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北京pk10投注平台机器学习技术如何打击

  北京pk10官方投注平台至顶网软件频道消息: Amazon Prime会员日取得了巨大的成功。据称今年的销售总额较2016年提升了60%,总收入达到近20亿美元,称其为成功确实并不为过。

  但同样着眼于数字,很多朋友可能并不清楚,Amazon公司有近5%的收入因欺诈行为而损失,总额达1亿美元。对于企业来说,这绝不是笔小钱。而且不仅仅是Amazon Prime会员日,事实上每一家网络零售商在每一天的运营当中都面临着网络欺诈的威胁。

  而圣诞节等标志性零售高潮期的到来则会令事情变得更糟。有鉴于此,我们该如何阻止此类状况?至顶网与Fraugster与Riskified两家欺诈预防初创企业就机器学习技术在这一领域中的作用展开了交流。

  根据零售行业博客平台Retail Minded发布的文章,目前主要存在两种欺诈类型,即退款欺诈与信用卡欺诈。退款欺诈主要体现为以未发货为理由进行退款申请,而信用卡欺诈则是买家违约而导致发卡方向商家收回货款。

  信用卡欺诈在本质上由恶意人士利用被盗卡号在各电商网站当中尝试购买商品,直到找出能够顺利使用的卡号为止。在此之后,他们会利用同一卡号在其它商店进行欺诈性采购。

  此类欺诈行为能够依靠专业知识与资源被及时发现。像Amazon这样的电商巨头可能会选择内部处理,但大多数零售商并不具备这样的能力。总而言之,任何零售商都不希望把资源浪费在这样的工作身上。

  根据2016年发布的一份报告,零售商因欺诈承受的损失约占其年度全渠道营收总额的7.6%,包括线%用于欺诈管理软件、硬件及员工的相关支出; 19%则来自误报问题--即正常交易被错误地识别为欺诈行为。

  而这一切都在我们身边持续发生。单以AMD产品为例,相关商品在Amazon之上的欺诈尝试活动出现150%的快速增长。而将退款欺诈与误报问题另以结合,我们可以计算出这部分损失将占整体营收的5%,即前文提到的Amazon Prime会员日1亿美元损失这项结论。

  当然,零售商在欺诈管理软件、硬件以及员工方面的支出早已有之。对其而言,这部分开销已经被视为尽可能降低欺诈损失所带来的必要成本。

  很明显,这一行业需要耗费相当规模的资源、时间与精力,且以大量数据作为判断指导。而与任何其它拥有类似情况的行业一样,机器学习技术似乎为其指明了新的解决思路。而这也正是Fraugster与Riskified得出的结论。

  Riskified公司专门为企业级网络零售商提供欺诈管理解决方案,且由Eido Gal与Assaf Feldman创立于2012年。Assaf为麻省理工学院毕业生,拥有长达15年的机器学习算法开发经验; 而Gal则一直效力于各类风险与身份解决方案初创企业,包括已经被PayPal收购的Fraud Sciences公司。

  Gal解释称,他们意识到电子商务行业在风险管理方面存在短板。虽然大多数零售商都依赖于第三方解决方案部署在线业务,例如付款处理与网站创建,但每位商家却都希望能够内部搞定欺诈问题。当时市场上提供的欺诈预防工具主要负责为零售商提供每笔交易的风险评分,而零售商的内部团队则借此决定是否接受该笔订单。

  Gal指出,这类评分工具能够标出一切在统计学意义上存在风险的交易,而欺诈团队则专注于防止相关损失。

  这样的结合意味着零售商有可能因涉嫌欺诈而最终流失大量合法客户,进而引发营收降低。面对这一挑战,Riskified公司的思路在于将欺诈检测工作外包给专家处理,而零售商则可继续专注于能够切实提升营收并改进客户服务的事务。

  该公司构建起一套基于机器学习技术的欺诈检测系统,同时尽可能确保其商业模式与零售商的目标保持一致,即为客户提供更好的销售体验,同时避免欺诈问题。Riskified公司并非为每笔交易提供风险评分并收取固定费用,北京pk10投注平台而是直接向零售商提交交易的批准或者拒绝结论。

  Riskified公司最初专注于发现误报问题,但随后亦逐步将业务扩大到其它欺诈方向。公司仅向实际涉及退款欺诈的相关批准订单收取费用。Gal指出,这能够激励Riskified方面尽可能多地批准正常交易,而其恳求承诺则意味着其需要为批准的每项交易承担责任--这意味着其必须尽可能准确地发现各类欺诈行为。

  为了实现这项目标,Riskified公司的算法必须既不太过挑剔、又不过于宽松。Gal解释称,在原有系统当。


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