠可偉博士，上海科技大學信息科學與技術學院長聘副教授、研究員、博士生導師。研究方向包括自然語言處理、機器學習、知識表示、電腦視覺等人工智慧領域，側重於研究語言結構的表示、學習與應用。   ★張發恩★ 張發恩，創新奇智聯合創始人，創新奇智公司CTO， 寧波諾丁漢大學客座教授。2008年畢業於中國科學院軟體研究所，同年加入微軟，負責Office相關軟體產品的研發工作；2010年，入職Google，作為核心研發人員，主導和參與Google搜

尋引擎、Google知識圖譜等相關工作；2015年，加入百度，作為百度雲早期創始團隊成員之一，曾任百度雲計算事業部技術委員會主席，百度雲計算事業部大資料和人工智慧主任架構師。他在IT行業擁有十幾年技術研發和管理經驗，涉及企業級軟體、室內地圖定位與導航、互聯網搜尋引擎、全領域知識圖譜、大資料計算與存儲、機器學習、深度學習、機器視覺等眾多領域。工作期間獲得10餘項美國專利，70余項中國專利，發表過多篇頂級會議學術論文。   ★唐劍★ 唐劍博士，滴滴智慧控制首席科學家，AI Labs 負責人兼演算法委員會主席，IEEE Fellow和ACM傑出科學家，領導滴滴在智慧物聯網、電腦視覺和自動駕駛方向上的

研發。   他在國際頂級期刊和會議上發表了160多篇學術論文，擁有多項發明專利，在邊緣智慧、AI驅動的系統控制和群智感知方向上做出開創性貢獻，並多次獲得最佳論文獎, 其中包括通信網路領域的最高論文獎2019 年度IEEE 通信學會William R. Bennett Prize和IEEE車載技術學會2016年度最佳車載電子論文獎。   目前還擔任中國電子學會物聯網專委會專家委員、新一代人工智慧產業技術創新戰略聯盟專家委員會委員、IEEE車載技術學會傑出演講人、以及IEEE通信學會交換和路由技術委員會主席。   ★張彌★ 張彌博士，現任密歇根州立大學副教授，2006年畢業於北京大學，2013年獲

得美國南加州大學博士學位，2013-2014年在美國康奈爾大學任博士後。主要研究領域包括終端深度學習、自動機器學習、聯邦學習和機器學習系統。本人及其研究團隊在2019年Google MicroNet Challenge 全球競賽中獲得CIFAR-100賽道第四名 (北美第一名)，在 2017年NSF Hearables Challenge全球競賽中獲得第三名，在2016年NIH Pill Image Recognition Challenge全球競賽中獲得冠軍。   ★吳佳洪★ 吳佳洪，創新奇智高級研究員，2017年畢業於北京大學。曾帶隊獲得Pascal Voc 世界冠軍、Cityscapes

實例分割冠軍、ADE20K物體分割冠軍等；曾負責創新奇智無人貨櫃專案的演算法工作，專注於電腦視覺領域，發表過多篇CVPR論文。   ★劉寧★ 劉甯博士，滴滴資深研究員，畢業于美國東北大學電腦工程系。研究領域包括深度增強學習、深度模型壓縮與加速、邊緣計算等。在國際頂級期刊和會議AAAI, MICRO, ASPLOS，ISCA等發表學術論文20餘篇，發表多項發明專利。   第1章 AI賦能時代的創業 1.1　中國AI如何彎道超車 1.2 AI從“發明期”進入“應用期” 1.2.1 深度學習助推AI進入“應用期” 1.2.2 To B創業迎來黃金髮展期 1.2.3 “傳統產業+AI”將創造巨大

價值 1.2.4 AI賦能傳統行業四部曲 1.3 AI賦能時代的創業特點 1.3.1 海外科技巨頭成功因素解析 1.3.2 科學家創業的優勢和短板 1.3.3 四因素降低AI產品化、商業化門檻 1.4 給未來AI人才的建議 第2章 AI的產品化和工程化挑戰 2.1 從AI科研到AI商業化 2.2 產品經理視角—資料驅動的產品研發 2.2.1 資料驅動 2.2.2 典型C端產品的設計和管理 2.2.3 典型B端產品解決方案的設計和管理 2.2.4 AI技術的產品化 2.3 架構設計師視角—典型AI架構 2.3.1 為什麼要重視系統架構 2.3.2 與AI相關的典型系統架構 2.4 寫在本章最後

