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公共采购中的欺诈检测
人工智能还改善了招聘流程中的欺诈检测和预防。通过利用供应商数据的历史记录，机器学习模型可以分析数百万笔交易，以比人类更快、更准确地检测出表明任何欺诈行为的微妙模式。公司可以使用这些分析来实时检测欺诈交易，减少欺诈损失。

世界各地的公司开始实施人工智能解决方案来改善其采购业务。下面，您可以找到来自不同行业的公司的两个用例：

扎拉
Zara 是一家总部位于西班牙的国际时装零售商。该公司已将人工智能融入其业 乌拉圭电话数据 务运营的各个方面。这不仅包括消费者行为，还包括购买行为。具体来说，它采取了整体方法，涉及在供应链的每个步骤都使用人工智能。

这种方法最具创新性的例子可能是在所有衣服的安全标签中使用微芯片。这些微芯片可以实时跟踪所有产品，从生产到销售，使 Zara 能够完整、准确地了解其库存状况。

因此，Zara 可以精确控制库存水平，减少库存积压和缺货，同时提高运营效率。例如，Zara 可以立即找到特定商店缺货的商品，并快速从仓库或其他商店补货。

可口可乐
可口可乐最近与微软合作，利用其云和人工智能功能来优化其供应链。

利用微软的 Azure OpenAI 服务，可口可乐专注于优化各种供应链流程。具体来说，通过这种合作关系，该公司的目标是预测需求、改进库存管理并简化分销物流。所有这些改进将使可口可乐能够降低运营成本并提高整体供应链效率。

挑战和考虑
尽管人工智能在招聘方面的好处显而易见，但实施成功的人工智能解决方案并不总是那么容易，特别是在像保险这样涉及大量敏感数据的行业。让我们分析一下最重要的挑战。

道德和监管挑战
尽管人工智能具有独特的能力，但在采购中考虑其潜在风险和监管问题也很重要。就生成式人工智能而言，尽管其前景广阔，但这项技术也带来了新的风险，例如错误信息和可能的招聘诈骗。

此外，采购专家必须遵守快速发展的法律环境，以确保数据保护以及人工智能的公平和安全使用。最近通过的欧盟人工智能法是监管合规未来的一个很好的例子，这是一项全面的法规，要求包括保险公司在内的公司采取严格的监管措施。