提前进行机器学习驱动的风险评分
Cybersource 机器学习帮助您消除疑虑
我们的机器学习反欺诈管理解决方案，帮助您消除支付欺诈的疑虑，以其人之道还治其人之身，从而击败欺诈者。
针对每笔交易进行自动化风险评分，简化欺诈检测
但是，如何确定所用解决方案是否能够真正实现欺诈检测？又是什么真正驱动着机器学习模型风险评分的准确性？
利用不同行业的历史客户身份信息和人工智能，在不到一秒钟的时间内生成高度准确的欺诈评分。
不断调整模型
在不断分析和处理新数据的过程中，根据最新趋势更新风险模型，以快速适应市场情况。
| 自动化风险策略 |
通过高质量数据和快速处理不断优化并加强风险模型，从头实现自动化反欺诈管理。
稳健的数据智能
数据智能能够获取 TC40 数据中的 1410 亿笔 VisaNet 交易及相关要素，提供新兴欺诈趋势的全球视图，并自动识别优质客户。1
基于 Cybersource 强大的机器学习欺诈检测
Cybersource 综合运用多种方法，充分利用每种风险模型的独特优势，为每笔交易提供最佳风险模型，而非仅依赖单一的统计算法。
Cybersource 机器学习在 Visa 人工智能平台的驱动下，在获取 VisaNet（全球最大的一个交易数据源）数据的过程中不断丰富，能够生成具有高度准确性的风险评分，并实时运用于自动化欺诈检测及识别优质客户。
我们将专注于您的业务，帮助您进行反欺诈管理。
对于电子商务企业来说，领先于支付欺诈是一场艰难且不断演变的斗争。年复一年，随着欺诈者日益提高智力，提升胆量，增加经验，开发新策略，采用新技术，静态反欺诈措施的效率将迅速大大折扣。下载白皮书了解更多信息。
帮助您接受更多新客户的优质订单
Cybersource 机器学习利用不同商户的历史客户身份信息，并基于全球最大的一个交易数据网络进行分析，从而实现自动化欺诈检测。
我们还可以提高身份理解的效率，跟踪其在一段时间内的使用情况，从而帮助您接受更多新客户的优质订单，并针对行业、地区和支付方式提供灵活、准确的风险评分。
了解 Cybersource 机器学习解决方案为您带来的价值：
- 提高优质交易受理量，从头开始简化在线购物流程
- 减少误报和人工审查，降低反欺诈管理成本
- 帮助您专注于改进核心业务战略，进一步优化收入
1 2020 财年 VisaNet 交易量。国内交易量下滑可能不会击垮 VisaNet。