的幾句話 本章參考文獻 第3章 機器學習的發展現狀及前沿進展 3.1 機器學習的發展現狀 3.2 機器學習的前沿進展 3.2.1 複雜模型 3.2.2 表示學習 3.2.3 自動機器學習 第4章 自然語言理解概述及主流任務 4.1 自然語言理解概述 4.2 NLP主流任務 4.2.1 中文分詞 4.2.2 指代消解 4.2.3 文本分類 4.2.4 關鍵字（短語）的抽取與生成 4.2.5 文本摘要 4.2.6 情感分析 本章參考文獻 第5章 機器學習在NLP領域的應用及產業實踐 5.1 自然語言句法分析 5.1.1 自然語言句法分析的含義與背景 5.1.2 研究句法分析的幾個要素 5.1

.3 句法分析模型舉例 5.2 深度學習在句法分析模型參數估計中的應用 5.2.1 符號嵌入 5.2.2 上下文符號嵌入 本章參考文獻 第6章 電腦視覺前沿進展及實踐 6.1 電腦視覺概念 6.2 電腦視覺認知過程 6.2.1 從低層次到高層次的理解 6.2.2 基本任務及主流任務 6.3 電腦視覺技術的前沿進展 6.3.1 圖像分類任務 6.3.2 目標檢測任務 6.3.3 圖像分割任務 6.3.4 主流任務的前沿進展 6.4 基於機器學習的電腦視覺實踐 6.4.1 目標檢測比賽 6.4.2 蛋筒質檢 6.4.3 智能貨櫃 本章參考文獻 第7章 深度學習模型壓縮與加速的技術發展與應用 7

.1 深度學習的應用領域及面臨的挑戰 7.1.1 深度學習的應用領域 7.1.2 深度學習面臨的挑戰 7.2 深度學習模型的壓縮和加速方法 7.2.1 主流壓縮和加速方法概述 7.2.2 權重剪枝 7.2.3 權重量化 7.2.4 知識蒸餾 7.2.5 權重量化與權重剪枝結合並泛化 7.3 模型壓縮與加速的應用場景 7.3.1 駕駛員安全檢測系統 7.3.2 高級駕駛輔助系統 7.3.3 車路協同系統 本章參考文獻 第8章 終端深度學習基礎、挑戰和工程實踐 8.1 終端深度學習的技術成就及面臨的核心問題 8.1.1 終端深度學習的技術成就 8.1.2 終端深度學習面臨的核心問題 8.2 在冗

餘條件下減少資源需求的方法 8.3 在非冗餘條件下減少資源需求的方法 8.3.1 特殊化模型 8.3.2 動態模型 8.4 深度學習系統的設計 8.4.1 實際應用場景中的挑戰 8.4.2 實際應用場景中的問題解決 8.4.3 案例分析 本章參考文獻 第9章 DeeCamp訓練營最佳商業項目實戰 9.1 方仔照相館—AI輔助單張圖像生成積木方頭仔 9.1.1 讓“AI方頭仔”觸手可及 9.1.2 理論支撐：BiSeNet和Mask R-CNN 9.1.3 任務分解：從圖像分析到積木生成的實現 9.1.4 團隊協作與時間安排 9.2 AI科幻世界—基於預訓練語言模型的科幻小說生成系統 9.2.

1 打造人機協作的科幻小說作家 9.2.2 理論支撐：語言模型、Transformer模型和GPT2預訓練模型 9.2.3 從“找小說”到“寫小說”的實現步驟 9.2.4 團隊協作與時間安排 9.3 寵物健康識別—基於圖像表徵學習的寵物肥胖度線上檢測系統 9.3.1 人人都能做“養寵達人” 9.3.2 理論支撐：表徵學習、人臉識別原理和ArcFace損失函數 9.3.3 任務分解：從資料收集到肥胖度檢測 9.3.4 團隊協作與時間安排 9.4 商品文案生成—基於檢索和生成的智慧文案系統 9.4.1 智慧內容生成 9.4.2 理論支撐：Word2Vec詞嵌入、預訓練語言模型BERT和Seq2Se

