פיצ'רספייס משיקה רשתות התנהגותיות עמוקות אוטומטיות

 

פיצ'רספייס משיקה רשתות התנהגותיות עמוקות אוטומטיות

 

המובילה העולמית במניעת פשעים פיננסיים ארגוניים מציגה שכבה עמוקה יותר של הגנה לכרטיסים ותשלומים

לונדון ואטלנטה וסינגפור, 25 בפברואר 2021, (BUSINESS WIRE) :

 

היום פיצ'רספייס Featurespace  מציגה רשתות התנהגותיות עמוקות אוטומטיות לענף הכרטיסים והתשלומים, שמספקות שכבה עמוקה יותר של הגנה כדי להגן על הצרכנים מפני הונאות, השתלטות על חשבונות, הונאות של כרטיסים וחשבונות, שעלו לפי ההערכה 42 מיליארד דולר ב-2020.

 

"החשיבות של הפיתוח הזה היא מעבר למתן מענה לפשעים פיננסיים ארגוניים. זה באמת הדור הבא של למידת מכונה", אמר דייוויד אקסל, המייסד של פיצ'רספייס.

 

ההמצאה

 

ההמצאה הזאת שהיא פריצת דרך בטכנולוגיה של למידה עמוקה הצריכה דרך חדשה לגמרי לארגן ולתכנן פלטפורמות של למידה עמוקה. רשתות התנהגותיות עמוקות אוטומטיות היא ארכיטקטורה חדשה המבוססת על רשתות משוב עצביות שזמינה רק באמצעות הגרסה האחרונה של ARIC™ Risk Hub.

.

האתגר והגילוי

 

לטכנולוגיה של למידה עמוקה יש יישומים שונים, כמו עיבוד שפות טבעיות כדי לנבא את המילה הבאה במשפט, אבל השימוש בה למניעת הונאות בכרטיסים וגילוי הונאות בתשלומים לא מוטב כדי להגן על חברות וצרכנים מהונאות בכרטיסים ותשלומים. ההמצאה הזאת פותרת את האתגר הזה.

 

עסקאות הן לא רציפות, ולכן ההבנה ההקשרית של הזמן קריטית לניבוי התנהגות. בעבר, בניית מודלים יעילים של למידת מכונה למניעת הונאות חייבו את מדעני הנתונים שתהיה להם מומחיות עמוקה בתחום כדי לזהות ולבחור תכונות מתאימות של נתונים - שלב מייגע אבל חיוני.

 

המחקר של פיצ'רספייס פיתח את הרשתות ההתנהגותיות העמוקות האוטומטיות כדי להפוך לאוטומטי את הגילוי של תכונות ולהציג תאי זיכרון עם הבנה טבעית של החשיבות של הזמן בזרימה של עסקאות, תוך שיפור הביצועים המובילים בשוק של ניתוחי ההתנהגות המסתגלת של החברה. גילוי הונאות לפני שהכסף של הקורבן עוזב את החשבון הוא קו ההגנה הטוב ביותר נגד הונאות, השתלטות על חשבונות, והתקפות של הונאות בכרטיסים וחשבונות. עבור הקבוצות הבאות, היתרונות של הרשתות ההתנהגותיות העמוקות האוטומטיות כוללים:

 

צרכנים:

• מאפשר עסקאות אמיתיות עם אימות מופחת.
• זיהוי אוטומטי של הונאות, השתלטות על חשבונות, והתקפות של הונאות בכרטיסים וחשבונות לפני שהכסף של הקורבן עוזב את החשבון.

מדעני נתונים:

 

• גילוי אוטומטי של תכונות באירועי עסקאות.
• דחיפת לוגיקה של למידת מכונה דרך כל מחסנית המידול.
• ניצול אי הסדירות של הפעולות של בני אדם כדי לזהות התנהגות חריגה.
• שמירת כל הגילויים של ניתוחי ההתנהגות המסתגלת של פיצ'רספייס.

ענף הכרטיסים והתשלומים:

 

• שיפור הוודאות של ציון הסיכון בכל העסקאות (גילוי הונאות בזמן העסקה גדל והתנהגות אמיתית מזוהה בדיוק רק יותר כדי לאפשר קבלה של יותר עסקאות).
• העלאת הביצועים בכל סוגי התשלומים, כולל כרטיסים ו-ACH/BACS, העברות בנקאיות, P2P ותשלומים מהירים יותר.
• שיפור הגילוי של הונאות עם ערך גבוה וכמות קטנה (וגם זיהוי של הונאות עם ערך נמוך וכמות גדולה).
• הפחתת האימות המדורג.
• מספק תיעוד של מימשל במודל מחמיר, עם לוגיקה ניתנת להסברה, קבלת החלטות הוגנת וקודים של סיבות.
• מספק ניקוד יציב בזמן אמת עם קצב העברה גבוה וזמני תגובה עם השהיה קצרה עבור ארגונים קריטיים, גם בתנאי נחשול.

אקסל המשיך: "תשלומים בזמן אמת, השינוי הדיגיטלי והביקוש של הצרכנים מצריכים תנועות כספים מיידיות, והתפקיד שלנו הוא להבטיח שיש לענף את הכלים הטובים ביותר כדי להגן על הארגונים והצרכנים שלו מפשיעה כלכלית. אני מאוד גאה בצוות המחקר שלנו והעיסוק שלהם בחידושים בלמידת מכונה בשם הלקוחות שלנו".

 

אודות פיצ'רספייס - www.featurespace.com

 

 Featurespace™ היא המובילה העולמית במניעת פשיעה כלכלית ארגונית של הונאות ואיסור הלבנת הון. פיצ'רספייס המציאה ניתוחי התנהגות מסתגלת ורשתות התנהגותיות עמוקות אוטומטיות, שזמינים שניהם באמצעות הפלטפורמה ARIC™, תוכנת למידת מכונה בזמן אמת שנותנת ציוני סיכון לאירועים ביותר מ-180 מדינות כדי למנוע הונאות ופשיעה כלכלית.

 

ARIC™ Risk Hub משתמש בגילוי חריגות ניתן להסברה מתקדם כדי לאפשר למוסדות פיננסיים באופן אוטומטי לזהות סיכונים, לתפוס התקפות הונאות חדשות ולזהות פעילות חשודה בזמן אמת. יותר מ-30 מוסדות פיננסיים גלובליים גדולים משתמשים ב-ARIC כדי להגן על עסקים שלהם ועל הלקוחות שלהם. לקוחות שפרסמו שהם לקוחות כוללים את

HSBC, TSYS, Worldpay, NatWest Group, Contis, Danske Bank, ClearBank, AK Bank, Permanent TSB