有效预防欺诈需要不同的方法
Posted: Sat Dec 21, 2024 11:01 am
帖子总结
- 如何针对欺诈做出最佳决策
- 有哪些指标可以指明方向
- 如何平衡人类和人工智能
- ClearSale 的双重验证和其他创新方法
在过去的 16 年里，欺诈、误报和退款问题始终存在，但欺诈者的手段和电子商务本身始终在不断发展，为了确保这种关系的信任，ClearSale 不断创新。
其结果是一种独特且无与伦比的分析和预防欺诈的方法。
事实上，ClearSale 方法的所有内容都是围绕一个总体目标而 亚美尼亚电话数据 设计的：做出最佳的欺诈决策，这必然涉及到出色地完成三件事：批准更合法的订单、快速做出决策以及将欺诈损失控制在接近指数的水平。零。
通过在这些指标上取得成功，可以保证消费者获得最佳的购物体验，并为零售商带来更好的利润率。
ClearSale 是如何做到这一点的？
开发一种混合方法，可以自动执行一些决策，并在更复杂的情况下强制进行手动审查。而这种方法，当然需要技术、人工智能和人类智能的完美结合。
仔细观察团队如何运用这种独特的混合方法，以做出准确、快速的欺诈决策，ClearSale 开发了一种统计算法，可以快速分析每个订单的各种因素，为每个订单分配欺诈分数。 。
该团队由数据科学家、统计学家、数学家和信息架构专家组成，他们的职业生涯围绕理解业务问题和开发分析解决方案进行。这些专家负责创建、更新和管理 ClearSale 计算每个订单欺诈分数的流程。
值得注意的是，该团队还能够为任何 ClearSale 客户定制此分析流程。当公司具有独特的欺诈风险状况时，现成的欺诈评分可能不是最合适的。 ClearSale 能够捕获任何客户的业务需求并开发特定的自定义欺诈评分。
欺诈算法持续优化
ClearSale 还密切监控跨行业和市场不断变化的欺诈模式。随着欺诈者掌握新伎俩，团队能够识别这些新兴的欺诈方法，并将新信息输入 ClearSale 统计模型。这也意味着偶尔要放弃在当今的欺诈环境中不再有意义的旧规则。
其结果是一种始终准确、始终最新且始终优化的自动化方法，用于分析每个订单并评估订单欺诈的总体风险。每一个合法订单都会被正确识别为非欺诈订单并立即获得批准。所有潜在的欺诈订单都会被快速标记，以供人工审核团队进一步审核。
人工审核小组
由于该团队必须能够做出快速、准确的决策，因此 ClearSale 开发了一种独特的方法来进行此构建。员工不断接受培训，并在必要时获得主管的帮助。
每位 ClearSale 员工都从强化培训计划开始，他们花了两周时间评估交易，但从未做出实际决定。接下来是在更有经验的分析师的监督下进行长达三周的决策。当员工最终可以开始自己做决定时，他们最初只收到风险最小的命令，即便如此，他们也必须遵循严格的评估程序。
最终，随着分析师获得更多经验，他们逐渐获得灵活性和权力，可以跳出严格的指导方针，并开始遵循自己对新订单欺诈可能性的直觉。
分析师与客户匹配
ClearSale 在分配订单供人工审核时采取谨慎的方法。由于每个分析师都有自己的经验，ClearSale 借此机会通过将订单资料与分析师能力相匹配来组织审核队列。
- 如何针对欺诈做出最佳决策
- 有哪些指标可以指明方向
- 如何平衡人类和人工智能
- ClearSale 的双重验证和其他创新方法
在过去的 16 年里，欺诈、误报和退款问题始终存在，但欺诈者的手段和电子商务本身始终在不断发展，为了确保这种关系的信任，ClearSale 不断创新。
其结果是一种独特且无与伦比的分析和预防欺诈的方法。
事实上，ClearSale 方法的所有内容都是围绕一个总体目标而 亚美尼亚电话数据 设计的：做出最佳的欺诈决策，这必然涉及到出色地完成三件事：批准更合法的订单、快速做出决策以及将欺诈损失控制在接近指数的水平。零。
通过在这些指标上取得成功，可以保证消费者获得最佳的购物体验，并为零售商带来更好的利润率。
ClearSale 是如何做到这一点的？
开发一种混合方法，可以自动执行一些决策，并在更复杂的情况下强制进行手动审查。而这种方法，当然需要技术、人工智能和人类智能的完美结合。
仔细观察团队如何运用这种独特的混合方法，以做出准确、快速的欺诈决策，ClearSale 开发了一种统计算法，可以快速分析每个订单的各种因素，为每个订单分配欺诈分数。 。
该团队由数据科学家、统计学家、数学家和信息架构专家组成，他们的职业生涯围绕理解业务问题和开发分析解决方案进行。这些专家负责创建、更新和管理 ClearSale 计算每个订单欺诈分数的流程。
值得注意的是，该团队还能够为任何 ClearSale 客户定制此分析流程。当公司具有独特的欺诈风险状况时，现成的欺诈评分可能不是最合适的。 ClearSale 能够捕获任何客户的业务需求并开发特定的自定义欺诈评分。
欺诈算法持续优化
ClearSale 还密切监控跨行业和市场不断变化的欺诈模式。随着欺诈者掌握新伎俩，团队能够识别这些新兴的欺诈方法，并将新信息输入 ClearSale 统计模型。这也意味着偶尔要放弃在当今的欺诈环境中不再有意义的旧规则。
其结果是一种始终准确、始终最新且始终优化的自动化方法，用于分析每个订单并评估订单欺诈的总体风险。每一个合法订单都会被正确识别为非欺诈订单并立即获得批准。所有潜在的欺诈订单都会被快速标记，以供人工审核团队进一步审核。
人工审核小组
由于该团队必须能够做出快速、准确的决策，因此 ClearSale 开发了一种独特的方法来进行此构建。员工不断接受培训，并在必要时获得主管的帮助。
每位 ClearSale 员工都从强化培训计划开始，他们花了两周时间评估交易，但从未做出实际决定。接下来是在更有经验的分析师的监督下进行长达三周的决策。当员工最终可以开始自己做决定时，他们最初只收到风险最小的命令，即便如此，他们也必须遵循严格的评估程序。
最终，随着分析师获得更多经验，他们逐渐获得灵活性和权力，可以跳出严格的指导方针，并开始遵循自己对新订单欺诈可能性的直觉。
分析师与客户匹配
ClearSale 在分配订单供人工审核时采取谨慎的方法。由于每个分析师都有自己的经验，ClearSale 借此机会通过将订单资料与分析师能力相匹配来组织审核队列。