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中彰投分署運用「照顧服務就業獎勵」助高齡者投入長照職場 |
因應長期照顧服務人力需求持續攀升，勞動部推動「照顧服務就業獎勵」，鼓勵失業勞工投入照顧服務工作並穩定留任，補實長照服務人力。符合資格者最長可領18個月、最高10萬8千元就業獎勵。勞動力發展署中彰投分署轄下各就業中心透過深度諮詢與就業媒合，114年迄今已成功協助超過2,700位不同年齡層的失業勞工投入照服職場。其中員林就業中心近期即成功協助70多歲的小香阿姨投入居家照顧服務工作，不僅開啟人生第二春，也展現高齡勞動力投入長照產業的價值。
小香阿姨早年經營蜜餞工廠逾30年，九二一地震後因客戶跳票導致資金周轉中斷，最終房產遭法拍、工廠也從此停業。面對突如其來的變故，她轉而投入醫院從事病患輪椅接送服務，一做就是9年。年逾七旬後，她希望重新找回生活重心與經濟自主，在身體狀況穩定後於114年5月完成照顧服務員訓練，並主動前往員林就業中心尋求就業協助。
經就業服務員盤點其專長與需求，考量她過去長期從事病患服務工作，累積照護經驗，且具備細心、耐心的服務特質，在評估其就業條件後，運用「照顧服務就業獎勵」進行媒合，成功協助她進入居家照顧服務單位任職。由於居服工作時間具彈性，讓她得以兼顧生活安排，且憑藉優質服務表現，迅速有案家主動指定服務。這份工作不僅帶來穩定收入，也讓她重新找回被需要與被信任的價值。
小香阿姨開心地表示，「很慶幸有就業中心的支持，讓我這個年紀還能被社會需要。」如今她不只是照顧服務員，更以自身經歷證明，年齡不是限制，只要願意踏出一步，仍能在職場發光發熱。
中彰投分署表示，「照顧服務就業獎勵」適用失業滿30天以上，或屬於非自願離職的民眾，經公立就服機構推介受僱於照顧機構、居家服務單位，或社區式長照機構等單位，且連續工作滿30天以上者，即可依實際在職月份申請每月5,000至7,000元的就業獎勵，最長可領取18個月。相關資訊可上網查詢或撥打免付費服務專線0800-777888或就近向各就業中心洽詢。
轉自此處
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2026-04-28 |
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假網購無卡提款詐騙 暴增4倍 |
金融機構「無卡提款」功能，成為「假網購」詐騙集團新招。台北市刑警大隊指出，詐團近期透過通訊軟體視訊截圖，取得被害人無卡提款的二維碼，傳送給埋伏在提款機前的車手盜取現金，北市3月無卡提領詐騙有95件，較2月的24件，暴增4倍。警方將與銀行等金融機構協調，對金融APP螢幕截圖功能設限，降低二維碼外洩風險。
無卡提款無需實體金融卡，透過銀行APP預約後，至提款機輸入序號或掃描QR Code即可領現，無卡提款的序號與密碼就等同實體提款卡。近期詐團利用無卡提款功能行騙，也引發立委關注，建議銀行降低無卡提款限額，並建立異常提款延遲機制。
據統計，北市自114年9月至115年3月，涉及無卡提款的詐騙案449件，大多始於網購平台與臉書社團，詐團扮演的假買家或假賣家，會謊稱「因交易造成帳戶異常或被凍結」，要求被害人立刻操作無卡提款功能，並提供「提款序號及密碼」，被害人一旦交出，車手約莫10至15分鐘內，就能成功盜領。
此外，詐團也會利用LINE的視訊功能，要求被害人啟動「派對模式」，被害人進入該模式後，手機畫面會同步分享給歹徒，當被害人打開銀行APP顯示無卡提款的二維碼時，歹徒就會立刻截圖，傳給在提款機旁待命的車手，若是遇到像郵局這類具有保護模式的APP，不能透過視訊顯示二維碼或截圖，詐團也會改變話術，直接騙無卡提款的序號及密碼。
警方調查，無卡提款車手鮮少外籍人士，大多是本國籍，在詐團屬於較核心的地位，深得集團信任。以往巡邏員警只要看見有人拿出多張提款卡，便會加強盤查，無卡提款的車手身上沒有實體提款卡，作案地點也不受限，打亂原本警方針對「提款熱點」的巡邏部署，增加查緝難度。
另外，整合多家銀行與電子支付的TWQR支付碼，同樣被詐團鎖定盜刷。警方指出，將協調郵局、銀行與電支業者，推動在網銀APP的無卡提款或電支頁面設定限制，防止螢幕截圖，避免被害人將重要畫面傳送給詐團。
轉自此處
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2026-04-27 |
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AI工具助消費者理解皮膚問題 臨床決策仍仰賴醫師指引 |
根據《HCPLive》報導，一項由研究者 Rory Sayres 和 Yun Liu 共同進行的最新研究指出，人工智慧（AI）工具能有效提升消費者對皮膚健康問題的理解與識別準確性，但對於後續的臨床決策，例如何時尋求醫療協助，其成效仍不如專業皮膚科醫師的指導。
這項研究主要探討家用 AI 應用程式如何影響消費者的健康決策與資訊品質。研究者發現，儘管皮膚科照護存在顯著落差，僅約 28% 的皮膚狀況會由皮膚科醫師評估，AI 工具的運用為彌補此差距帶來潛力。
研究方法模擬現實情境，採用回溯性皮膚科案例圖片，類似人們使用智慧型手機工具的方式。結果顯示，使用 AI 輔助工具的參與者，在嘗試正確識別圖片中的皮膚狀況時，其準確性顯著高於僅使用一般網路搜尋的對照組。無論是 AI 輔助組還是皮膚科醫師指導組，在皮膚狀況辨識方面均有所改善，其中若能獲得專家級預測，準確度更高。
然而，研究也揭示了 AI 工具的現有局限。儘管參與者對皮膚狀況的識別能力有所提高，這並未持續轉化為更佳的「下一步」臨床決策，例如判斷是否應就醫。報告指出，僅有皮膚科醫師指導組在下一步決策的準確性上呈現顯著提升。這暗示若要實質影響病患的決策，AI 工具需提供更高品質或更精確的預測。
研究共同作者 Rory Sayres 博士表示，這項研究的關鍵目標之一，是理解這些家用工具如何影響決策與人們獲取資訊的品質。這項研究成果突顯了 AI 在皮膚醫學領域的潛力與現階段挑戰。此外，Rory Sayres 和 Yun Liu 兩位研究者亦揭露，他們持有谷歌的股票。
轉自此處
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2026-04-23 |
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