之前，小編曾報道過一家實力圈粉中小企業，在風控領域技術表現響當當的AI公司，名叫DataVisor。

如今，低調的DataVisor剛剛放出官宣：正式上線一枚反欺詐新品“?DCube”，為的自然是更好地幫助全球范圍內大型標桿企業用戶擺脫被欺詐的夢魘。

據了解，這款新產品基于其反欺詐平臺，也就是經常被提及的無監督機器學習技術，是從大數據的角度來管理復雜的信譽庫以及行為分析，可以被認為是一個即用型的解決方案。做到允許用戶主動實時監測和阻止欺詐行為的同時，幫助企業最大程度地降低風險，進而滿足欺詐管理需求。使用產品不但可以先一步了解攻擊以及風險，還可以讓用戶享有更多的方案掌控權。??

具體來說，借助?DCube，大型企業可以更迅速、更靈活地應對復雜的欺詐行為；還可以幫助數據科學家以及反欺詐團隊滿足對模型的透明度和靈活配置的要求，通過專有的無監督機器學習?(UML) 引擎就可提前檢測出未知的欺詐行為；更重要的一點，DCube 用戶可以自行構建以及修改模型，并使用不同的數據和用例試驗測試這種技術，這就是先一步預知風險+更多掌控的優勢。

關于這一點，DataVisor 維擇科技的?CEO 兼聯合創始人謝映蓮表示：““現如今企業如火如荼地向數字化方向發展，預測和阻止欺詐行為已經成為在保證合規性的同時提升用戶體驗并最大程度降低風險的關鍵，”

下面，小編列舉部分DCube提供的高級功能供參考吧！

數據治理與整合：數據科學家可以加快反欺詐模型的開發速度，并通過提前確保數據質量來提高精確度。

在用戶上傳數據并完成字段映射后，DCube 會自動分析其質量并標識潛在問題，同時系統會無縫整合來自多個數據源的數據。

特征構建與模型開發：得益于全新的反欺詐功能以及自動模型構建功能，數據科學家可以通過全自動化方式設計自定義功能，繼而獲得最佳的模型性能。

模型驗證與部署：反欺詐與數據科學團隊可以查看檢測結果、對比模型、提升性能并進行產品部署，以獲得更高的操作效率。

決策模型和工作流程：欺詐管理者和策略制定者可以建立先進的決策模型和工作流程，并憑借機器學習模型和規則引擎整合和收集第三方信號和檢測結果，制定出明智的專項決策和行動計劃。??

案例管理：反欺詐團隊可以高效地查看案例，對相關賬戶的欺詐團伙采取大量的行動并設定自動決策規則，將查看速度提高幾個數量級。團隊還可以通過完整的審核線索查看賬戶的歷史活動，包括是誰采取了行動以及行動背后的原因。

高級分析：反欺詐與風險團隊可以分析欺詐攻擊中的事件，提供可操作性的見解以及精準率和召回率分析。該團隊還可以利用具體的檢測原因代碼調查復雜的案例，并查看所有賬戶中的相關活動。

當前，欺詐者日益精進其自身技術并發起更為復雜且有組織的攻擊，DCube 提供的綜合解決方案可以滿足當代反欺詐團隊和數據科學家的需要，他們可以利用?AI 技術的優勢交替使用有監督機器學習以及無監督機器學習技術，來保證無縫的用戶體驗，想要具體了解DCube的諸多細節，敬請關注后續相關的技術報道。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的刚刚，低调的DataVisor发布了“高调”的新产品“DCube”……的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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