Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

ThinkLP đã giới thiệu tính năng cộng tác tội phạm AI vào sản phẩm Complex Investigations của mình, nhằm theo dõi và phân tích dữ liệu về tội phạm bán lẻ có tổ chức và tái phạm. Cải tiến này cho phép tổng hợp và cộng tác dữ liệu quan trọng, giúp theo dõi mạng lưới tội phạm và trộm cắp hàng hóa dễ dàng hơn. Nền tảng này cung cấp cho người dùng tùy chọn cộng tác về tội phạm trong tổ chức của họ hoặc giữa các tổ chức bên ngoài, tận dụng mạng lưới rộng lớn các nhóm tội phạm bán lẻ của mình.

Công nghệ mới nhất của công ty không chỉ quản lý hồ sơ vụ án mà còn giúp xác định các mô hình tội phạm rộng hơn, điều này rất cần thiết để chống lại tội phạm bán lẻ tinh vi. Công nghệ này cung cấp cho các điều tra viên các công cụ để liên kết các vụ án với tội phạm, tăng khả năng hiển thị các hoạt động của các nhóm tội phạm. Hệ thống được thiết kế để giúp các điều tra viên kiểm soát và đảm bảo rằng các kết nối tiềm ẩn do AI phát hiện được chấp nhận làm bằng chứng tại tòa án.

Ngoài việc quản lý vụ án, giải pháp của ThinkLP còn dự đoán thời điểm xảy ra các sự cố bạo lực cao, cho phép áp dụng các biện pháp an toàn chủ động. Giám đốc điều hành của ThinkLP, Spencer Marzuk, đã nêu bật vai trò của nền tảng trong việc kết nối nơi làm việc và an toàn công cộng, hợp lý hóa việc tập trung thông tin và tạo điều kiện cho sự hợp tác hiệu quả với cơ quan thực thi pháp luật. Sản phẩm cung cấp góc nhìn toàn diện về các cuộc điều tra, cho phép các nhà bán lẻ hành động nhanh hơn và xây dựng mối quan hệ đối tác chặt chẽ hơn với cơ quan thực thi pháp luật.

ThinkLP sẽ giới thiệu "Các cuộc điều tra phức tạp" tại Hội nghị Bảo vệ Tài sản RILA, giới thiệu các khả năng hiện tại như đối sánh hình ảnh do AI cung cấp và nhận dạng biển số xe, cũng như các tính năng sắp ra mắt như phân tích video. Tony Sheppard, phó chủ tịch giải pháp rủi ro bán lẻ của công ty, đã nhấn mạnh tính đa dạng của tội phạm bán lẻ và nhu cầu về một phương pháp điều tra đa dạng để giải quyết cả tội phạm có mức độ nghiêm trọng và mức độ nghiêm trọng thấp.