데이터 기반 접근 방식을 사용한 사기 탐지 및 예방

공격자와 사기꾼은 지속적으로 자신의 역량을 갈고닦고 강화합니다. 그 결과 온라인 사업체는 매년 수백만 달러의 사기 피해를 입고 있으며, 이러한 손실은 매년 증가하고 있습니다. 규칙 기반 사기 탐지 및 예방 접근 방식이 오랫동안 관련성이 없거나 도움이 되지 않았다는 것은 분명합니다. 이로 인해 보안 및 사기 대응 팀은 사기 탐지 및 보호의 차세대 모델로 AI와 머신 러닝 모델을 고려하게 되었습니다. 그렇다면 대부분의 공급업체가 동일한 전문 용어를 사용하는데, 사기업체 간의 차이점은 무엇일까요?

이 웨비나에서는 사기 탐지 및 예방에 대한 데이터 기반 접근 방식의 장점과 올바른 데이터와 최상의 데이터를 보유하는 것이 왜 중요한지에 대해 논의합니다.