企业如何通过搭建实时反欺诈系统,应对复杂的反欺诈场景,减少数以亿计的损失,同时优化和提升客户体验?

2019年1月15日,TigerGraph人工智能专家通过实际案例带您解读“如何利用TigerGraph机器学习与图数据库搭建一个实时的反欺诈系统“,并借此实时跟踪和监视每个客户在多个账户的欺诈行为,搜索和发现隐藏数据深度关联中的潜在关系。

本期网络研讨会以“山东移动“为案例,解答了以下疑惑:

  1. 如何利用GSQL语言实时收集机器学习特征和实时打分?
  2. 图数据库+机器学习如何实现在不同场景下的实时反欺诈?
  3. 如何利用TigerGraph机器学习与图数据库搭建一个实时反欺诈系统?

 

 场景应用举例:

  1. 帮助运营商实时监控电话诈骗,一旦发现,及时预警和制止。
  2. 根据用户过去的消费信息及时判断使用银行卡消费的是否为本人,做到立刻发现,及时止损。
  3. 在用户申请信用卡时,及时根据用户资料精准分析是否为优质用户,并为用户选择更为合适的信用额度,帮助企业优化信用卡服务和流程,减少不必要的损失。

立即注册,获取完整资料,重温本期网络研讨会,与TigerGraph人工智能专家一起用实际案例了解如何帮助您的企业应对各种复杂的欺诈场景。