解决方案来消除欺诈人工智能/机器学习系统可以毫不费力地解决这一难题，因为人工智能可以识别人类甚至无法感知的模式并查明异常情况。 通过人工智能/机器学习模型，电子商务公司可以构建在复杂的 GPU 驱动的架构上运行的预测数据模型，以提前识别欺诈或风险。这些比启发式模型更好，因为人工智能/机器学习算法是在种类繁多的数据集上进行训练的。因此，他们提出误报的可能性也较小。 就欺诈检测软件而言，用于训练模型的数据量越多，神经网络识别欺诈的能力就越好。因此，人工智能/机器学习工程师使用有监督和无监督的深度学习程序来实时识别欺骗行为。电子商务公司也一直在不懈地转向定制的欺诈检测系统，这些系统非常擅长提取交易信息并识别购买和交易活动的模式。 升级到 GPU 加速基础设施将促进更快的 AI/ML 推理模型训练以及对海量数据的闪电般快速处理。通过更好的计算，无论数据量和涉及的参数数量如何，欺诈检测和消除都会变得快捷。

阅读：云 GPU 的实际商业优势 常见的电子商务欺诈模式 人工智能自动  俄罗斯 WhatsApp 号码列表 化电子商务欺诈检测系统可以寻找的一些典型模式/异常包括： 低价值订单：网络犯罪分子可以使用各种技术来操纵支付页面以尽可能低的价格购买。电子商务欺诈检测系统可以轻松地进行训练，以识别是否有任何帐户下了过多的最低面额订单。 数量突然增加：诈骗者使用被盗或伪造的信用卡（可在暗网和其他论坛上获得）购买高价值产品。他们用于此类购买的现金显然不是他们自己的。检测此类高价值产品销量的异常增长可以查明欺诈行为并减少电子商务平台上犯罪活动和未经授权交易的发生率。 使用多张信用卡：自动化系统可以被训练来标记为可疑的另一种模式是用户使用多张信用卡来暴力购买。欺诈者可能会利用这种方法来测试/滥用被盗的信用卡详细信息。 交易多次被拒绝：在单笔交易中多次尝试使用多张卡，但全部失败，主要是因为安全代码错误/ MFA 拒绝。
  

阅读：如何找到最适合深度学习的 GPU GPU 在电子商务欺诈检测中的作用 电子商务欺诈行为猖獗，导致收入损失和品牌声誉受损。2021 年接受调查的全球电子商务商家中有 90% 表示，无论从客户安全角度还是避免收入损失，电子商务欺诈管理对其整体业务战略都非常重要。 以下是电子商务公司需要 GPU 加速基础设施来运行其 AI/ML 欺诈检测系统的一些关键原因。 更多训练数据 = 增强的欺诈检测 = 更多的处理能力要求 标题本身表明，随着人工智能/机器学习训练输入的数据量增加，欺诈检测系统变得更加精细。换句话说，使用更全面的数据集进行训练，考虑到不同形式的金融欺骗和欺诈，机器可以更容易地根据不同的理由对此类事件进行学习和分类。 传统的基于 CPU 的系统难以跟上如此庞大的数据量。另一方面，云 GPU 资源可以动态扩展并提供企业级计算能力。通过并行处理、多核架构，专用 GPU 可以毫不费力地筛选和评估各种金融、交易和人口数据集，并快速有效地最大限度地减少欺诈机会。 自适应身份验证和分析 公司可以通过实施深度学习方法来实现自适应响应能力。

解决方案来消除欺诈人工智能/机器学习系统可以毫不费力地解决这一难题，因为人工智能可以识别人类甚至无法感知的模式并查明异常情况。 通过人工智能/机器学习模型，电子商务公司可以构建在复杂的 GPU 驱动的架构上运行的预测数据模型，以提前识别欺诈或风险。这些比启发式模型更好，因为人工智能/机器学习算法是在种类繁多的数据集上进行训练的。因此，他们提出误报的可能性也较小。 就欺诈检测软件而言，用于训练模型的数据量越多，神经网络识别欺诈的能力就越好。因此，人工智能/机器学习工程师使用有监督和无监督的深度学习程序来实时识别欺骗行为。电子商务公司也一直在不懈地转向定制的欺诈检测系统，这些系统非常擅长提取交易信息并识别购买和交易活动的模式。 升级到 GPU 加速基础设施将促进更快的 AI/ML 推理模型训练以及对海量数据的闪电般快速处理。通过更好的计算，无论数据量和涉及的参数数量如何，欺诈检测和消除都会变得快捷。

阅读：云 GPU 的实际商业优势 常见的电子商务欺诈模式 人工智能自动  俄罗斯 WhatsApp 号码列表 化电子商务欺诈检测系统可以寻找的一些典型模式/异常包括： 低价值订单：网络犯罪分子可以使用各种技术来操纵支付页面以尽可能低的价格购买。电子商务欺诈检测系统可以轻松地进行训练，以识别是否有任何帐户下了过多的最低面额订单。 数量突然增加：诈骗者使用被盗或伪造的信用卡（可在暗网和其他论坛上获得）购买高价值产品。他们用于此类购买的现金显然不是他们自己的。检测此类高价值产品销量的异常增长可以查明欺诈行为并减少电子商务平台上犯罪活动和未经授权交易的发生率。 使用多张信用卡：自动化系统可以被训练来标记为可疑的另一种模式是用户使用多张信用卡来暴力购买。欺诈者可能会利用这种方法来测试/滥用被盗的信用卡详细信息。 交易多次被拒绝：在单笔交易中多次尝试使用多张卡，但全部失败，主要是因为安全代码错误/ MFA 拒绝。
  

阅读：如何找到最适合深度学习的 GPU GPU 在电子商务欺诈检测中的作用 电子商务欺诈行为猖獗，导致收入损失和品牌声誉受损。2021 年接受调查的全球电子商务商家中有 90% 表示，无论从客户安全角度还是避免收入损失，电子商务欺诈管理对其整体业务战略都非常重要。 以下是电子商务公司需要 GPU 加速基础设施来运行其 AI/ML 欺诈检测系统的一些关键原因。 更多训练数据 = 增强的欺诈检测 = 更多的处理能力要求 标题本身表明，随着人工智能/机器学习训练输入的数据量增加，欺诈检测系统变得更加精细。换句话说，使用更全面的数据集进行训练，考虑到不同形式的金融欺骗和欺诈，机器可以更容易地根据不同的理由对此类事件进行学习和分类。 传统的基于 CPU 的系统难以跟上如此庞大的数据量。另一方面，云 GPU 资源可以动态扩展并提供企业级计算能力。通过并行处理、多核架构，专用 GPU 可以毫不费力地筛选和评估各种金融、交易和人口数据集，并快速有效地最大限度地减少欺诈机会。 自适应身份验证和分析 公司可以通过实施深度学习方法来实现自适应响应能力。