q文本生成 9.4.3 任務分解：“尋章摘句”和“文不加點” 9.4.4 團隊協作與時間安排 本章參考文獻

百度雲進入發燒排行的影片

中國大陸產業數位轉型下企業用軟體代理市場變遷之研究

為了解決百度雲的問題，作者黃忻 這樣論述：

隨著全球及中國大陸（以下簡稱-大陸）經濟之迅速發展，隨之IT市場環境之變化亦開始面臨著供給與需求的不對稱，軟體代理產業有進一步洗牌的強烈要求，傳統軟體代理商已經完全無法在劇烈的競爭環境中安於現狀，軟體代理商慢慢如雨後春筍般的成立，並為了生存不惜使出各種手段，傳統軟體代理商面臨生死存亡之挑戰的同時，各企業不斷的設法突破自我局限，不斷創新，不斷突破行業的圍籬，力求在一片紅海市場中逆流而上，進而獲得自身生存之空間及找到與他人之差異化，產生極大化之利潤空間。 在2008-2016年之間，中國大陸相關企業還可以用資訊的不對稱使得企業實力無法完整呈現在客戶面前，或是與客戶之間的利益互惠而拿

到訂單，銷售人員可以僅憑做客戶的關係也可以拿到訂單，亦或代理商少造成客戶選擇性不多以至於客戶議價力低，技術含量也不高，客戶要求不高，所以可能僅憑初級的服務即可以展現較大的價值，但隨著2017年後，數位化議題在大陸逐漸浮上檯面，一些在當時掌握著先進技術能力領域（如虛擬化，超融合，IOT，AI，大數據，車聯網以及公/私有雲雲端架構等）之專業級別之代理商漸漸嶄露頭角，進而打壓原本傳統代理商，甚至規模較小之代理商，慢慢消失不見，越來越沒有存在的價值。2017年起，在大陸可謂一個新IT時代，大陸政府策略性重點扶持本土數位化研發及本土雲產業之大型廠商，例如阿里雲，百度雲，騰訊雲，同時開放國外知名雲服務公司

進入大陸市場，並助力本土各產業致力於互聯網研究發展的本土性企業，使得大陸資訊產業結構有了革命性転變，產業從立基製造能力的世界工廠轉型到強化研發、創新為核心的競爭力。 本研究以2017年為分界點，以資訊服務業-精誠（中國）企業管理有限公司為研究對象，以商業模式畫布為架構，透過文獻整理、次級資料分析和深度訪談等研究方法，探討個案公司在軟體代理行業之洪流中，如何從過往的單純代理軟體，提供簡單微弱的技術服務，經過整體市場的轉變，目標逐漸的轉型為在數位化上有著高附加價值，並有著自主研發能力之產品廠商，並展望未來可能之發展方向。利用文獻整理，描述行業之過去，現在，及未來發展趨勢進行比較分析，運用次級

資料分析產業之競爭分析狀況，並借由訪談產業間具有影響力之原廠，同業廠商，客戶，勾畫出各個角度對產業趨勢之看法及價值認定。

Python數據分析與大數據處理從入門到精通

為了解決百度雲的問題，作者朱春旭 這樣論述：

《Python數據分析與大數據處理從入門到精通》主要講解數據分析與大數據處理所需的技術、基礎設施、核心概念、實施流程。從編程語言準備、數據採集與清洗、數據分析與視覺化，到大型數據的分散式存儲與分散式運算，貫穿了整個大數據專案開發流程。本書輕理論、重實踐，目的是讓讀者快速上手。 第1篇首先介紹了Python的基本語法、物件導向開發、模組化設計等，掌握Python的編程方式。然後介紹了多執行緒、多進程及其相互間的通信，讓讀者對分散式程式有個基本的認識。 第2篇介紹了網路數據採集、數據清洗、數據存儲等技術。 第3篇介紹了Python常用的數據分析工具，擴展了更多的數據清洗、插值方法，為最終的數

據視覺化奠定基礎。 第4篇是大數據分析的重點。首先介紹了Hadoop的框架原理、調度原理，MapReduce原理與編程模型、環境搭建，接著介紹了Spark框架原理、環境搭建方式，以及如何與Hive等協力廠商工具進行交互，還介紹了最新的結構化流式處理技術。 第5篇通過三個專案實例，綜合介紹了如何分析網頁、如何搭建分散式爬蟲、如何應對常見的反爬蟲、如何設計數據模型、如何設計架構模型、如何在實踐中綜合運用前四篇涉及的技術。 本書既適合非電腦專業的編程“小白”，也適合剛畢業或即將畢業走向工作崗位的廣大畢業生，以及已經有編程經驗，但想轉行做大數據分析的專業人士。同時，還可以作為廣大職業院校、電腦培

