Nejčastější dotazy ke službám
Důležitý
Od 3. února 2025 už není služba Dynamics 365 Fraud Protection k dispozici k nákupu. Podpora ochrany před podvody skončí 3. února 2026. Další informace najdete v článku Konec podpory pro Dynamics 365 Fraud Protection.
Tento článek obsahuje odpovědi na nejčastější dotazy týkající se služby Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection.
Jaké typy podvodů je Ochrana před podvody navržena pro zmírnění?
Ochrana před podvody nabízí řešení prostřednictvím tří kanálů: ochrana před nákupem, ochrana účtu a ochrana před únikem informací. Ochrana při nákupech se zabývá platebními podvody, ochrana účtů se zabývá podvody při přihlášení k účtu a jeho vytvoření a prevence ztrát pomáhá obchodníkům identifikovat a prošetřovat neobvyklé chování na terminálech na místě prodeje (POS).
Jakou metodologii používá ochrana před podvody k určení skóre transakcí a jak funguje?
Ochrana před podvody umožňuje svým zákazníkům vkládat do svých webových a mobilních uživatelských prostředí technologii otiskování zařízení společnosti Fraud Protection a volat rozhraní API společnosti Fraud Protection pro posouzení podvodů pomocí konkrétních podrobností o události. Zákazníci pak z ochrany před podvody obdrží rizikové skóre pravděpodobnosti a kódy důvodů. Například během procesu nákupu může zákazník s ochranou před podvody vložit fingerprint zařízení na stránku pokladny a kdykoli uživatel vybere tlačítko potvrzení nákupu. Rozhraní API pro posouzení rizik ochrany před podvody pro nákup je možné vyvolat pomocí podrobností o nákupu, jako je osoba, která nákup provádí, podrobnosti o zakoupených položkách a typ použitého způsobu platby. Modely strojového učení pro ochranu před podvody používají informace o nákupu, informace o otisků prstů zařízení a data ze sítě pro ochranu před podvody k vygenerování skóre a kódů důvodů, které představují pravděpodobnost, že nákup je podvodný pokus.
I když ochrana před podvody poskytuje skóre rizika, zákazníci činí konečné rozhodnutí o tom, zda pokračovat v nákupní transakci. Toto rozhodnutí je možné provést prostřednictvím pravidel, která zákazníci konfigurují v rozhodovacím modulu ochrany před podvody.
Jaké možnosti a algoritmy strojového učení jsou integrované do systému Ochrany před podvody?
Ochrana před podvody používá pokročilý typ strojového učení (ML), který se označuje jako adaptivní umělá inteligence (adaptivní umělá inteligence) k přesnému rozlišení podvodů a legitimních transakcí. Tato technika využívá atributy dat v reálném čase z globální sítě propojených obchodních dat kompilovaných ze všech zákazníků, kteří tuto službu používají, včetně vlastních firem Microsoftu. Tato data poskytují cenné přehledy o tom, jak jsou instance podvodů propojené po celém světě z hlediska entit, jako jsou zařízení, produkty a IP adresy. Algoritmy ML pak používají specializované mechanismy rychlého opětovného trénování a vícevrstvých modelů, které využívají tyto informativní počáteční signály o nově se vyvíjejících podvodných útocích, aby pomohly "imunizovat" členy sítě předtím, než k nim nový útok na podvod dosáhne. Microsoft také používá nejnovější techniky modelování ML, včetně hlubokého učení, učení pod dohledem a poskytuje srozumitelná vysvětlení pro každé posouzení rizik ML.
Jaké typy dat by obchodníci měli poskytnout ochraně před podvody za účelem efektivní analýzy podvodů?
Rozhraní API nákupu shromažďuje hlavně datové atributy, které zahrnují kontext transakce (například typ objednávky a kanál iniciovaný objednávkou), čas transakce (například místní čas zákazníka), informace o uživateli (například ID účtu, e-mailovou adresu, zemi nebo oblast a datum vytvoření), informace o platebním nástroji (například ID platebního nástroje, způsob platby, identifikační číslo banky [BIN] a fakturační adresu). informace o produktu (například typ produktu, skladová jednotka [skladová položka], název, cena a množství), informace o zařízení (například IP adresa a ID kontextu zařízení) a další informace.
Rozhraní API PurchaseStatus, BankEvent a Label shromažďují odpovídající informace o zpětné vazbě za účelem aktualizace konečného stavu transakce.
Podrobný seznam rozhraní API vizte v Swagger UI.
Jaké funkce generování sestav a analýzy nabízí ochrana před podvody? Jaké jsou hlavní vlastnosti reportingu?
Analýzy zahrnují obecné trendy, rozdělení skóre a výkon modelu v konkrétních typech transakcí. Vytváření sestav je v produktu poskytováno prostřednictvím integrovaných řídicích panelů Power BI, které uživatelům umožňují zobrazit výkon v celém systému pro ochranu při nákupu, ochranu účtu a prevenci ztrát. Trendy klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) jsou ukázány v předdefinovaných sestavách. Kromě toho spolupracujeme se všemi našimi zákazníky, abychom zajistili, že můžeme splnit nebo poskytnout potřebné nástroje k nabídnutí všech dalších požadovaných možností vytváření sestav.
Jak se systém ochrany před podvody nebo služba škáluje podle rostoucích transakčních potřeb? Jaké osvědčené funkce se používají ke zpracování vysoké úrovně transakcí v zákaznickém základu ochrany před podvody?
Ochrana před podvody je založená na cloudové platformě Azure Od Microsoftu a přináší výhody stejné cloudové škálovatelnosti, kterou Azure poskytuje všem svým zákazníkům. Ochrana před podvody, kromě práce s externími zákazníky, už několik let zvládá měřítko vlastního podnikání Microsoftu a nečelila žádným problémům s měřítkem.
Další zdroje informací
nejčastější dotazy k právním aspektům
nejčastější dotazy k ochraně osobních údajů a zabezpečení
Nejčastější dotazy k umístění dat
Nejčastější dotazy k dodržování předpisů