量子计算有可能通过实现更快、更高效的计算来影响嵌入，特别是在高维空间中。量子算法，如量子机器学习 (QML) 技术，可能会加速嵌入模型的训练和优化。量子计算机可以同时处理大量数据，与经典方法相比，这可能允许在更短的时间内生成嵌入。 此外，

多模态人工智能通过整合和分析来自各种来源和格式（如文本、图像和音频）的数据，增强了欺诈检测。通过结合这些不同模态的洞察，组织可以创建更全面的交易和客户互动视图。这种整体方法允许更好地识别可能表明欺诈活动的模式和异常。例如，多模态系统可以分析

多任务学习（MTL）是深度学习中的一种方法，模型被训练以同时执行多个相关任务。与为每个任务开发单独的模型不同，MTL允许单一模型学习共享表示，从而为不同任务提供帮助。该方法利用任务之间的共性来提高整体性能和效率，减少对每个单独任务大量标注数