[商业信息]DataVisor又获奖，一站式AI欺诈检测平台引关注

10月15日至16日，由决策金融研究所(cfri)和《中国时报》联合主办的第十届金融技术决策者会议2018(ifpi)， 2018)在上海隆重举行。继“人工智能创新领导奖”和去年之后，Datavisor连续第二年被邀请参加，并再次获得荣誉 在获得“金融科技反诈骗优秀方案奖”两项大奖后，今年被评为金融科技矛榜前50名。 组委会认为，本次评选是综合用户/合作伙伴评价、资产管理规模、融资规模等基本指标，以及合规性、风险控制技术与能力、收益能力、核心业务增长率与存量规模、技术与业务模式创新等核心指标后，对企业综合能力的完整评价。换句话说，被选中就是认可。 其实被邀请参加ifpi本身就是对企业的肯定。Ifpi是金融技术领域一个很有声望的会议，每年都会吸引很多业内知名人士，今年也是如此。浙江大学教授、互联网金融研究所所长本·林升和新加坡金融技术协会主席谢亚都出席了会议 抵押 一带一路金融科技战略合作、未来银行、保险科技、消费金融、区块链、大数据等1500多家行业大咖，包括莱；云计算& # 8226；从人工智能等多个角度进行了深入广泛的交流和讨论。在这次会议上，datavisor展示了最新的风控技术和解决方案，并以银行业为例进行了重点解读。 失败的传统风力控制措施 知名科技巨头甲骨文(Oracle)对全球13个国家的5200多名消费者进行的一项调查显示，银行业正逐渐转向在线。 消费者也渴望提升自己的零售体验。在接受调查的消费者中，86%的人更喜欢数字支付，68%的人需要互联网贷款业务，62%的人需要互联网抵押贷款服务，60%的人更喜欢网上银行服务。随着网上银行的普及，新的和未知的威胁正在迅速出现，并且规模越来越大。根据统计局的调查数据，仅2018年上半年，美国就有668起数据泄露事件，暴露的数据量超过2200万。大量数据泄露导致非常严重的后果。根据 据标枪研究，2017年美国身份诈骗犯罪167万起，账户被盗造成的损失高达51亿美元。 显然，传统的风力控制手段面临着严峻的挑战。基于规则和监督式机器学习的风力控制系统由于需要经验、见效慢、受人工特征工程限制、难以预测，已经不能满足新时代的需要。因此，银行业也在与时俱进，不断升级自己的风险控制体系。正是在这种背景下，datavisor迅速崛起。 datavisor是怎么突然崛起的？ Datavisor基于ai领先的欺诈检测平台，结合了前沿的人工智能和大数据技术，可以在没有训练数据的情况下检测攻击，并在攻击者发起破坏之前发现攻击。具体来说，datavisor解决方案包括无监督机器学习引擎、有监督机器学习算法、自动规则引擎和全局智能信誉数据库，是一个继承了过去几十年积累的经验，具有面向未来技术的综合解决方案。它有五大优点:1。它不用数据标签训练就能发现新的欺诈模式；2.因为预测能力不是建立在历史经验的基础上，所以不需要频繁的重新调整；3.部署更快；4.支持多种数据字段，包括结构化和非结构化数据；5.可以同时查看所有账户和活动，分析它们之间的微妙联系，从而避免现代欺诈。 毫无疑问，数据员 它提供了一个更全面的检测方案，可以补充和增强银行现有的风险控制系统。目前，许多银行从中受益。以美国某银行(美国十大商业银行之一)为例，在部署了datavisor专利的无监督机器学习引擎后，补充了该银行现有解决方案的不足。例如，它可以一起查看所有用户应用程序，然后实时检测微妙的可疑关联。同时，它还可以捕获和防止新的攻击，因为它不假设欺诈应用程序是什么样子的。datavisor的结果很神奇。据悉，部署datavisor解决方案后，银行现有系统的检测率提高了30%，检测准确率达到90%以上，一年节省的损失超过400万美元。这样的例子很多。到目前为止，datavisor 分析了8000多亿个事件，覆盖41亿多个用户账户。 时隔一年再获此殊荣，是对组委会这一年成绩的肯定。事实上，今年datavisor还获得了许多类似的奖项，如被选为2018年福布斯最值得关注的25家机器学习初创公司，并被《华尔街日报》誉为人工智能和网络安全领域的新兴技术领导者。被选为美第奇 合规金融技术奖21强等。 关于datavisor datavisor 领先的基于人工智能的欺诈检测平台可以主动识别和防止已知和未知的欺诈，保护在线平台的信任。datavisor 结合全球40多亿用户账户的全球信誉数据库，基于这一分析，可以保护企业免受欺诈组织发起的大规模注册、账户盗窃、用户获取和交易欺诈。datavisor使用独特的无监督机器学习算法，可以帮助企业检测新的欺诈模式，而无需历史损失标签。