应用场景:
实时交易反欺诈
明策智能决策引擎
信数产品:
解决方案:
实时交易反欺诈:
基于消费行为的大数据分析,部署一套反欺诈策略/规则/模型,将历史数据进行模拟,降低误判率和提高欺诈交易捕获率;利用实时流计算引擎,快速处理交易,毫秒级响应欺诈交易;利用机器学习算法,洞察专家难以发现的异常交易。
机器学习流程:
基于分布式内存数据库,处理速度快(几毫秒级),支持集群线性扩展;
适合复杂事件处理,相比传统处理模式速度更快,吞吐量更大;
与Hadoop框架(Hbase,Redis等)无缝融合。
支持各类消息队列处理(MQ,Kafka等);
内置机器学习模块,支持PMML/DMN格式导入。
支持热发布,版本可回溯;
支持基于时间序列的行为模式的侦测;
支持决策流,决策表,决策树的模式编辑规则,支持外部excel导入,输入/输出字段可定义;
建模流程自动化(特征工程,离散化,建立模型,效果分析等)。
集成各类算法,离线学习模式;
机器学习:
内置多种算法,包括RIPPER,决策树,决策森林等,有监督的机器学习,自动生成规则模型;机器学习生成的规则模型具有可读性,可以快速插入部署到决策流程中;利用决策引擎的模拟分析功能,基于样本数据,进行模型评估。
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