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如何构建:基于规则的人工智能模型来打击金融欺诈

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。

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检测大规模金融欺诈

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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