电子商务平台和网站现在已普及到各个行业，无论是服装、艺术品还是农产品。这不仅是因为顾客已经习惯了从在线市场浏览和购买商品，还因为 Covid-19 大流行不由自主地将全球数百万家庭推向在线购物和支付系统。这导致电子商务网站上的金融交易呈指数级增长。 但电子商务公司对骗子、欺诈者、盗窃、盗窃和盗版等并不陌生。在线欺诈者无法从网上库存中盗窃。但他们确实通过利用各种技术和财务缺陷来瞄准毫无戒心的客户和供应商。他们不断寻找新的漏洞和方法来在电子商务平台上实施欺诈。 仅一年时间（2022 年），全球电商平台仅因在线支付欺诈就损失了 410 亿美元！ 在线商家和电子商务平台必须始终对在线欺诈保持警惕，并部署人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据分析等先进技术来自动检测欺诈。

这些技术与图神经网络 (GNN) 相结合，还允许电子 印尼电话号码表 商务平台提取人口统计和财务见解，并为每位客户提供令人惊叹的个性化推荐。 然而，此类人工智能/机器学习系统是资源高度密集型的，需要大量的计算能力才能实时产生高度准确的见解。这就是基于云的图形处理单元 (GPU) 可以提升其数据处理能力的地方。 本文将介绍电子商务系统中的欺诈检测以及 GPU 如何帮助加速基于 AI 的电子商务欺诈检测系统。不同类型的电子商务欺诈 电子商务欺诈是指欺诈者、骗子和网络犯罪分子出于个人或金钱利益的动机拦截电子商务平台上发生的商业交易的任何欺骗性技术。 到 2022 年，全球电子商务销售额预计将达到5.55 万亿美元，占零售总额的五分之一，并为欺诈者提供了实施诈骗、掺假和盗版的绝佳平台。全球大约1/4 的电子商务品牌报告称在 2021 年遭遇过账户接管欺诈。



已知会在电子商务行业造成大规模骚乱的一些众所周知的欺诈方法包括： 身份盗窃：某人窃取他人的详细信息和数字凭证，并声称自己是该人。这些详细信息包括社会安全号码、信用卡详细信息、电话号码和电子邮件地址等。 商家欺诈：销售假冒伪劣产品、残损盗版产品、掺假食品、收款后不发货、谎报信息、拒绝报销/换货等。这种行为不仅限于信誉良好的电子商务平台，也可能是精通技术的商家通过自己的不可靠销售网站实施的。 友善欺诈：个人通过信用卡/借记卡进行购买，然后立即提出退款，说明未收到商品/服务或声称借记卡/信用卡详细信息被盗。 借助基于云的 GPU 资源体验闪电般的计算能力 用于预防电子商务欺诈的人工智能/机器学习解决方案 技术进步给在线市场的内部架构带来了复杂性。人类几乎不可能理解和解释欺诈者的行为，因为欺诈者的行为涉及过多的支付方式和令人震惊的交易。 如果客户体验和旅程受到负面影响，客户将转向更安全的在线商店。

电子商务平台和网站现在已普及到各个行业，无论是服装、艺术品还是农产品。这不仅是因为顾客已经习惯了从在线市场浏览和购买商品，还因为 Covid-19 大流行不由自主地将全球数百万家庭推向在线购物和支付系统。这导致电子商务网站上的金融交易呈指数级增长。 但电子商务公司对骗子、欺诈者、盗窃、盗窃和盗版等并不陌生。在线欺诈者无法从网上库存中盗窃。但他们确实通过利用各种技术和财务缺陷来瞄准毫无戒心的客户和供应商。他们不断寻找新的漏洞和方法来在电子商务平台上实施欺诈。 仅一年时间（2022 年），全球电商平台仅因在线支付欺诈就损失了 410 亿美元！ 在线商家和电子商务平台必须始终对在线欺诈保持警惕，并部署人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据分析等先进技术来自动检测欺诈。

这些技术与图神经网络 (GNN) 相结合，还允许电子 印尼电话号码表 商务平台提取人口统计和财务见解，并为每位客户提供令人惊叹的个性化推荐。 然而，此类人工智能/机器学习系统是资源高度密集型的，需要大量的计算能力才能实时产生高度准确的见解。这就是基于云的图形处理单元 (GPU) 可以提升其数据处理能力的地方。 本文将介绍电子商务系统中的欺诈检测以及 GPU 如何帮助加速基于 AI 的电子商务欺诈检测系统。不同类型的电子商务欺诈 电子商务欺诈是指欺诈者、骗子和网络犯罪分子出于个人或金钱利益的动机拦截电子商务平台上发生的商业交易的任何欺骗性技术。 到 2022 年，全球电子商务销售额预计将达到5.55 万亿美元，占零售总额的五分之一，并为欺诈者提供了实施诈骗、掺假和盗版的绝佳平台。全球大约1/4 的电子商务品牌报告称在 2021 年遭遇过账户接管欺诈。



已知会在电子商务行业造成大规模骚乱的一些众所周知的欺诈方法包括： 身份盗窃：某人窃取他人的详细信息和数字凭证，并声称自己是该人。这些详细信息包括社会安全号码、信用卡详细信息、电话号码和电子邮件地址等。 商家欺诈：销售假冒伪劣产品、残损盗版产品、掺假食品、收款后不发货、谎报信息、拒绝报销/换货等。这种行为不仅限于信誉良好的电子商务平台，也可能是精通技术的商家通过自己的不可靠销售网站实施的。 友善欺诈：个人通过信用卡/借记卡进行购买，然后立即提出退款，说明未收到商品/服务或声称借记卡/信用卡详细信息被盗。 借助基于云的 GPU 资源体验闪电般的计算能力 用于预防电子商务欺诈的人工智能/机器学习解决方案 技术进步给在线市场的内部架构带来了复杂性。人类几乎不可能理解和解释欺诈者的行为，因为欺诈者的行为涉及过多的支付方式和令人震惊的交易。 如果客户体验和旅程受到负面影响，客户将转向更安全的在线商店。