Компания Fingerprint, известная своей платформой для предотвращения мошенничества, анонсировала обновление своей системы Suspect Score, которое включает рекомендации на основе искусственного интеллекта. Это нововведение позволит командам по борьбе с мошенничеством обучать модели машинного обучения на собственных размеченных данных, создавая оптимизированные веса сигналов, адаптированные к специфическим паттернам трафика.
Suspect Score использует набор Smart Signals — инструменты для анализа устройств в реальном времени, которые помогают командам по безопасности оценивать риски транзакций. Новая функция позволяет пользователям загружать размеченные данные о мошенничестве для обучения системы. После этого система анализирует эти данные вместе с Smart Signals, чтобы корректировать веса сигналов, снижать количество ложных срабатываний и поддерживать точность обнаружения по мере изменения паттернов мошенничества.
Клиенты могут предварительно просматривать все рекомендуемые изменения перед их применением, сохраняя полный контроль над конфигурацией своей оценки. Это особенно важно, поскольку статические модели оценки мошенничества часто не успевают за динамичными и специфическими для бизнеса паттернами мошенничества, которые постоянно эволюционируют.
Обновление также отвечает на растущую сложность ИИ-управляемых ботов и агентов, способных обходить традиционные методы обнаружения, а также на увеличение использования инструментов конфиденциальности, таких как VPN, легитимными пользователями, что усложняет традиционное взвешивание сигналов.
Рекомендации на основе ИИ доступны всем клиентам Fingerprint, имеющим доступ к Smart Signals, и могут быть активированы через панель управления Fingerprint. Это обновление значительно упрощает процесс настройки и адаптации моделей к индивидуальным потребностям бизнеса, позволяя командам сосредоточиться на более важных задачах.