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Feature Platform 变量计算平台介绍

2018年3月1日

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about Eric

Photo of Yinglian Xie

谢映莲是DataVisor维择科技的联合创始人兼CEO。
Yinglian Xie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。

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。

Feature Platform 变量计算平台介绍

如今,企业正在寻找各种高级的欺诈检测工具,比如机器学习风控解决方案等,来应对日益复杂的欺诈攻击。为了达到企业需要的高质量的风控模型性能,数据科学团队与风控团队不仅需要大量数据,还要有从大量数据中获取智能洞见的能力。他们还需要以广泛的行业领域专业知识为基础,获得高质量的欺诈特征。

但是,特征工程是非常复杂和耗时的。创建高质量特征十分繁冗,因为构建任何新特征都是一个多步骤的过程,此外,大型企业可能需要大量特征,才能应对复杂多变的欺诈场景。因此,企业迫切需要一种更快速、更有效的方法。全自动的特征工程让数据科学与风控业务团队能够在几分钟内轻松获取特征并建立强大的特征库,同时快速部署反欺诈模型,并输出高质量的检测结果。

用卓越的专业知识驱动全自动特征工程

DataVisor 维择科技变量计算平台(Feature Platform)根据用户输入的原始数据和映射的字段,生成海量衍生特征,实现特征工程自动化。特征是从设备 ID、用户代理、邮箱地址等用户活动的痕迹数据中提取出的,为高级欺诈检测提供了强大的特征支持。不仅如此,DataVisor 维择科技变量计算平台还能够拣选并推荐出针对特定欺诈类型的精选特征,专注于服务客户需要的行业和领域特征,这些特征将能够为企业立即提供有效的拦截交易欺诈的检测结果。

高级深度学习特征

用户级检测在主动的反欺诈管理方法中非常关键。与被动的交易层级检测不同,用户级检测可利用高级深度学习功能,在欺诈分子发起攻击和造成损害之前,即可从用户生成内容(例如用户名和邮箱)中发现可疑模式,而不是分析已经发生的交易,解决了欺诈交易拦截时总是滞后的痛点。拥有这项主动检测能力对拦截大规模机器人脚本化攻击尤为重要。

灵活、轻松地创建任意复杂的自定义特征

DataVisor 维择科技的变量计算平台提供了强大的灵活性。该全自动特征工程的功能让数据科学家和风险团队能够在几分钟内生成数千高质量特征,除此之外,该平台还提供针对特定企业需求的自定义特征功能。团队可以将自己的内部专业知识注入特征创建过程中,从而确保更大程度的自定义优化。团队能够使用全面的功能和运算符来设计任意特征,这些特征可以是事件级别、用户级别或群组级别。这意味着,只需在操作界面中点击几下或通过简单的编码,就可以创建这些特征,不需要 IT 部门的额外支持。

聚合特征:在任意历史长度中整合任意实体

DataVisor 维择科技的变量计算平台的“聚合特征”支持用户在任意时间段进行进行数据的整合和管理,按照(实体)分组、为特定(窗口时间)时段中满足特定(条件)的样本,针对(属性)特征执行(函数)操作。DataVisor 维择科技变量计算平台支持任意常见功能,如最小、最大、计数、求和等,以及任何用户自定义功能。

在 DataVisor 维择科技全面反欺诈管理方案中,变量计算平台处于将“原始数据”转换为“特征”的层级,支持各种形式的规则和模型,包括有监督机器学习模型和无监督机器学习模型。在变量计算平台之上,可以更轻松地构建各种产品,如智能规则引擎、机器学习模型服务引擎、决策引擎、案例管理等。