Często zadawane pytania dotyczące usługi
Ten artykuł zawiera odpowiedzi na często zadawane pytania dotyczące usługi Microsoft Dynamics 365 Fraud Protection.
Jakiego rodzaju oszustwem jest ochrona przed oszustwami, która ma na celu ograniczenie ryzyka?
Ochrona przed oszustwami oferuje rozwiązania za pośrednictwem trzech kanałów: ochrony przed zakupami, ochrony konta i zapobiegania utracie. Ochrona zakupów dotyczy oszustw płatniczych, ochrony kont związanych z logowaniem do konta i oszustwem tworzenia, a zapobieganie utracie pomaga sprzedawcom identyfikować i badać nietypowe zachowanie w terminalach punktów sprzedaży.
Jakiej metodologii używa ochrona przed oszustwami do oceniania transakcji i jak działa?
Ochrona przed oszustwami umożliwia swoim klientom osadzanie technologii odcisków palców urządzeń w sieci Web i urządzeniach przenośnych oraz wywoływanie interfejsów API oceny oszustw przez usługę Fraud Protection przy użyciu konkretnych szczegółów zdarzenia. Następnie klienci otrzymują ocenę prawdopodobieństwa ryzyka i kody przyczyn z usługi Fraud Protection. Na przykład podczas przepływu zakupu klient ochrony przed oszustwami może osadzić odcisk palca urządzenia na stronie wyewidencjonowania i za każdym razem, gdy użytkownik wybierze przycisk potwierdzenia zakupu. Interfejs API oceny ryzyka ochrony przed oszustwami dla zakupu można wywołać przy użyciu szczegółów zakupu, takich jak osoba, która dokonuje zakupu, szczegóły zakupionych elementów oraz typ używanej formy płatności. Modele uczenia maszynowego ochrony przed oszustwami używają informacji o zakupie, informacji o odcisku palca urządzenia i danych z sieci ochrony przed oszustwami w celu wygenerowania wyników i kodów przyczyn reprezentujących prawdopodobieństwo, że zakup jest próbą oszustwa.
Chociaż ochrona przed oszustwami zapewnia ocenę ryzyka, klienci podjąć ostateczną decyzję o tym, czy kontynuować transakcję zakupu. Tę decyzję można podjąć za pomocą reguł konfigurowanych przez klientów w aucie decyzyjnym usługi Fraud Protection.
Jakie możliwości i algorytmy uczenia maszynowego są wbudowane w system ochrony przed oszustwami?
Usługa Fraud Protection używa zaawansowanego typu uczenia maszynowego (ML), który jest znany jako adaptacyjna sztuczna inteligencja (Adaptacyjna sztuczna inteligencja) w celu dokładnego rozróżnienia między oszustwami i legalnych transakcji. Technika wykorzystuje atrybuty danych w czasie rzeczywistym z globalnej sieci połączonych danych handlowych skompilowanych ze wszystkich klientów korzystających z usługi, w tym własnych firm firmy Microsoft. Te dane zapewniają cenny wgląd w to, w jaki sposób wystąpienia oszustw są połączone na całym świecie pod względem jednostek, takich jak urządzenia, produkty i adresy IP. Algorytmy uczenia maszynowego używają następnie wyspecjalizowanych szybkich mechanizmów ponownego trenowania i modeli wielowarstwowych, które wykorzystują te informacyjne wczesne sygnały dotyczące nowo zmieniających się ataków oszustwa, aby pomóc "uodpornić" członków sieci przed dotarciem do nich nowego ataku oszustwa. Firma Microsoft używa również najnowszych technik modelowania uczenia maszynowego, w tym głębokiego, pół nadzorowanego uczenia się i udostępnia zrozumiałe dla człowieka wyjaśnienia dla każdej oceny ryzyka uczenia maszynowego.
Jakie typy danych powinny zapewnić sprzedawcom ochronę przed oszustwami w celu efektywnej analizy oszustw?
Interfejs API zakupów zbiera głównie atrybuty danych, które obejmują kontekst transakcji (na przykład typ zamówienia i kanał zainicjowany przez zamówienie), czas transakcji (np. czas lokalny klienta), informacje o użytkowniku (takie jak identyfikator konta, adres e-mail, kraj lub region i data utworzenia), informacje o instrumentach płatniczych (takie jak identyfikator instrumentu płatniczego, metoda płatności, numer identyfikacyjny banku [BIN] i adres rozliczeniowy) informacje o produkcie (takie jak typ produktu, jednostka magazynowa [SKU], nazwa, cena i ilość), informacje o urządzeniu (takie jak adres IP i identyfikator kontekstu urządzenia) oraz dodatkowe informacje.
Interfejsy API PurchaseStatus, BankEvent i Label zbierają odpowiednie informacje zwrotne w celu zaktualizowania końcowego stanu transakcji.
Aby uzyskać szczegółową listę interfejsów API, zobacz Swagger UI.
Jakie funkcje raportowania i analizy oferuje ochrona przed oszustwami? Jakie są główne funkcje raportowania?
Analiza obejmuje ogólne trendy, rozkłady wyników i wydajność modelu w określonych typach transakcji. Raportowanie jest udostępniane w produkcie za pomocą wbudowanych pulpitów nawigacyjnych usługi Power BI, które umożliwiają użytkownikom wyświetlanie wydajności w systemie w celu ochrony zakupów, ochrony kont i zapobiegania utracie. Trendy kluczowych wskaźników wydajności (KPI) są wyświetlane we wstępnie utworzonym raportowaniu. Ponadto współpracujemy ze wszystkimi naszymi klientami, aby zapewnić, że możemy spełnić lub udostępnić narzędzia do oferowania wszelkich innych wymaganych funkcji raportowania.
W jaki sposób system ochrony przed oszustwami lub usługa są skalowane w celu zaspokojenia rosnących potrzeb transakcyjnych? Jakie sprawdzone możliwości są używane do obsługi wysokich poziomów transakcji w bazie klientów ochrony przed oszustwami?
Ochrona przed oszustwami jest oparta na platformie Microsoft Azure w chmurze i korzysta z tej samej skalowalności chmury, którą platforma Azure zapewnia wszystkim swoim klientom. Oprócz swoich klientów zewnętrznych ochrona przed oszustwami obsługuje skalę własnej firmy Microsoft od kilku lat i nie napotkała żadnych wyzwań w skali.
Dodatkowe zasoby
Zagadnienia prawne — często zadawane pytania
Prywatność i zabezpieczenia — często zadawane pytania