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機械学習でオンライン不正をより早く検出
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仕組み
ユースケース
疑わしいオンライン決済の特定
支払いを処理して注文を履行する前に、疑わしいオンライン支払いトランザクションにフラグを立てることにより、オンライン支払い不正を減らします。
新規アカウント不正の検出
正当なアカウント登録とリスクの高いアカウント登録を正確に区別することで、電話や電子メールによる検証などの追加チェックをチェックを選択的に導入できるようにします。
トライアルプログラムやロイヤリティプログラムの不正使用の防止
オンラインサービスを不正使用する可能性のあるアカウントを特定し、オファーの値に適切な制限を設けることで、リスクを最小限に抑えます。
アカウント乗っ取り検出の改善
リアルタイムのアカウントログインフローに簡単に組み込むことができ、正当なユーザーの摩擦を最小限に抑えながら、侵害されたアカウントを検出します。
開始方法
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