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零售行业中的退货是商家必须处理的重要方面，以确保顾客满意度并避免对未来购买产生负面影响。根据业内专家的说法，有效地管理退货不仅可以改善退货流程，还可以增强顾客忠诚度。

优化退货流程的一种方法是利用用于打击欺诈的相同数据。Forter风险负责人Doriel Abrahams和100% Pure首席执行官Richard Kostick建议利用数据分析可以帮助减少欺诈性退货，并建立更紧密的与客户关系。通过分析数据，商家可以识别表明欺诈活动的模式和行为，从而采取适当的措施。

数字时代的几种趋势导致退货数量增加。其中一种趋势是bracketing，即顾客购买同一物品的多个尺寸，并退回不合身的尺寸。此外，研究发现超过一半的消费者承认购买物品后只使用了很短时间便退货。这些趋势凸显了实施策略打击欺诈性退货的重要性。

据估计，大约15％的退货是欺诈性或有滥用行为的。欺诈性退货的范围可以从退回空盒到用砖块替换产品再退货。一些骗子甚至会转售退款物品以谋取私利。这对商家来说构成了巨大挑战和成本，特别是在无法重新上架使用过的库存的行业中，例如化妆品。

像专注于化妆品的100% Pure这样的公司无法重新上架退回的物品。因此，一大部分退回的化妆品必须销毁。为了解决这个问题，该公司实施了一项政策，顾客可以选择保留订单而不是退回。然而，这也导致了一种不同类型的欺诈，即顾客要求退款却保留化妆品。

为了打击欺诈性退货，100% Pure实施了高度关注的退货流程。该公司的客户服务代表密切监视被怀疑滥用退货流程的顾客，详细记录其行为。这些顾客在退货产品时必须自行承担运费，从而减少欺诈的发生。惯犯将被列入黑名单，不得再与公司交易。… Read the rest

在人工智能（AI）的时代，越来越多的企业开始接受其力量，其潜在的革命性改变逐渐显现。从面向客户的应用程序到后端数据基础设施，AI有能力提升企业各个领域。然而，随着这些机遇的出现，新的风险也随之而来，尤其是在安全方面。

在采用AI时的一个主要关注点是身份管理。近年来，身份相关的数据泄霊案件有所增加，对企业造成了重大影响。网络攻击者现在正在利用AI进行复杂的欺骗攻击，包括深度伪造和基于机器学习的社会工程学，这给组织所面临的威胁增加了一层复杂性。

虽然AI工具提供了巨大的机遇，但解决相关风险至关重要。企业必须把安全放在首位，并适应不断演变的威胁形势。以下是确保安全地拥抱AI并充分发挥其潜力的五个关键步骤：

1）把安全作为首要任务
企业应明确其对AI及其对网络安全尤其是身份安全的立场。从上到下的明确沟通确保了组织各级别的对齐，并建立了考虑AI的安全流程。建立AI特定的指导方针，并提供员工培训至关重要。此外，鼓励员工分享关于AI的问题和想法，有助于共同解决新兴挑战。

2）改进您的采用策略
组织应该鼓励AI驱动的创新，同时确保恰当确定第三方软件来减轻安全风险。重要的是要适应工作人员对AI工具和附加组件需求激增的情况，同时通过恰当的尽职调查来维持安全性。通过正确的尽职调查，企业可以从AI中获益而不会损害安全性。

3）与首席财务官的需求保持一致
展示AI的真正业务价值对于从首席财务官（CFO）那里获取支持至关重要。技术领导者应将AI呈现为一种可以促进业务优先事项并同时保持运营效率的工具。利用硬数据来说明AI的益处和影响可以是一个有力的说服工具。

4）领先应对风险形势
持续评估启用AI的工具对确保其安全是至关重要的。企业必须准备好阻止或撤销任何可能带来安全风险的工具。超前的防御可以帮助企业保持在攻击者之前一步，专注于AI工具可能引入的漏洞。

5）利用AI增强网络安全
AI在提升网络安全方面发挥着重要作用，并解决网络安全专业人员短缺的问题。虽然人类专业知识仍然至关重要，但AI可以自动化耗时任务，解放安全专业人员专注于更为关键的工作。自动化可以缓解人手短缺问题，并有助于提高安全运营中心的整体弹性。

通过重视身份安全来拥抱AI，商业领袖可以在不损害公司声誉或削弱对消费者和员工信任的情况下创造新机遇。真正的领导者包括在不确定的情况下做出明智决策。以开放的心态和关注安全性为重点，技术领导者可以自信地在AI时代中引领前行。… Read the rest

