投資平台 詐騙的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

代幣經濟崛起：洞見趨勢，看準未來，精選全球50則大型區塊鏈募資案例

為了解決投資平台 詐騙的問題，作者王可言,李漢超,林蔚君 這樣論述：

這是最好的時代，或是最壞的時代？ ICO正在谷底？幣圈觸底了嗎？ 低點反彈，究竟是真的回溫，或只是繼續下滑的暫時中繼點？ 　　今日投資大眾對區塊鏈與代幣經濟的狂熱，宛如2000年網際網路泡沫的翻版，網際網路泡滅後，為資質優良的公司殺出血路，甚至成長為業界的巨擘，翻轉世界原有的規則。而代幣經濟的崛起，將帶起另一波投資熱潮，以及產業結構的顛覆。 　　《代幣經濟崛起：洞見趨勢，看準未來，精選全球50則大型區塊鏈募資案》針對近兩年來區塊鏈與代幣經濟的發展過程，ICO的快速進展與亂象，以及各國對於ICO的監理現況，和其可能演變的新形態募資與新代幣經濟模式。精選50則全球ICO案例，橫跨四大領域，

一次解析ICO代幣經濟新事業、新生態及新運作模式，揭露各產業在區塊鏈與加密貨幣的落地應用與破壞式創新革命。 　　你將學會如何運用區塊鏈、加密貨幣、ICO等相關網站資源、投資平台的基本操作，以客觀判斷ICO真偽、檢視價值。零門檻輕鬆入門，擺脫「韭菜」命運！ 　　四大領域包括： 　　去中心化交易平台，打造高信任度的低成本直接金融服務 　　加密貨幣為市場帶來滔天巨浪，區塊鏈蘊藏著無限的發展潛力。可交換法定貨幣的區塊鏈交易平台油然而生，提供多幣種、多語言的高性能平台，建構加密的安全交易環境，為用戶提供更便利的低成本直接金融服務。 　　區塊鏈信任機制，提供產業最佳金融解方 　　透過智能合約，金融

機構可以加密貨幣進行支付或借款，減少繁複的認證程序、降低信用成本，協助微型或中小型企業取得融資，活絡全球交易市場。新創企業也可透過區塊鏈及加密貨幣進行募資，為場外交易市場環境創造更多流動性，降低投資成本，使一般大眾也能輕鬆參與。 　　零售業結合區塊鏈，提高資訊交換效率及用戶隱私 　　區塊鏈可不是金融產業的專利！生活中的食衣住行，都可與區塊鏈結合。區塊鏈加密、透明、分散的技術特性，可直接將用戶需求傳達予特定廠商，去中心化可有效降低仲介成本並簡化各網絡間的聯繫流程，創造更多的經濟效益。 　　顛覆醫療產業不透明關係，透過區塊鏈技術安全儲存、授權及控管 　　區塊鏈的雙鏈運作模式，可讓病患利用其加密

儲存特性保護病歷資料，同時與相關醫療機構簽訂智能合約，在滿足特定條件後，可由平台自動化執行某些醫療服務。病患可確實掌握自我健康狀況及用藥情形，而去中心化的系統會以生物辨識方式保障用戶隱私，真正達到改善醫病關係不透明的願景。 名人推薦 　　專業人士專文推薦 　　希冀藉由本書的推出，得以使讀者了解區塊鏈與代幣經濟產業發展趨勢，透過ICO成功募資範例，了解區塊鏈應用價值。──蔡玉玲（全球ICO資訊透明聯盟暨台灣區塊鏈加密貨幣自律組織共同創辦人） 　　從這本書……讀者可學習到如何分辨虛實，避免被詐欺；同時也經由閱讀此書，可學習如何利用ICO，籌措資金；讓自己的創意與夢想，有落實的機會。──（劉憶

如）香港北威國際集團董事總經理 　　我推薦立法、監理機構、政府部門，天使投資人、創投、金融業、傳統與高科技產業、創新者和投資大眾，研讀這本書！──（許毓仁）TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 　　本書……不是鼓勵你參與ICO或加入區塊鏈，而是要你學會分辨ICO的好壞，客觀地判斷ICO的真偽與價值。任何想進入區塊鏈、金融科技、代幣經濟的世界的朋友……這本書都是一本極具參考價值的工具書、也是趨勢書。──余宛如（生態綠股份有限公司創辦人、立法委員） 　　本書不僅是投資工具書，也是時代趨勢書，更是一本你我都不容錯過的「好書」。──李國權（新加坡新躍社科大學商學院教授） 　　書中不僅點出了

2018年ICO的五項轉變，同時也預言了2019年ICO2.0將會發生的趨勢……讀者可以從本書中看到代幣經濟的過去、現在與未來完整呈現……有開設相關課程的學校都應該把它列參考書籍必讀名單之中！──羅際夫（廣播節目主持人、財經作家） 　　期待本書能讓新創團隊鑑往知來，熟知對各國監理法規，加速成功的機會。──MaiCoin 暨 MAX 數位資產交易所創辦人（劉世偉） 　　這不僅是一本工具書，更是想接觸或發行ICO的必備Know-How，相信讀完本書之後，對於幣圈、ICO、STO的「內幕」，均會更加了解。──鄭光泰（幣託創辦人暨執行長）

投資平台 詐騙進入發燒排行的影片

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決投資平台 詐騙的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。