訓班的教學參考用書。 朱春旭 高級軟體工程師，長期對企業、軟體發展公司、政府機構培訓大資料開發與應用課程，對Python大資料處理與分析相關應用有深入研究，並編寫有《極客內參-大資料開發實戰》教程45篇，總共30000+字。 第1篇 Python程式設計 第1章 Python入門 3 1.1　Python概述 4 1.2　搭建Python開發環境 6 1.3　Python開發工具介紹 11 1.4　Python套裝軟體的管理 13 1.5　實訓：編寫“Hello World” 15 本章小結 16 第2章 Python基礎 17 2.1　變數 18 2

.2　識別字 24 2.3　代碼組織 26 2.4　輸入與輸出 28 2.5　運算子與優先順序 30 2.6　新手問答 30 2.7　實訓：設計一個簡易計算器 31 本章小結 31 第3章 資料類型與流程控制 32 3.1　數位類型 33 3.2　字串類型 37 3.3　集合類型 40 3.4　流程控制語句 45 3.5　新手問答 47 3.6　實訓：設計演算法，輸出乘法表 49 本章小結 50 第4章 函數、模組、包 51 4.1　自訂函數 52 4.2　函數參數 55 4.3　函數式程式設計 58 4.4　模組與包 63 4.5　新手問答 65 4.6　實訓：設計演算法，對清單進行排序 6

7 本章小結 68 第5章 物件導向的程式設計 69 5.1　物件導向 70 5.2　自訂類 71 5.3　屬性 73 5.4　方法 79 5.5　類的繼承 83 5.6　可調用物件 86 5.7　不可變對象 87 5.8　新手問答 88 5.9　實訓：設計演算法，構造一棵二叉樹 90 本章小結 92 第6章 高級主題 93 6.1　生成器 94 6.2　反覆運算器 96 6.3　非同步處理 97 6.4　錯誤、調試 103 6.5　新手問答 108 6.6　實訓：使用多進程技術統計資料並匯總 109 本章小結 110 第2篇 資料獲取與資料清洗 第7章 網路資料獲取 113 7.1　HTT

P請求概述 114 7.2　XPath網頁解析 114 7.3　Scrapy資料獲取入門 119 7.4　Scrapy應對反爬蟲程式 126 7.5　CrawlSpider類 131 7.6　分散式爬蟲 132 7.7　新手問答 136 7.8　實訓：構建百度雲音樂爬蟲 136 本章小結 139 第8章 數據清洗 140 8.1　資料清洗的意義 141 8.2　資料清洗的內容 141 8.3　資料格式與存儲類型 142 8.4　資料清洗的步驟 145 8.5　資料清洗的工具 147 8.6　新手問答 151 8.7　實訓：清洗百度雲音樂資料並儲存到CSV　 151 本章小結 152 第3篇

資料分析與視覺化 第9章 NumPy數值計算 155 9.1　NumPy基礎 156 9.2　形狀操作 164 9.3　副本、淺拷貝和深拷貝 166 9.4　高級索引 168 9.5　排序統計 171 9.6　新手問答 173 9.7　實訓：銷售額統計　 174 本章小結 175 第10章 Matplotlib視覺化 176 10.1　圖形的基本要素 177 10.2　繪圖基礎 177 10.3　設置樣式 186 10.4　圖形樣例 189 10.5　新手問答 198 10.6　實訓：營業數據視覺化 199 本章小結 201 第11章 Pandas統計分析 202 11.1　Pandas資料結

構 203 11.2　基礎功能 210 11.3　統計分析 217 11.4　時間資料 229 11.5　資料整理 231 11.6　高級功能 234 11.7　讀寫MySQL資料庫 236 11.8　新手問答 237 11.9　實訓：成績分析 237 本章小結 239 第12章 Seaborn視覺化 240 12.1　Seaborn概述 241 12.2　視覺化資料關係 242 12.3　根據資料分類繪圖 246 12.4　單變數與雙變數 251 12.5　線性關係 256 12.6　新手問答 258 12.7　實訓：成績分析視覺化 258 本章小結 260 第4篇 大資料存儲與快速分析篇