人工智能（AI）已成为近十年来的热词，许多人相信它将彻底改变各个领域并改变世界。然而，尽管AI周围存在乐观情绪，我们也需要认识到其中的复杂性和不确定性。

AI所面临的关键问题之一是其资源密集型特性。AI系统需要大量的水和能源，这引发了对可持续性和环境影响的质疑。美国和欧盟都在推动公司披露其资源使用情况，这可能在未来导致成本上升。碳定价和对资源使用的税收可能会对AI的盈利能力产生重大影响。

此外，AI叙事中存在许多不确定假设。开发者不一定需要拥有训练AI模型的数据的版权，AI本身的利润可能也不会立竿见影。对未来收益的假设似乎推动了市场的狂热。然而，类似的对AI的怀疑也在像微软、谷歌和亚马逊等科技巨头内部蔓延，开发者对AI的盈利能力和可持续性存在疑虑。

更大的挑战在于AI生成数据的准确性和可信度。大型语言模型，比如聊天机器人，可能不总是提供可靠信息，这对研究人员和专业人士带来了困扰。对于自己信息输入的策展能力和对来源和引用的访问权限仍然对保持完整性和准确性至关重要。

对AI版权的强烈抵制也在蓄势待发。法国的监管机构最近对谷歌罚款，因其未经通知或公平许可协议使用新闻出版商的文章来训练其AI算法。类似的诉讼已经针对OpenAI和微软提起。随着AI进一步融入公司数据集，版权诉讼的风险也在增加，这可能与员工对公司监视的投诉相一致。

垄断权力是与AI相关的另一个问题。少数几家大型科技公司拥有大量数据和计算资源，使它们对我们的生活和机构拥有过多的权力。这种权力集中引发了人们对AI影响公平性和公正性的担忧。

虽然市场对AI表现出热情，但一些因素可能纠正其发展轨迹。监管审查、针对科技巨头的反垄断案和碳定价以及版权罚款对盈利能力的潜在影响可能挑战AI增长的假设。历史分析表明，集中度达到峰值后，股本回报开始出现困难，这表明未来可能会出现调整。

总之，以批判的眼光看待AI至关重要。尽管它有带来变革的潜力，但市场目前的定价似乎忽略了前方的不确定性和挑战。无论AI是否会成为下一个郁金香泡沫或下一个内燃机，评估故事超越炒作，保持现实主义的视角至关重要。

### 常见问题

#### 什么是AI？
AI，即人工智能，指的是开发能够执行通常需要人类智慧的任务的计算机系统，例如语音识别、问题解决、学习和决策制定。

#### 与AI相关的关切有哪些？
围绕AI存在的一些关切包括可持续性和资源使用、盈利的不确定性、AI生成数据的准确性和可信度、版权侵权、权力集中，以及潜在的监管挑战。

#### 大型科技公司是否在推动AI的采用？
是的，微软、谷歌和亚马逊等公司已经拥抱人工智能并为其发展做出贡献。然而，即便在这些公司内部，对AI的假设和盈利能力依然存在疑虑。

#### 市场是如何定价AI的？
市场对AI的定价受到对其潜力的乐观情绪和推测性的影响。估值通常假定了一场彻底的转变，但质疑这些假设的可行性和可持续性至关重要。

#### 随着AI的崛起，工作者面临哪些挑战？
对控制权、工作岗位流失和技术监管的担忧导致了工人的反抗和工会行动。好莱坞的编剧罢工以及对技术监管的广泛讨论反映了人们对AI对工作和工人权益的影响日益感到不安。

来源: Financial Times… Read the rest

夏威夷的承包商和开发商长期以来一直面临着建筑计划的审批流程冗长的挑战。然而，一项突破性技术的出现将彻底改变这一情况，那就是利用人工智能（AI）加速该流程的新软件。檀香山规划和许可部门（DPP）宣布采用Clariti的社区发展系统，这是一个集中平台，承诺彻底革新建筑计划的审核和批准方式。

在以往的系统下，建筑计划通常需要一年多的时间才能获得批准。这种漫长的等待期往往导致建筑行业的重大延误和挫折。然而，借助新AI软件的实施，这些等待时间有望被大幅缩短至几周。这一进步意味着一个重大的改善，必定会对夏威夷建筑行业产生积极影响。

DPP主任Dawn Takeuchi Apuna强调，引入该软件不会危及任何工作岗位。相反，它将通过自动化审核流程的某些方面来补充员工的工作。这种AI技术将对提交的计划进行初步评估，在正式提交批准之前提醒申请人进行必要的更正。这种创新方法不仅节省时间，还有助于确保建筑计划遵守建筑规范法规。

