实时反欺诈RTOI
在线交易已成为当今交易的主要方式,用户在享受在线交易带来的便捷同时,也面临着层出不穷的欺诈手段。如何在满足超高交易量的同时,实时防范与识别欺诈,对在线交易平台是极大的挑战。如果漏洞发现或修补不及时,都将给企业面临巨额损失。运用RTOI的自适应机器学习能力,通过从海量交易数据中挖掘用户行为规律,自动预测和识别可能的欺诈行为并及时做出应对,是最佳的解决方案。

交易量大
用户行为复杂
欺诈手段不断升级
发现与修补周期长
易误判
交易数量与频次越来越高,每天高达上亿笔,均需要实时处理
在线交易用户构成多种多样,行为复杂,难以归类分析,未知性大
交易欺诈手段层出不穷,新型手段不断规避原有防范规则,隐蔽性越来越强
发现欺诈行为通常滞后,事后修复周期长,期间损失巨大

完全主观经验性的固定决策规则容易产生误判,将合理正常交易封杀,误判率高甚至导致业务无法运营
      使用企业RTOI进行实时反欺诈,基于流计算技术对海量交易数据进行实时处理,即时做出欺诈行为判断及预测。对捕获率、命中率、拒绝率等反欺诈关键指标进行实时监控与可视化分析,及时获知异常。运用自适应机器学习从海量交易数据中分析预测欺诈概率,及时发现异常行为并自动产生应对机制。反欺诈模型可实现每日自动翻新,将欺诈行为拒之门外。
实时反欺诈
运用RTOI的流实时处理能力,对每一笔交易进行实时反欺诈判断,高并发满足海量交易需要


反欺诈关键指标
实时可视化监测
海量交易的反欺诈指标以可视化方式展现,全面了解交易动态。对关键指标实时监测,发现异常及时预警
自适应学习
及时应对新型欺诈手段
通过数据挖掘与机器学习,自动预测与甄别新型的欺诈手段
精准识别
降低误判
全面综合的交易行为分析可避免因单一识别准则而造成的正常交易误判
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