第13章 Hadoop資料存儲與基本操作 263 13.1　Hadoop概述 264 13.2　Hadoop資料存儲與任務調度原理 268 13.3　Hadoop基礎環境搭建 273 13.4　Hadoop部署模式 294 13.5　Hadoop常用操作命令 298 13.6　新手問答 300 13.7　實訓：動手搭建Hadoop集群環境 301 本章小結 309 第14章 Spark入門 310 14.1　Spark概述 311 14.2　Spark核心原理 312 14.3　Spark基礎環境搭建 315 14.4　Spark運行模式 317 14.5　新手問答 321 14.6　實訓：

動手搭建Spark集群 322 本章小結 323 第15章 Spark RDD程式設計 324 15.1　RDD設計原理 325 15.2　RDD程式設計 328 15.3　鍵值對RDD 335 15.4　文件讀寫 340 15.5　程式設計進階 342 15.6　新手問答 347 15.7　實訓：統計海鮮銷售情況 348 本章小結 350 第16章 Spark SQL程式設計 351 16.1　Spark　SQL概述 352 16.2　創建DataFrame對象 360 16.3　DataFrame常用API 364 16.4　保存DataFrame 370 16.5　新手問答 372 16

.6　實訓：統計手機銷售情況 373 本章小結 375 第17章 Spark流式計算程式設計 376 17.1　流計算簡介 377 17.2　Discretized Stream 379 17.3　Structured Streaming 385 17.4　新手問答 397 17.5　實訓：即時統計貸款金額 397 本章小結 398 第5篇 專案實戰篇 第18章 分析電商網站銷售資料 401 18.1　目標分析 402 18.2　資料獲取 405 18.3　資料分析 411 本章小結 416 第19章 分析旅遊網站資料 417 19.1　目標分析 418 19.2　資料獲取 420 19.3

　資料分析 425 本章小結 429 第20章 分析在售二手房資料 430 20.1　目標分析 431 20.2　資料獲取 434 20.3　資料分析 440 本章小結 446 附錄：Python常見面試題精選 447 主要參考文獻 450

身分辨識於保險科技之應用相關法律問題研究

為了解決百度雲的問題，作者黃鈺書 這樣論述：

近年來金融科技快速發展，保險的產業價值鏈也隨之崩解，保險業的改變與創新，包括了產品、通路以及技術，新的服務流程正在重新建構。Insurtech（Insurance technology），開始以消費者需求為導向，並且透過數據分析與新興科技當作工具來達到目的。我國保險科技的發展，從2014年起金管會開始重視數位化的金融環境，也積極幫助所有金融相關服務業導入創新科技的元素與思維。到了2016年，金管會在發表的「金融科技發展策略白皮書」中，指出具體施政目標為：網路投保將分階段開放、對於保險業轉投資金融科技相關產業限制也加以放寬、推動保險業大數據應用計畫及物聯網應用等。總體而言，我國協助保險業引入科

技創新思維的第一步，展現在網路投保方面，亦即是保險的線上化。引入新科技的過程中，如何在遵法的情況下適用；而法規及國家政策又要如何因應新型態服務的發展作適度的調整，以兼顧國家經濟發展及帶給人民更便利快速的環境，是相關部門一直努力的目標。在保險這個受高度監管的行業中，「親晤親簽」一直是保險業實施的簽署流程，也被認為是最安全可靠且是能證明簽署者同意的方式。而「親晤親簽」仍然有許多爭議存在，常常是因為同意過程沒有留下紀錄，無從得知客戶是否完全了解所有細節與權益，有時甚至會碰到簽署人事後否認自己簽名或者當事人遭業務員或其親屬偽簽的問題。生物辨識的身分認證技術在近幾年蓬勃發展，將能提供更完善便利安全的認證

方式，業者與技術廠商也積極合作開發身分認證流程，在法律的許可範圍中，報請相關正負機關核准即可執行，或者亦能從監理沙河中去測試技術可行性與法規的同步調整。歐美國家、中國大陸等，皆有線上保險公司已經開始做有別於傳統方式的簽署，也有許多新型態保險商品，並有相關法律或主管機關的規定，我國的發展應可參考其他國家的發展，制定出適合我國的規範。未來，保險法規銷售保單業務員須親晤保戶的這一部分，便同時還要使用具人工智慧及機器學習核心的人臉、簽名與聲紋的辨識技術，再結合區塊鏈及高合規要求內容管理文件庫等技術，完成「生物特徵身分驗證框架」。同時需要關注確保身份核驗安全、強化行業標準、完善法律法規等，並且如何在錯綜

複雜的實際應用環境中尋求安全性與客戶體驗之間的平衡。