软件升级将淘汰自1998年以来使用的过时POSSE系统。其替代方案承诺更高效准确地处理建筑计划，为DPP迈出了重要的一步。新系统预计将在18个月内完全实施，旨在提供标准化的许可管理方案。这将解决行业专业人员在审批过程中对建筑法规解释存在不一致性的担忧。

Complete Construction Services Corp.的所有者Greg Thielen急切期待该软件对标准化许可流程的影响。他强调了一套一致可靠的系统的重要性，这套系统可以消除每次提交新许可申请时的不可预测解释。如果DPP成功将他们的标准化软件与标准化流程对齐，行业可以期待更加高效和透明的体验。

最初，该软件将用于住宅项目，随后将扩展至商业项目。然而，由于聘请工程师岗位的挑战，商业项目的实施可能需要两年时间。过去一年填补这些职位的困难带来了一系列障碍，但DPP仍致力于克服这一障碍，以确保AI软件的成功。

该软件升级的费用约为560万美元，将由在COVID-19大流行期间分配的联邦资金支付。这项投资进一步强调了简化建筑行业的重要性，可以在这些困难时期支持经济增长和发展。

常见问题解答

珠宝产业正面临着巨大的挑战和机遇，随着市场持续发展。根据市场预测，到2025年，全球高档珠宝销售额预计将达到1,100亿美元，可持续性考虑将影响这些销售额的20%至30%。这凸显了珠宝业可持续性日益重要的地位，珠宝商需要将他们的实践与消费者的期望保持一致。

在消费者购买珠宝时，可持续性已经成为一个至关重要的因素。事实上，它在食物和服装之后排名第三。这种趋势在千禧一代中尤为突出，其中有30% 的人购买了可持续性珠宝，而只有8%的婴儿潮一代这样做。随着气候变化和资源稀缺变得更加重要，环保法规在未来可能会变得更加严格。

为了在行业中取得成功，珠宝商必须拥抱可持续性，超越满足最低法律要求。宜家前首席可持续发展官皮亚·海登马克·库克强调了珠宝商需要在发展中保持领先地位的必要性。库克强调了宜家可持续性努力的成功，这始于20多年前。通过专注于可持续性，宜家不仅与其文化和价值观保持一致，而且实现了成本节约。了解供应链并降低风险是可持续性旅程的基本方面。

第24届研讨会还讨论了人工智能在珠宝业中的作用。哈佛商学院的高级讲师大卫·埃德尔曼提供了关于人工智能增长及其对消费者体验的影响的见解。人工智能将实现个性化的顾客旅程，网络和实体店之间无缝集成，更好地理解个人客户的偏好。人工智能可以增强产品推荐，支持定制设计过程，并提高整体客户满意度。

跟踪新兴趋势是珠宝商的另一个重要方面。研讨会强调了业内金属趋势的不断演变，强调了珠宝商需要保持更新和满足客户不断变化的偏好。

总之，可持续性、人工智能和新兴趋势是珠宝业的关键关注领域。随着消费者日益重视可持续性，珠宝商需要在供应链中采取负责任和道德的做法。拥抱人工智能技术可以提高客户体验。

### 常见问题解答

#### 珠宝业中的可持续性是什么意思？
珠宝业中的可持续性指的是在整个供应链过程中采用负责任、道德和可持续的做法。这涉及考虑珠宝生产的环境、社会和经济影响，并确保材料的可持续性来源。

#### 为什么珠宝业中的可持续性很重要？
珠宝业中的可持续性对于解决环境问题、保护人权以及满足对社会责任产品日益增长的需求至关重要。消费者，尤其是千禧一代和Z世代，在做出购买决策时优先考虑可持续性，并期望企业与他们的价值观保持一致。

#### 珠宝商如何拥抱可持续性？
珠宝商可以通过采用负责任的采购实践、支持道德和公平贸易倡议、减少浪费和能源消耗以及在供应链中推广透明度来拥抱可持续性。他们还可以向消费者宣传可持续珠宝选项的重要性。

#### 人工智能在珠宝业中扮演什么角色？
人工智能可以通过个性化的客户体验、在线和线下渠道之间的无缝集成以及更好地理解个人偏好来改变珠宝业。人工智能技术可以增强产品推荐，支持定制设计过程，并提高整体客户满意度。

这篇文章给出了一些对珠宝业的新的看法，重点突出了可持续性、人工智能和新兴趋势的重要性，希望能为读者提供新的视角和启发。… Read the rest

在加利福尼亚州圣何塞市举办的一次具有历史意义的虚拟论坛上，白宫官员和来自美国各地城市的代表们汇聚一堂，讨论了在公共部门中使用负责任和有目的性的人工智能的重要性。这次由政府人工智能联盟组织的活动旨在探讨人工智能在政府服务中的变革潜力，同时确保安全和问责。

