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數據科學在信任與安全領域的7個典型用例

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什么是信任和安全?它們在當前世界中扮演什么角色?我們經常在許多網站和平臺上遇到“信任與安全”這個詞。它被要求規范訪客和平臺之間的交互,以此促使用戶的權益得到保障。

從電子商務網站到社交網絡,都需要防止欺詐,并為訪問者提供高水平的安全性。這些平臺需要盡其所能獲得訪客的信任。渴望交流、購買、學習等等一眾廣泛人群,往往會更傾向于訪問那些安全可信的平臺。“信任”和“安全”這兩個詞經常一起使用,這沒什么奇怪的,這兩個術語的性質是密切相關的。信任是一個多維度的概念,對品牌、來源等的信任增強了潛在用戶的信心和安全感。

欺詐檢測

消費者的期望增長極其迅速。所有的客戶都愿意定期獲得卓越的體驗。因此,建立數字信任和安全體系已成為許多服務和產品供應商的關鍵戰略。企業高層必須盡力組織一個有效的欺詐管理系統,因為如今,如何防止欺詐問題已經比以往任何時候都要棘手。

欺詐和網絡犯罪通常使用的是難以發現的先進技術和手段。越來越復雜的機制逐漸出現,被許多不法分子借以提高其網上非法活動能力。一旦發生信任崩潰事件,企業多年來辛苦建立客戶信任可能將毀于一旦。

傳統的欺詐檢測操作包括欺詐篩查團隊使用欺詐檢測軟件來對歷史數據進行總計和目錄合并。得益于數據科學、算法和人工智能解決方案,我們有可能將欺詐帶來的損失降到最低。

數字智能技術的應用可以大大降低風險,有遠見的組織應用這些創新來預防欺詐行為,減少退單拒付,執行社區審核和社區監督。

行業知識

不斷積累行業知識會帶來競爭優勢,并有助于推動業務的增長。為您的業務發展了解當前的趨勢、最新的行業新聞和創新應用,將幫助您獲得專業性的增長和高客戶信任度。

個人數據需求的不斷增長,需要能夠提高信任和安全的發展策略。想想看,如電商平臺,希望他們的用戶向其不認識的人付款,并且分享他們的個人信息,甚至包括信用卡號碼等。在這種情況下,信任和安全團隊就成為許多公司和組織不可避免的組成部分。這些團隊通常需要考慮客戶的數據保護和欺詐行為的預防。

作為信任和安全團隊的重要成員,數據科學家主要關注身份、安全和數字交互問題。數據科學家通過開發和擴展數據基礎設施,進行深入分析,優化統計算法和模型,以促進戰略決策。

信任和安全團隊努力保護和執行其信任和安全策略,解決客戶糾紛,促進金融交易等。他們的職責范圍通常取決于公司或組織的類型以及他們所代表的業務領域。

價格優化

公司不能再指望很快就獲得高銷量,顧客的購買習慣和決策每天都在變得越來越復雜。商家提供的商品和服務種類越來越多,這些商品和服務的質量,以及各種價格優惠對決策過程有相當大的影響。

價格是一個重要的決策因素,部分主要涉及到三個問題,包括支付意愿、增量利潤、目標和約束。智能價格優化包括通過大數據分析解決方案,幫助企業預測客戶對價格變化的反應,以實現銷售和利潤最大化。

在價格優化中,安全性是非常重要的,運算的可靠性是最關鍵的問題之一。這里也提出了防止價格螺旋上升的措施——在價格優化范圍內應用各種智能預測和預警機制來預測負面影響。

一套行之有效的價格優化管理體系,使企業在競爭中處于優勢地位。

AI中的信任

信任是互動的基礎,對人工智能的信任可以極大地提高客戶體驗的質量。AI引擎和算法可以被訓練來執行各種任務,并幫助推動信任和安全流程的改進。

AI在信任和安全改進過程中的引入,為公司和組織開辟了新的機會。有了AI支持的軟件,他們甚至可以在用戶欺詐之前,就發現并禁止可疑活動。此外還有一個方法,就是禁止來自同一來源的IP,以防這個來源被認為是不可靠的。

AI模型可以通過內部和外部數據來檢測各種因素。因此,公司可以用于防止付款欺詐、帳戶接管或帳戶濫用。此外,AI的引入減少了偏見。事實證明,AI解決方案能夠檢測到隱藏的偏見,這些偏見在人們看來似乎是不足掛齒的,但可能會導致嚴重的問題。數據科學家會設法防止偏見滲入他們的算法和模型,同時又保留一些有用的偏見。

機器人

近年來,聊天機器人有了顯著的改進,并達到了在對話過程中難以區分聊天機器人和人類的階段。聊天機器人普遍存在,因此,每分鐘都有大量的個人數據被聊天機器人來回傳送。

個人身份信息的收集對于聊天機器人的運行是非常重要的。因此,它們也可能成為攻擊或欺詐的對象。在這種情況下,必須精確地定義和限制隱私邊界。在委托人很大程度上依賴于受托人的情況下,信任是至關重要的。聊天機器人的可靠性可以根據信任評分來確定——信任評分是一種機制,它是一個包含已成功驗證的事務的事務注冊表。

此外,聊天機器人必須處理“辱罵”的問題。除了識別來自客戶的辱罵外,聊天機器人還必須避免辱罵他人。

網絡安全

現代世界中設備和數據連接的增加也提高了風險。為了將這些風險降到最低,組織將投入資金到信任和安全團隊中。信任安全團隊應努力為客戶提供高水平的安全保障,以杜絕欺詐行為。

網絡安全是一個更高層次的問題。網絡安全涵蓋范圍更廣,它的關鍵任務是為所有有價值的數據提供安全性。因此,信任與安全、網絡安全是相互依賴的。網絡安全配置了大量的技術和措施,以確保數據的完整性、保密性和可用性。對所有這些技術和大規模數據管理和存儲系統的整體信任問題,從來沒有像現在這樣熱門。談到個人和財務數據安全問題,不得不說其中的風險每天都在增加。公司和組織需要找到新的方法來提供足夠的安全并獲得客戶的信任。

由AI驅動的先進的安全工具,具備實時分析功能,可通過預測算法擴大活動范圍,以保護系統免受網絡攻擊。

預測分析

先進的預測分析技術和相應的系統,在很大程度上有助于公司或組織提高其信任和安全水平。先進的預測分析方法已應用于安全的各個方面,并在豐富的實踐中證明了其有效性。適當的數據分析策略可以解決許多問題。例如,預測分析可能用于事件預測和數據驅動的決策。

此外,分析有助于企業找到欺詐及安全風險發生的源頭。大數據分析提供了一個機會來監控和分析以前公司無法監控的某些流程。大數據安全工具包括安全信息和事件管理技術、性能和可用性監控技術。因此,大數據分析工具可以快速發現網絡上的設備并支持事件響應工作流。

結論

我們當前所生活的時代,由于各種網站、平臺、媒體和網絡的頻繁使用,部分個人數據變得可以公開獲取。通過注冊、進入不同的系統、在線支付等過程獲得的數據,對客戶和公司都有很大的價值。而除此之外,這些信息也會引起詐騙者和公司競爭對手的興趣。

在我們這個時代,獲取顧客的信任并保證安全性是一項具有挑戰性的任務。數據科學以智能算法、模型和創新方法成為這場戰爭中的可靠武器。

隨著在線交互的體量不斷增長,對以信任和安全數據為基礎的工具和技術的投資也在增加,信任和安全措施已經比以往任何時候都更加重要。

原文作者:ActiveWizards

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