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企业服务零售批发信息系统

应用实例描述

Fraud.net 是一个众包的反欺诈平台,通过实时聚合并分析来自上千在线商户的大量欺诈数据,发现并阻止网络欺诈。为了应对日益复杂化的网络欺诈信息,Fraud.net 需要建立和培训更多具有针对性和更精确的机器学习模型。然而,创建支持算法开发的后端平台以及相应的维护成本成为了一个巨大的挑战。 为了满足其可扩展性需求,Fraud.net 选择使用亚马逊的云服务(AWS)来托管其客户平台。配合亚马逊机器学习服务(Amazon Machine Learning),企业可以利用服务方案中自带的工具来轻松指导开发人员构建机器学习模型, 该方案还可以使用简单的 API 来预测应用程序,而无需部署预测生成代码。针对当今不断演变的形式,Fraud.net 可以持续识别新的欺诈策略,并帮助客户更准确地检测欺诈行为,以及轻松启动和培训新的机器学习模型。

- Fraud.net (http://fraud.net/) 的合作项目是目前美国最大的以商家主导的网络反欺诈平台,每年的资金投入约为 200 亿美元。该平台保护了全美超过 2% 的电子商务公司,其客户群和数据需求正以每年 1000% 以上的速度增长。

所用解决方案

所用技术