在以利用人工智能更好为公民提供服务为主题的讨论会上，圣何塞市市长马特·马汉强调了高效利用有限公共资源的重要性。马汉市长表示：“我们正站在改变政府服务，以更好地为所有人提供服务的前沿，利用我们手头有的有限公共资金。”

这次论坛看到了各个城市、县和州政府的参与，还有来自白宫科技政策办公室的两位官员。政府机构，如社会安全局，分享了他们在实施人工智能以加快残疾裁定流程方面的经验。通过利用人工智能来识别相关医疗文件，他们成功简化了残疾福利申请的处理流程。

有关政府中的人工智能的讨论不仅限于联邦层面，拜登总统和副总统哈里斯也倡导在地方政府层面负责任地管理人工智能的风险以及其对公民生活产生积极影响的潜力。美国副首席技术官丹尼斯·罗斯表示：“这一点在地方政府尤为重要，人工智能可以直接影响公民的生活。”

政府人工智能联盟意识到了对透明度和负责任做法的优先级，该联盟已经合作制定了策略，以确保向政府机构销售人工智能解决方案的企业优先考虑这些因素。该联盟认为，强有力的问责措施对于在人工智能技术不断发展的背景下维护公众信任至关重要。

针对高科技领袖提出的问题，根据拜登总统的领导，联邦政府去年签署了一项旨在防范人工智能相关威胁的行政命令。为了进一步增进透明度，白宫官员宣布即将发布一项关于人工智能使用的联邦政策。这项政策预期将为政府机构内部人工智能技术的负责部署提供清晰的准则。

随着政府人工智能联盟继续倡导负责任和有目的性的人工智能，它将继续引领创新，同时保护全国公民的利益。通过拥抱人工智能和新兴技术，政府旨在提升公共服务并改善选民的结果。

常见问题解答

印度北部城市勒克瑙：为了应对热带疾病对人口的显著影响，迫切需要进行先进的研究。这些疾病，比如疟疾、丝虫病、克拉兹病和神经囊肿病，影响我国大量人口。随着人工智能（AI）领域的快速发展，它已成为这些忽视的热带疾病研究与诊断的有力工具。

最近，在勒克瑙的拉姆曼奥哈洛亚医学科学研究所（RMLIMS）微生物学系举办了一场名为“人工智能在诊断寄生虫学中的作用：专注于忽视的热带疾病”的CME（继续医学教育）项目。该活动吸引了超过200名教职员工、医生、学生和工作人员参加。

该项目由RMLIMS所长CM辛格教授主持开幕并强调了提高对忽视热带疾病意识的重要性。他强调了AI由于速度和准确性能够对这些疾病的诊断产生显著影响。根据世界卫生组织（WHO）的数据，全球有31种忽视的热带疾病，其中12种在印度流行。这些包括疟疾、丝虫病、克拉兹病和神经囊肿病。

国家医学科学学院荣誉教授Subhash Chandra Parija教授介绍了日常生活和医疗保健中人工智能的原则和组成要素。他强调了人工智能在实验室诊断中的应用以及对神经病例和相关放射学调查的影响。

RMLIMS院长Pradyumn Singh教授表达了AI如何革新医学诊断领域的看法，使结果更快速和准确。他强调了AI在辅助实验室诊断和神经疾病方面的重要作用，后者通常需要复杂的放射学调查。

将AI融入热带疾病研究与诊断领域在改善印度的医疗保健结果方面有巨大潜力。其分析大量数据并提供精确及时结果的能力有助于识别、制定治疗计划，并最终减轻这些疾病对人口的负担。

### 常见问题解答

Q: 什么是忽视的热带疾病？
A: 忽视的热带疾病是一组主要影响热带和亚热带地区人群的疾病。这些疾病通常受到不足的关注和资源，导致研究、诊断、预防和治疗工作受限。

Q: 人工智能如何对研究和诊断热带疾病作出贡献？
A: 人工智能有望明显影响热带疾病的研究和诊断。它可以分析大型数据集，识别模式并提供准确及时的结果。这有助于早期检测、制定治疗计划和管理这些疾病。

