阻止应用程序欺诈、金融交易欺诈、账户盗取和洗钱等。
了解金融机构是如何通过DataVisor维择科技的机器学习技术提前发现信用卡申请欺诈，查看详情。
在信誉损失发生之前即可制止欺诈行为，建立实时风控体系、维护平台信任。
了解电商平台是如何通过DataVisor维择科技的机器学习技术阻止薅羊毛等营销推广欺诈的，查看详情。
通过自动化 AI 检测系统清除垃圾邮件和有害内容，确保平台安全，优化用户体验。
了解DataVisor维择科技如何帮助知名社交软件拦截垃圾内容、检测虚假用户、维护平台健康的，查看详情。
通过无监督的机器学习识别多种复杂技术手段伪装的虚假安装、虚假点击，帮助客户提升获客 ROI。
了解DataVisor维择科技如何帮助出海的游戏企业检测虚假流量，帮助平台真实获客，查看详情。
通过无监督机器学习技术实时发现和阻止欺诈性预订，有效打击大规模账户盗取、机器人刷单等行为。
了解DataVisor维择科技如何在大规模欺诈攻击发生前就捕捉出行应用上的票务欺诈行为，并提供实时拦截服务的，查看详情。
利用无监督机器学习算法，可以在复杂多变的欺诈攻击发生之前，就察觉相关的欺诈模式，并揭示帐户之间的隐藏联系，从而捕捉欺诈群组。
dCube 基于DataVisor维择科技前沿反欺诈平台，提供一个即用型解决方案，这将会为当下的反欺诈管理带来前所未有的发展。
有效处理大规模结构化和非结构化的数据，利用无监督机器学习和有监督机器学习技术实时自动识别和分类不同类型的欺诈和滥用。
选择第三方的反欺诈解决方案时需要寻找的一些关键因素，本文将帮助您了解如何选择一个优秀的风控解决方案。
dEdge 能够通过聚类分析广泛设备信息，识别设备操作并提供准确的设备ID、风险信号与评分，为移动和网络应用提供实时保护。
分析大量设备信息，识别设备操作并提供准确的设备ID、风险信号与风险评分，从而应对由被劫持设备发起且快速演变的攻击。
能够极大程度优化和加速功能工程的质量的效率，并利用高级深度学习功能来扩大覆盖范围并减少误报。
Feature Platform 变量计算平台是一款针对优化特征层的风控产品，它能够将风控校验的实效提升200+倍，同时产出高级欺诈特征以支持构建复杂的模型和规则。
将即用特征与先进的AI和机器学习技术相结合，构建功能强大的规则集，并进行全面的欺诈检测。
DataVisor维择科技的规则引擎功能强大，包括高级规则管理、规则性能优化等，并有实时风控中台为高级规则设计复杂的特征，团队额能够以高灵活度和简化的工作流程管理大量复杂规则。…
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下载2019年第二季度的反欺诈指数报告，了解隐藏在大数据背后的欺诈行为，剖析极具破坏性的账户盗取行为背后的新趋势，从而通过这些欺诈信号输出智能风控见解，查看详情。…
The DataVisor approach combines applied machine learning capabilities with powerful investigative workflows and an intelligence network of more that 4B user accounts to provide real-time fraud signals, insights, and protection to preserve vital trust and security.
Our mission is to deliver the world’s most sophisticated AI-powered solutions to keep companies and their customers safe from fraud and abuse.
Our products combine breakthrough AI with seamless workflows to enable fraud and data science teams to proactively defeat emerging fraud with speed and agility.
Our approach draws on the power of proprietary unsupervised machine learning algorithms to detect known and unknown malicious behavior with pinpoint accuracy—all without the need for lengthy training times, large datasets, or frequent re-tuning.
Yinglian 博士毕业于卡内基梅隆计算机专业，已有十多年的安全领域经验，擅长通过大数据和人工智能技术应对各类大规模攻击。Yinglian 曾任职于微软硅谷研究院资深工程师，并着力于保护各类面向终端用户服务中数以亿计的用户安全。
博士毕业于加州伯克利大学计算机专业，曾就职于微软研究院资深工程师，致力于大数据算法和系统的开发，以识别微软产品中的各种恶意流量。例如蠕虫、垃圾邮件、虚假好友申请、账户劫持和欺诈性金融交易。
David在其职位上拥有二十多年的经验，之前曾通过成功的IPO和收购领导了几家创业公司，包括Virsa Systems（SAP）和Interwoven（Hewlett-Packard）。
Priya 拥有超过 18 年在高速增长企业的管理和领导经验，包括行业领导者 (VISA, 思科) 和硅谷独角兽 (Nutanix, Adaptive Insights)。在加入 DataVisor 前, Priya 具有在反欺诈领域领导产品营销和市场的丰富经验，并帮助推动了美国和欧洲，中东和非洲市场的增长。
李才伟在金融科技行业中拥有十几年的管理和领导经验，曾在PayPal、Visa等行业标杆企业中担任管理职位。在加入DataVisor前，李才伟曾担任蚂蚁金服首席风险架构师，设计和开发了世界顶级的风险数据平台和产品，并成功在实时系统和离线批处理系统之间建立了统一的计算模型。
Wade 领导 DataVisor 的财务，会计，人力资源，和行政管理。他拥有超过 15 年的财务团队的领导经验，领导过的团队包括 Estrance (被 Allstate 保险收购), Siperian (被 Informatica 收购), Ncomputing, Quixey 和 Monolith 等高成长性机构。
Kathleen 长期领导高速成长的硅谷创业公司，并已有 15 年经验。 之前她管理过Angel Technology Partners（企业），这是一家猎头和天使投资公司 她还创立了技术咨询公司艾利 (Avery) 集团，而后将其出售给纳斯达克上市公司，获得了 100 倍收益回报。
在 DataVisor 之前，吴中博士毕业于清华大学，曾任职于 Microsoft 的 Bing 部门，主攻网络图像搜索。工作范围包括大规模文本及图像特征的抽取、索引，搭建高性能系统和设计高效算法，通过提高数十亿图像搜索索引的质量，进而提升 Bing 图像搜索结果的相关性。
拥有15年中外资银行风险管理实战经验，国内信用卡行业早期从业者，曾服务于中国建设银行、交通银行、汇丰银行。在银行业务风控领域有着丰富经验，擅长于零售信贷业务的反欺诈侦测及调查、风险策略制定、风险监控体系建设等方面。近年来，参与和主导了多个风控系统开发和升级项目，推动银行数字化建设和互联网转型。
经济学博士，毕业于北京大学光华管理学院，曾任职于北京大学网络经济研究中心、中国电信集团战略部和中国电信云计算公司（天翼云），拥有超过十年云计算、大数据和数字化转型的行业研究与市场实践经验。
郑骏在 IT 行业拥有超过 15 年的工作经验。他在 IBM 开始了他的职业生涯，后来加入 Ontario 公共服务部。在加入 DataVisor 之前，他曾负责两家创业公司在华东和华南地区的业务扩张。
Intelligent solutions. Informed decisions. Unrivaled results.
2019年11月2日，由DataVisor维择科技主办的“数联科技 智胜未来”AI风控研讨会在云南丽江举办，本次峰会旨在为有风控需求的互联网及金融行业从业者搭建一个共同交流的平台。
金融科技是近年来金融业炙手可热的发展方向，对处于加速整合期的网贷行业而言，合规性与风控水平是用户选择平台的重要参考标准