实时防止欺诈,降低运营成本,增加客户信任
使用基于规则的模式抢占欺诈,并选择ML算法进行可靠的欺诈检测。使用异常检测和欺诈预测来快速响应不良行为者。
利益和业务价值
赢得客户信任
确保安全,为客户建立信任和忠诚
快速行动,防止损失
从规则转向机器学习,及时响应,降低与欺诈相关的运营成本
规模灵活
通过Lakehouse解决所有数据复杂性,大规模实施欺诈预防
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