提前进行机器学习驱动的风险评分
我们的机器学习反欺诈管理解决方案,帮助您消除支付欺诈的疑虑,以其人之道还治其人之身,从而击败欺诈者。
但是,如何确定所用解决方案是否能够真正实现欺诈检测?又是什么真正驱动着机器学习模型风险评分的准确性?
提前进行机器学习驱动的风险评分
利用不同行业的历史客户身份信息和人工智能,在不到一秒钟的时间内生成高度准确的欺诈评分。
不断调整模型
在不断分析和处理新数据的过程中,根据最新趋势更新风险模型,以快速适应市场情况。
自动化风险策略 |
通过高质量数据和快速处理不断优化并加强风险模型,从头实现自动化反欺诈管理。
稳健的数据智能
数据智能能够获取 TC40 数据中的 1410 亿笔 VisaNet 交易及相关要素,提供新兴欺诈趋势的全球视图,并自动识别优质客户。1
Cybersource 综合运用多种方法,充分利用每种风险模型的独特优势,为每笔交易提供最佳风险模型,而非仅依赖单一的统计算法。
Cybersource 机器学习在 Visa 人工智能平台的驱动下,在获取 VisaNet(全球最大的一个交易数据源)数据的过程中不断丰富,能够生成具有高度准确性的风险评分,并实时运用于自动化欺诈检测及识别优质客户。
对于电子商务企业来说,领先于支付欺诈是一场艰难且不断演变的斗争。年复一年,随着欺诈者日益提高智力,提升胆量,增加经验,开发新策略,采用新技术,静态反欺诈措施的效率将迅速大大折扣。下载白皮书了解更多信息。
Cybersource 机器学习利用不同商户的历史客户身份信息,并基于全球最大的一个交易数据网络进行分析,从而实现自动化欺诈检测。
我们还可以提高身份理解的效率,跟踪其在一段时间内的使用情况,从而帮助您接受更多新客户的优质订单,并针对行业、地区和支付方式提供灵活、准确的风险评分。
了解 Cybersource 机器学习解决方案为您带来的价值:
1 2020 财年 VisaNet 交易量。国内交易量下滑可能不会击垮 VisaNet。