安全业务第四部分 个人理财风险防范9.取款也要加小心

本文通过几个真实案例提醒公众在银行办理业务时要警惕不法分子利用各种手段进行诈骗。包括在自动柜员机旁的好心人、代填凭条的好心人及排队交费的好心人等,提醒大家提高防范意识。

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题记:写这篇博客要主是加深自己对安全业务的认识和总壮实现算法时的一些验经和训教,如果有错误请指出,万分感谢。

    

    l 警惕帮你存取款的“好心人”

家住长沙市沙子塘小区的居民文老师一日到附近某银行自动柜员机上取款,由于操作不熟练,取款动作显得有点慢。这时,旁边一位年轻人主动提出帮助,文老师便将自己的取款密码告知了这位“好心人”。年轻人插入磁卡后在机器上按来按去,可就是不见吐钞。见文老师在一旁焦急,“好心人”告知他可能是被吞卡了,让其到银行柜台询问。可文老师刚转身向业务柜台走了几步,“好心人”便喊住他,说卡已出来了。文老师接过银行卡,年轻人敏捷拜别。

文老师持卡到银行柜台填写取款凭条,取款过程中发明银行卡已被“调包”。银行工作职员问明情况后,立即对文老师的银行卡进行挂失处置,可业务处置中,银行机器显示有人正持此卡在不远处的另一家联网储蓄所取款。在银行保卫职员的协助下,文老师将正在取款的“好心人”抓了个正着,并扭送到公安机关。公安职员从“好心人”身上搜出11张取款卡和大批的取款单据。“好心人”招认,此前,他用一样方法,先后在湘潭等地诈取存款6500元。

如今,不法分子作案的方法愈来愈高明,诈骗花样可谓层出不穷。因此,宽大居民应吸取教训,引以为戒,增强安全防备意识,对于主动帮助操持各种存取款业务的“好心人”应进步警惕。

1.警惕自动柜员机旁的“好心人”

银行自动柜员机是高精密的自助服务设备,按划定,凡因客户本人疏忽导致资金被偷取、骗取的,银行不承当任何抵偿义务。所以宽大居民在应用自动柜员机取款时,一是留心周围是否有闲杂职员,确认安全有保障时方可取款;二是入密码时,要用手遮住密码器,以免被别人看到;三是对于陌生人的主动互助必定要谨严;如果对自助操作不熟悉,应向银行工作职员咨询或直接到银行柜台操持人工取款业务。

2.警惕代填凭条的“好心人”

个别犯法分子在银行业务厅内专盯前来办业务的老年人,以帮助填写存取款凭条等名义,伺机用预备好的假存折换走真存折,或偷取存款金额、账号等信息伪造假存折(银行卡)套取存款,或按照盗取的存款、身份证等信息有目的地进行盗窃、敲诈、抢劫等犯法活动。因此,不会填凭条的老年人到银行存取款时,最好让熟人或银行工作职员代为填写。

3.警惕排队交费的“好心人”

如今,各家银行都能受理各种交费业务,有的不法分子便专门在这上面打起了主张。日前,某小区的张大娘去银行交电话费,见大厅里排起了长队,正束手无策之际,一位排在旁边的外埠女青年看出了老人的心思,主动要求为其代交。老大娘感激之余连忙把100元现金和交费号码递给女青年,然后坐到附近椅子上看起了报纸。过了一会儿,等老大娘再抬头时,那位乐于助人的“好心人”早没了踪迹,老人捶胸顿足,直呼上当。因此,宽大居民在去银行交费时,应尽量自己操持,且弗成图费事而让陌生人代劳。

l 当心取款遭暗害

某日,山东省淄博市某汽车维修公司的出纳职员和司机到外地的傅家信用社提款。当出纳员进业务室操持取款时,在外等候的司机忽然发明有个人影在车前一晃,细心一看,发明前车轮处有个火柴盒。他感觉事情蹊跷,顿时警觉起来,赶忙到业务室找到出纳员,让其先不要带钱出去,并将情况报告了信用社保安。保安职员离开车前,将火柴盒打开,发明里头斜放着一根3厘米长、5毫米粗、前头磨得很尖的细钢管。

据揣测,如果汽车一启动,前胎便会被扎破,而觊觎一旁的不法分子会趁机实施抢劫,后果不堪设想。因此,宽大客户在去银行取款,特别是提取大额款子时,必定要进步警惕,把握防备要领,以确保人身和财富安全。

1.支取大额款子应双人以上偕行,并尽量乘坐较为安全的交通工具

从公安机关近些年破获的几起抢劫客户现金案来看,犯法分子多数是盯住取款后步行、乘坐公共汽车、骑自行车或摩托车的单身取款者,然后伺机实施犯法。但取款时如果有身强力壮的“保镖”陪伴,取款后直接乘坐较为安全的汽车敏捷拜别的话,犯法分子则很难下手。

2.应提前预备好装现金的工具

很多人在支取大额款子后,一般是跟储蓄员要张报纸简单一包,甚至直接用手拿着现金往外走,这样轻易暴露目标,给犯法分子以无隙可乘。因此,取款时,应用提前预备好的壮实、不透明的提包把钱装好,出门时要紧紧握住提手,这样会绝对安全。

3.减少在银行的停留时间

为了减少在储蓄所的滞留时间,储户在支取大额款子时,应提前与储蓄所联系,以便于他们提前按您的要求预备钞票。虽然银行有“现金当面点清,出门概不认账”的划定,小额款子当面盘点还可以,但众目睽睽之下在柜台前盘点大批的钞票,这无异于自我曝光。因此,单纯从安全的角度来说,取款后,应大体盘点一下现金数额,便应立即将款装好敏捷拜别。

4.注意离开银行后的安全

客户取款后,行至偏远处,甚至进了自己家的单元楼有时还会被跟踪而来的不法分子实施抢劫。因为这些地方一般人少,取款人没有防备,犯法分子一般轻易到手。所以,无论取款多少,操持支取手续时必定要注意查看周围是否有可疑职员,出了银行门也应留心身后是否有人跟踪,并且尽量避开偏远、独行的地段和场合。

5.沉着应对突发事件

去银行取款必定要时刻警惕,正如这位颇有戒备性的司机一样,发明可疑情况,应立即采取办法,做到防患于未然。同时,如果遇到抢劫等突发情况,要立即呼救,并携带款子向人多或有交警、巡警的地方规避,手中如有可以防卫的工具,还应进行正当防卫。万一款子被抢走,应在最短的时间内向公安机关报警,并记住抢劫者的模样或乘坐交通工具的商标等信息,以便为公安机关破案提供帮助。  

    每日一道理
如果说友谊是一颗常青树,那么,浇灌它的必定是出自心田的清泉;如果说友谊是一朵开不败的鲜花,那么,照耀它的必定是从心中升起的太阳。 多少笑声都是友谊唤起的,多少眼泪都是友谊揩干的。友谊的港湾温情脉脉,友谊的清风灌满征帆。友谊不是感情的投资,它不需要股息和分红。(友谊可以换其他词语)

    

文章结束给大家分享下程序员的一些笑话语录: Bphone之你们聊,我先走了!移动说:我在phone前加o,我叫o缝;苹果说:我在phone前i,我是i缝;微软说:我在phone前加w,我叫w缝;三星说:你们聊,我先走了!
将来王建宙写回忆录的时候,一定要有一句“常小兵为中国移动的发展做出了不可磨灭的贡献”。

转载于:https://www.cnblogs.com/jiangu66/archive/2013/05/14/3078550.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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