Dolandırıcılık Tespiti, Kimlik Riskinin Çok Boyutlu Bir Görünümünde
Tractus Dolandırıcılık Tespit makine öğrenimi modelleri, belirli sektörler için tasarlanmıştır. Hedeflenen dolandırıcılık eğilimlerinin
üstesinden gelmek, gerçek zamanlı işlem yapılabilir risk puanlarını oluşturmak için
bir grup müşteriden gelen geri bildirim
verileriyle eğitilmiştir.
Dolandırıcılık önleme teknolojisi, bilgi işlem hızlarındaki yüksek performanslı analitik, makine öğrenimi ve diğer yapay zeka biçimlerindeki (AI) ilerlemelerden güvenilir çözümler üretti. Dolandırıcılık hayatımızın her alanına dokunuyor; mal ve hizmetler için ödediğimiz fiyatı yükseltir, kaynakları inovasyondan çeker ve hatta insan hayatına mal olur.
Dolandırıcılık tespitine yönelik makine öğrenimi (ML), son yıllarda çok fazla popüler oldu ve sektörün ilgisini dolandırıcılık tespit sistemlerinden ML tabanlı çözümlere kaydırdı.
ML Tabanlı Dolandırıcılık Tespiti
Makine öğrenimi sistemlerinin kural tabanlı sistemlere göre avantajlarından biri, verileri daha hızlı işlemeleri ve daha az iş gücü gerektirmeleridir. Örneğin akıllı algoritmalar, doğrulama adımlarının sayısını en aza indirmeye yardımcı olmak için davranış analitiği ile iyi çalışır.
01
Olası dolandırıcılık senaryolarının otomatik tespiti
02
Gerçek zamanlı işleme
03
Daha az sayıda doğrulama önlemleri
04