Q: 印度有多少种忽视的热带疾病？
A: 根据世界卫生组织的数据，全球有31种忽视的热带疾病，在印度有12种。这些包括疟疾、丝虫病、克拉兹病和神经囊肿病。

Q: 除了实验室诊断，人工智能在哪些方面有益？
A: 人工智能可以在医疗保健的各个领域发挥作用，包括神经病例和相关的放射学调查。它可以协助分析复杂的医学图像，并帮助诊断和治疗神经疾病。

Q: 人工智能在热带病研究和诊断中的整合有哪些潜在影响？
A: 将人工智能整合到热带疾病研究和诊断中可以改善医疗保健结果。其处理和分析大量数据的能力可以促进早期检测、准确诊断和有效治疗计划，最终减轻这些疾病对人口的负担。

资料来源：
– RMLIMS官方网站… Read the rest

金融服务行业日益增长的人工智能（AI）应用引发了对加剧的网络安全风险的担忧，根据财政部最近的一份报告。政府和行业之间的迫切合作是必要的，以解决这些潜在危险，并确保金融系统的稳定性。

报告是拜登政府一项行政命令规定的，重点强调了AI造成的能力差距不断扩大。尽管大型银行和金融机构有资源开发自己的AI系统，但较小的机构却越来越落后。这使它们易受网络威胁影响，因为它们经常依赖第三方AI解决方案。

财政部副部长梁峰强调了与金融机构合作利用新兴技术的重要性，同时防范威胁。该报告在云安全采用的成功公私合作基础上建立，为金融机构在AI驱动诈骗不断变化的环境中引领了清晰愿景。

财政部研究的一个关键发现是在防茗欺诈方面缺乏数据共享，尤其是对较小金融机构的不利影响。数据获取的受限制阻碍了它们开发有效的AI防茗机制的能力，不像大型机构可以利用大量数据堆栈进行模型训练。针对这一挑战，Zendata首席执行官纳拉雅纳·帕普建议创业公司可以提供数据标准化和质量评估作为服务。差异隐私等技术可以促进金融机构之间安全地共享信息，而不会泄露个体客户数据。

Darktrace Federal首席执行官马库斯·福勒强调网络威胁的动态性和需要保护的数字环境的复杂性。他强调攻击者使用AI技术，这仍处于早期阶段，预计将降低部署规模化高级技术的门槛。福勒强调防御型人工智能在保护组织免受这些不断发展的威胁方面的重要性。

报告的建议包括简化监管监督，以避免碎片化以及扩大国家标准和技术研究院（NIST）制定的金融服务部门标准。还提倡为AI供应商制定“营养标签”，以提供有关AI模型中使用的数据类型及其预期用途的透明度。此外，报告强调了提高复杂AI系统的可解释性，制定培训和能力标准，标准化AI词汇中的定义，解决数字身份问题以及促进AI监管和风险缓解策略的国际合作的必要性。

虽然金融机构越来越多地采用AI和机器学习（ML）进行欺诈防茗，但开发这些工具的成本仍限制了它们的广泛应用。许多机构依赖外部供应商的AI和ML解决方案，仅有少数机构开展自己的解决方案的开发。报告呼吁加强合作和知识共享，以克服这些挑战。

总之，AI在金融服务部门的应用既带来机遇，也带来风险。政府、行业和创业公司之间的合作努力至关重要，以确保较小的金融机构不易受网络威胁。通过解决数据共享、监管监督、透明度和能力标准等问题，金融行业可以有效利用AI的力量，同时防茗潜在风险。

常见问题解答

问：财政部报告中着重提到的主要问题是什么？
答：报告强调了金融服务部门中不断增加的AI使用带来的网络安全风险，尤其是大型和小型机构之间不断扩大的能力差距。

问：数据共享不足如何影响小型金融机构应对欺诈活动？
答：数据获取受限制阻碍了小型金融机构开发有效的AI欺诈防茗机制的能力，不像大型机构可以利用大量数据堆栈进行模型训练。

问：报告中提出了哪些建议以保障金融网络安全？
答：报告建议简化监管监督、扩大金融服务部门的标准、为AI供应商制定“营养标签”、提高复杂AI系统的解释性，以及促进AI监管和风险缓解策略方面的国际合作。

问：创业公司在解决数据标准化和质量评估方面扮演什么角色？
答：创业公司可以提供数据标准化和质量评估等创新解决方案，并利用差异隐私等技术促进金融机构之间安全的数据共享。

问：金融机构当前如何利用AI和机器学习进行欺诈防茗？
答：金融机构采用内部欺诈防茗系统、外部资源，以及AI和机器学习等新兴技术。然而，开发这些工具的成本仍然是广泛应用的重要障碍。

来源：财政部报告：treasury.gov… Read the rest