XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System欺诈
价格欺诈调查报告...
价格歧视最简单的形式是对同一产品向不同消费者收取不同的价格，企业借此可以根据每个消费者的支付意愿和支付能力制定价格。价格歧视有多种表现形式。其之所以能实现是因为缺乏竞争。如果存在竞争，那么对那些愿意或必须支付更高价格的消费者收取高价是不可能的，因为竞争对手会将这些价格降至正常水平。本报告列举了一些例子，包括银行（向可能离开的客户提供更优惠的利率）、电力（即使考虑到更低的供应成本，企业客户的价格也比消费者更优惠）和医疗专家，他们对几乎相同的服务提供截然不同的价格。尤其令人担忧的是，随着数字平台、新技术、详细的客户数据和复杂的利润最大化定价方法的兴起，价格歧视的使用越来越广泛。
药房/处方药欺诈
• 向 Medicare 收取从未取过、送过甚至开过的处方药（包括续药）。 • 向 Medicare 收取从未见过的医疗保健提供者开出的处方药（有时是管制药物，如阿片类药物）。 • 向 Medicare 收取超出您处方数量的药物费用。 • 向 Medicare 收取与您最初开出的处方药不同的处方药（通常更贵）或向您开具未经美国食品药品管理局 (FDA) 批准的药物。 • 药房故意提供比处方药更少的药物。 • 药房发放过期药物。 • 药房提供昂贵的复合药物（包括局部止痛膏）并收取费用，而您的提供者开的是传统或较便宜的处方药。 • 一家公司在没有主治医生的医嘱的情况下向您提供“免费”或“折扣”处方药，然后向 Medicare 收取费用。 • 药房提供礼品卡或其他补偿，以便您将处方转到特定药房。 • 药房自动为您续配您不再需要的处方药。您无需领取处方药，但药房仍向 Medicare 收费。• 个人主动向您支付使用您的 Medicare 号码支付处方药费用的费用，或向您提供现金或其他补偿以代您领取处方药。
食品欺诈揭露
全球食品供应链环境越来越复杂，在食品信息沿链条上移动时提出了挑战，以维护食物信息的完整性。给定的背景是由参与者之间的零散协作和信息交流不良的促进，再加上缺乏凝聚力的可追溯性和质量系统。近年来，区块链技术（BCT）已成为创建更多统一连锁店的有希望的解决方案，它通过提供没有中介的历史记录。严格探讨了荷兰肉鸡链的情况，这项研究着重于定义质量和可追溯性市场设备的信誉，同时还确定了与BCT实施相关的驱动因素和障碍。从执行文献综述中提取了一个行业概述，然后是对兄弟链股东的访谈（n = 11）进行的主题内容分析。受访者强调了诸如准确性，透明度，公平性和信息基础上的信息，以将信誉归因于市场设备。供应链中的公司规模和网络动态，成为影响BCT实施的关键方面。垂直整合（VI）链提到的障碍很少，并且通常解释了组织中已经实施的Simil-BCT系统。孤立的公司指出了更大的挑战，包括供应链准备，以开放和协作，缺乏对系统的知识以及极大的隐私问题。尽管存在差异，但两个小组都承认驱动因素，例如通过实施BCT实施对产品完整性维护的透明度和信任。这项研究阐明了荷兰肉鸡链的分裂动态，并且可以通过教育股东了解BCT的潜在应用，尤其是突出了系统的隐私边界，并逐步促进了更开放和更合作的行业动态。
COVID-19：疫苗欺诈
犯罪分子正在使用Covid-19疫苗作为针对公众的一种方式，通过欺骗他们移交现金或财务细节。他们正在发送令人信服的短信，让人们知道他们有资格获得疫苗或直接打电话给人们假装来自NHS或当地药房的人。
国际公共部门欺诈论坛利用人工智能打击公共部门欺诈
在加拿大，他们运营着一项就业保险 (EI) 疾病计划。利用人工智能的诚信项目之一，通过重点识别虚假的医生证明，支持对 EI 福利计划滥用行为的持续调查。一旦发现此类证明，就会将其与 EI 福利联系起来，以选择要调查的案件。该项目使用转录和图像，并采用各种人工智能技术从中提取相关信息。例如，将自然语言处理 (NLP) 应用于转录以提取有关医生的详细信息。光学字符识别 (OCR) 用于从医学图像中提取该信息，而网络分析则有助于识别与已知或新发现的欺诈案件相关的索赔人。
主动欺诈防御：机器学习在保护在线欺诈中的作用不断发展
随着在线欺诈变得更加复杂和普遍，传统的欺诈检测方法正在努力与欺诈者采用的不断发展的策略保持同步。本文通过为欺诈检测和预防提供更高级，可扩展和适应性的解决方案来探讨机器学习在解决这些挑战中的变革作用。通过分析诸如随机森林，神经网络和梯度提升之类的关键模型，本文突出了机器学习在处理庞大数据集时的优势，确定了复杂的欺诈模式，并提供了实时预测，以实现积极的欺诈预防方法。与欺诈发生后反应的基于规则的系统不同，机器学习模型不断从新数据中学习，适应新兴的欺诈计划并减少误报，最终使财务损失最小化。这项研究强调了机器学习通过使它们更具动态，高效且能够处理各个行业欺诈日益增长的复杂性来彻底改变欺诈检测框架的潜力。机器学习中的未来发展，包括深度学习和混合模型，有望进一步提高这些系统的预测准确性和适用性，以确保面对新的和新兴的欺诈策略，组织保持韧性。
人工智能与欺诈 | 工作表
申请（回复可能有所不同。）以下是示例回复：如果我收到语音邮件，听起来像是亲人急需钱，我的第一步是保持冷静，不要立即采取行动。我会直接用我知道是他们的电话号码联系家人，以核实情况。如果我联系不上他们，我会联系其他家人或朋友，确认他们的安全。通过可信来源验证信息，我可以确保在采取任何行动之前不会成为骗局的受害者。