某跨国企业发现其内部系统的保密数据被非法出售于暗网，但经查询该系统后台，并未发现任何异常的下载记录。内部合规部门决定对拥有后台权限的员工工作电脑进行抽查，但电子数据检查结果并未发现任何异常，遂委托元君策调查。

元君策接受委托后，发现由于该系统权限向众多员工开放，无法通过后台访问记录等log缩小排查范围，加之系统后台下载记录并未发现异常。基于这一情况，元君策技术团队推测嫌疑员工可能采用拍屏的方式窃取数据。为验证这一推测，技术团队搜集了案发前三个月内的办公室监控视频，结合目标检测和姿态估计等相关技术，创建训练样本，并结合开源姿态数据集，训练动作分类模型。通过对监控视频中所有员工的动作进行精准识别，最终成功锁定了涉嫌偷拍后台页面的员工。

元君策的解决方案不仅快速、高效地帮助企业排查数据泄露源，还大幅节约了调查时间与人力成本，在最短时间内阻止了保密数据的进一步泄露。

某跨国公司审计部门发现公司部分经销商使用在同一商超拍摄的堆头和陈列照片，重复申请堆头费、陈列费，遂提出排查需求。但公司旗下各品牌的SKU多达数千种，每个月上传到公司系统后台的照片数量以百万计，且这些照片未按照SKU分类，单靠人工难以发现重复提交的堆头和陈列照片。

元君策接受委托后发现，客户本次需求与常规图像检索工作不同，任务重点不是找到目标物体，而是寻找相似场景。然而，商品海报、大型包装盒以及连锁店招牌等元素本身具有重复性或高度相似性，并占据照片的大部分画面，极易干扰图像检索的准确性。

针对这一挑战，元君策技术团队创新性地结合语义分割技术，精准去除商品海报、大型包装盒以及门店招牌等干扰因素的影响，聚焦于店面或店内场景的相似性比对。

这一解决方案取得了显著成效，重复的场景照片通过AI系统实现了高效自动比对和筛选，为客户的审计工作提供了强有力的支持，大幅提高了排查效率，助力客户快速发现问题，优化管理流程。

某美资保险公司近期频繁接到客户全额退保的请求。经过对部分客户的核实调查发现，某些职业退保代理人以“与监管部门合作”或“拥有内部资源”等虚假名义，谎称能够办理全额退保、减免债务、修复征信和保单升级，怂恿并诱导客户退保，并向客户收取高额手续费或促使客户购买其他公司的产品。此类代理人还通过编造事实和虚假信息进行恶意投诉，试图迫使保险公司退还高额保费。

元君策接受委托后，发现仅通过来电号码无法区分正常客户和职业退保代理人，因为这些代理人在获取客户信任后，往往利用客户的手机冒充其身份与保险公司沟通。对此，元君策技术团队请求保险公司提供一年内数千段客户退保请求电话录音，通过声纹识别技术对录音进行深入分析，提取声纹特征，对比不同客户录音之间的相似度，寻找异常匹配。

最终，元君策成功识别出上百组可能由同一职业代理人拨打的电话录音，为保险公司的维权提供了有力支持。

某金融公司信息安全部门发现，个别涉案销售人员利用公司系统漏洞违规访问客户个人信息，但由于该服务器log保存期限较短，部分时间段的访问记录已无法查询。为进行全面排查，公司决定审核所有销售人员近一年的VDI录屏（VDI，即虚拟桌面基础架构，是一种将桌面操作系统和应用程序集中存放在服务器上，而不是在终端用户的本地设备的技术），查找利用漏洞违规访问客户信息的销售人员，并统计被违规访问客户信息数量。

元君策技术团队介入后发现，该公司销售人员多达五千余人，VDI录屏总时长极其庞大，无法通过人力完成审核。为此，团队采用了机器视觉算法处理视频流数据的解决方案。技术团队首先采集涉案的信息系统界面特征，随后通过模板匹配和目标检测相结合的方法，逐帧或每隔数帧快速识别界面内容，并利用OCR技术精准提取关键字段。

元君策采取上述方案，在短期内高效完成了所有销售人员VDI录屏的分析，成功发现数十名违规访问客户信息的销售人员，统计出一万余条被违规访问的客户信息，为企业提供了全面、精准的调查支持，有效维护了信息安全与合规管理。

某跨国企业收到举报，称多名员工涉嫌对外泄露并变卖公司重要数据。初步调查显示，涉案员工可能多达10余人，公司随即决定对相关人员进行电子数据调查。

元君策技术团队在分析涉案员工的工作电脑数据时，发现每台电脑中均存有数十万张甚至上百万张图片，若采用人工逐一浏览，不仅耗费大量时间和人力成本，还极有可能遗漏涉案线索。如能使用AI对图片进行分类查看，将大幅提高涉案相关图片调查的工作效率。技术团队决定运用AI技术对图片进行分类处理，首先将可能包含涉案重要线索的图片分类整理，确定关心类别并收集图片，创建训练数据集，随后通过这些数据集训练出精准的图片分类模型。调查人员使用AI图片分类后，仅用数日便完成了大规模图片数据的筛查工作。

通过初步分析微信聊天记录、微信、银行转账记录等重要涉案图片后，调查人员快速锁定了重要线索，包括涉案员工通过微信传输公司数据的聊天截图，以及员工使用微信或银行卡接收外部人员贿款的截图等，为后续公司挽回损失提供有力支撑。

调查发现了关键证据，包括:

• 员工通过 WeChat 共享公司数据的屏幕截图。
• 员工通过微信或银行转账收受贿赂的截图。

这些发现有助于帮助公司解决数据泄露问题并减少进一步的损失，展示了 AI 在简化复杂调查方面的力量。