采用数据驱动方法检测和防范欺诈

攻击者和欺诈分子不断提升自身能力。因此，在线企业每年因欺诈损失数百万美元，而且损失还在逐年增加。显然，基于规则的欺诈检测和防范方法早已无法满足实际需求，也难以发挥有效作用。因此，安全和反欺诈团队开始将AI和机器学习模型视为新一代欺诈检测与防护手段。然而，大多数供应商使用的术语大同小异，如何区分不同的反欺诈供应商？

本次网络研讨会将探讨数据驱动型欺诈检测和防范方法的优势，以及为何拥有适用且高质量的数据至关重要。