在当今的中国，要想取得长期成功，就必须打击欺诈行为并坚守职业道德。大流行后的经济放缓暴露了薄弱环节，这与巴菲特的警告不谋而合： “只有当潮水退去，你才会发现谁在裸泳”. .公司必须识别风险并加强财务战略，以便在经济衰退时不仅能生存下来，而且能茁壮成长。.

最近发生的道德违规事件表明，价值链上的任何行业或环节都无法幸免。无论是在中国还是在全球，不道德行为都会导致巨额罚款和破坏性公关。现在，防止这些行为的能力对于可持续增长至关重要，也越来越受到董事会的重视。.

在中国，由于商业透明度问题造成的商业预算损失约为 14000 亿元人民币（*Artefact 估计）。利用人工智能可以帮助企业减少这些损失，从而获得显著的财务优势和更强的市场影响力。.

我们巩固了以下方面的知识 “人工智能提高业务透明度“ 以全面概述人工智能如何帮助加强道德实践和降低企业风险。利用人工智能提高商业透明度、, 组织可在欺诈活动升级之前主动识别和处理欺诈活动.

背景: 在一个旨在提高快速消费品行业的透明度并降低销售腐败风险的项目中，我们帮助客户解决了销售 data 各自为政的复杂问题。这种 data 分散导致 在有效监督和审计销售活动方面面临挑战，危及公司的道德标准.

解决方案: 为了解决这些痛点，我们实施了一个人工智能驱动的解决方案。该解决方案将各种销售 data来源（售罄、库存、店铺访问......）连接到人工智能检测引擎，旨在识别异常销售行为。它包括一个机器学习模型，可对风险行为进行优先排序和标记，并由一个仪表板提供支持，该仪表板可简化并关注销售审计需求。该仪表板可为企业提供现代贸易、一般贸易和特殊渠道商店中存在风险的关键账户的全面视图，从而使审计流程更具针对性和效率。.

Data 是燃料--可靠的 data 信号源对于通过 data 分析或机器学习模型准确检测异常情况至关重要。.

第 1 阶段 - Flash Data 完整性审核（2~4 周）

第 2 阶段 - 业务算法设置（8~12 周）

第 3 阶段--业务流程再造和实施（持续进行）