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DataVisor又获奖,一站式AI欺诈检测平台引关注

 10月15日-16日,由决策者金融研究院(CFRI)和华夏时报联合主办的第十届金融科技决策者大会2018(IFPI 2018)在上海盛大召开。DataVisor连续第二年受邀参加,并再次收获殊荣,继去年斩获”人工智能创新领导力奖”和 “金融科技反欺诈杰出方案奖”两项大奖后,今年参评入选金融·科技之矛榜TOP50。 

    据组委会介绍,此次评选是综合了用户/合作伙伴评估、资产管理规模和融资规模等基础指标,以及合规性、风控技术和能力、盈收能力、核心业务增长速度和存量规模、技术和商业模式的创新性等核心指标后,对企业综合能力的一次完整评估。换句话说,入选意味着一种认可。 

    事实上,受邀参加IFPI本身就是对企业的一种肯定。IFPI是金融科技领域享有盛誉的大会,每年都会吸引众多业内知名人士参与,今年同样如此。会上,包括浙江大学教授、互联网金融研究院院长贲圣林、新加坡金融科技协会主席Chia Hock Lai等在内超过1500位业界大咖从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•云计算•人工智能等多个角度展开了深入、广泛的交流探讨。在此次大会上,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诠释。 

    正在失效的传统风控手段 

    知名科技巨头甲骨文针对全球13个国家的5200多名消费者进行的调查显示,银行业务正逐步向线上转移, 消费者也在渴望零售体验的升级。在接受调查的消费者中,86%偏好数字支付方式,68%需要互联网贷款业务,62%需要互联网抵押服务,60%偏好在线银行服务。随着线上银行的普及,新型和未知的威胁也快速袭来,且规模日益壮大。来自Statistica的调研数据显示,仅2018年上半年,美国的数据泄露事件就达到668个,暴露的数据量超过2200万个。大量数据泄露导致非常严重的后果。据 Javelin 调研称, 2017年美国发生了167万起身份欺诈犯罪,因账户被盗产生的损失高达51亿美元。 

    很显然,传统的风控手段正面临严重挑战,基于规则,以及有监督机器学习的风控系统由于需要经验、生效缓慢、受限于手动特征工程,且难以预测,变得不再适应新时期的需要。为此,银行业也在与时俱进,不断升级自身的风控系统。DataVisor正是在这样的时代背景下迅速崛起的。 

    DataVisor是如何异军突起的? 

    DataVisor基于AI的领先欺诈检测平台,将前沿的人工智能与大数据技术相结合,可以在没有训练数据时检测攻击,并且能在攻击者发起破坏前发现它们。具体来说,DataVisor解决方案包含无监督机器学习引擎、有监督机器学习算法、自动规则引擎和全球智能信誉库等组件,是一套既继承过往几十年经验积累又拥有面向未来技术的一套综合性解决方案。其拥有五大优势:1、无需数据标签进行训练,就可发现新型的欺诈模式;2、因为预测能力不是基于历史经验,无需频繁的重新调优;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、可同时查看所有账户和活动,分析其中的微妙关联,让现代欺诈行为无所遁形。 

    毫无疑问,DataVisor 提供了一个更全面检测的方案,能够在银行现有风控体系之上进行很好的补充,为其赋能。目前,已经有很多银行从中受益。以美国某银行(美国前十大商业银行之一)为例,在部署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。比如,它能一起查看所有的用户申请,然后实时检测出微妙的可疑关联。同时,其还能够捕获并阻止新型攻击,因为它不会假设欺诈申请是什么样的。DataVisor的检测结果十分惊人。据悉,部署DataVisor解决方案后,将该银行现有系统的检测率提高了30%,检测准确度达到90%以上,一年挽救的损失超过400万美元。这样的例子还有很多。截至目前为止,DataVisor 已经分析了超过8000亿个事件,并覆盖了超过41亿个用户帐户。 

    时隔一年再获殊荣,是组委会对DataVisor这一年所取得成绩的一种肯定。事实上,这一年DataVisor还收获了众多类似的褒奖,比如入选福布斯2018年最值得关注的25家机器学习初创公司,被《华尔街日报》誉为人工智能及网络安全领域的新兴科技领军企业,入选MEDICI 合规金融科技奖 Top 21等。 

    关于 DataVisor 

    DataVisor 基于AI的领先欺诈检测平台,可主动识别和阻止已知和未知的欺诈,并保护线上平台的信任。DataVisor 结合了全球超过40亿个用户帐户全球信誉库并基于此进行分析,可以保护企业免受欺诈组织发起的大规模注册、账户盗取、用户获取和交易欺诈。使用独有的无监督机器学习算法,DataVisor可帮助业务检测新型欺诈模式,而无需历史损失标签。 

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