Comunicado do Business Wire :Featurespace

Hoje, a Featurespace apresenta as Redes comportamentais profundas automatizadas para a indústria de cartões e pagamentos, fornecendo uma camada mais profunda de defesa para proteger os consumidores de golpes, apropriação de contas, fraude de cartões e pagamentos, que custaram cerca de US$ 42 bilhões em 2020.

"A importância desse desenvolvimento vai além do escopo de abordar o crime financeiro empresarial. É realmente a próxima geração de aprendizado de máquina ", disse Dave Excell, fundador da Featurespace.

A invenção

Um avanço na tecnologia de aprendizado profundo, esta invenção exigiu uma maneira inteiramente nova de arquitetar e projetar plataformas de aprendizado de máquina. A Redes comportamentais profundas automatizadas é uma nova arquitetura baseada em Redes neurais recorrentes que está disponível apenas através da versão mais recente do ARIC? Risk Hub.

O desafio e a descoberta

A tecnologia de aprendizado profundo tem várias aplicações, como no processamento de linguagem natural para a previsão da próxima palavra em uma frase, no entanto, seu uso na prevenção de fraudes na detecção de fraudes de cartões e pagamentos não foi otimizado para proteger empresas e consumidores de fraudes com cartões e pagamentos. Com esta invenção, esse desafio está resolvido.

As transações são intermitentes, tornando a compreensão contextual do tempo crítica para prever o comportamento. Anteriormente, construir modelos eficazes de aprendizado de máquina para prevenção de fraudes exigia que os cientistas de dados tivessem um profundo conhecimento de domínio para identificar e selecionar os recursos de dados apropriados - uma etapa trabalhosa, mas vital.

A Featurespace Research desenvolveu redes comportamentais profundas automatizadas para automatizar a descoberta de recursos e introduzir células de memória com compreensão nativa da importância do tempo nos fluxos de transação, melhorando o desempenho líder de mercado do Adaptive Behavioral Analytics da empresa. Detectar fraudes antes que o dinheiro da vítima saia da conta é a melhor linha de defesa contra golpes, apropriação de contas e ataques de fraude de cartão e pagamento. Para os grupos a seguir, os benefícios das Redes comportamentais profundas automáticas incluem:

Consumidores:

-- Habilitando transações genuínas com verificação reduzida; e

-- Identificando automaticamente golpes, apropriação de contas, ataques de fraude de cartão e pagamento antes que o dinheiro da vítima saia da conta.

Cientistas de dados:

-- Descobrindo automaticamente recursos em eventos de transação;

-- Empurrando lógica de aprendizado de máquina por toda a pilha de modelagem;

-- Aproveitando a irregularidade das ações humanas para identificar comportamentos anômalos; e

-- Retendo todas as descobertas do Adaptive Behavioral Analytics da Featurespace.