实施弱人工智能需要一系列技术和资源支持。首先，需要具备数据收集和处理的能力，包括数据清洗、整合、存储和分析；其次，需要具备机器学习和数据挖掘的技术，以便训练模型并从数据中发现模式和规律；再者，需要有相关领域的专业知识，例如金融、医疗等，以便设计有效的应用方案；同时，还需要具备软件开发和集成的能力，将人工智能模型集成到现有的系统中；最后，还需要有良好的数据安全和隐私保护机制，确保数据的安全和合规性。
评估实施弱人工智能所需的成本和风险需要综合考虑多个方面。首先，成本方面，需要考虑人力成本、技术投入成本、数据采集和处理成本、软件开发和集成成本等；其次，需要考虑潜在的风险，例如数据安全和隐私泄露风险、模型不准确导致的决策失误风险、系统集成失败导致的业务中断风险等；另外，还需要考虑实施后可能带来的收益和效益，比如提升业务效率、改善决策质量、降低成本等。在评估过程中，可以采用成本-收益分析、风险评估矩阵、敏感性分析等方法，综合考量各种因素，从而做出较为准确的评估和决策。
举个例子，某银行希望实施弱人工智能来改善信用卡申请审核流程。他们需要投入大量人力和技术资源来收集、清洗和分析申请人的数据，同时还需要开发模型来自动审核申请。在评估成本和风险时，银行需要考虑到数据安全和隐私保护的法律法规要求，模型可能存在的误判导致的信用风险，以及实施后可能带来的审核效率提升和逾期率下降的收益。通过综合考量，银行可以更好地决定是否值得实施弱人工智能来改善信用卡审核流程。