評分報告

發行項
08/02/2024

Dynamics 365 Fraud Protection 提供分數報告，這些報告會使用創新的人工智慧（AI）技術來分析數據的歷史檢視，並協助您設定及調整最佳風險分數閾值。這項資訊接著可以轉換成規則，以協助您即時決定是否接受或拒絕客戶交易。

進階調適型 AI 和其他最先進的 AI 技術可用來產生每個交易的風險分數。風險分數越高，感知到的風險就越高。 ML 模型使用從 0 到 999 的風險分數範圍。分數會以10的增量匯總。下限會四捨五入，上限會四捨五入。例如，如果您從 35 到 64 選取分數，報表上的計量和圖表會顯示分數範圍從 30 到 69 的數據。

KPI

包含下列 KPI。

交易量 – 在所選日期範圍中，以計數或數量計算在分數或高於分數的交易量。
規則核准率 – 依決策規則核准的計數或數量，在分數以上的交易百分比。
手動檢閱率 – 依決策規則傳送以供檢閱的計數或金額，在分數上或高於分數的百分比。
規則拒絕率 – 依決策規則拒絕的計數或金額，在分數以上的交易百分比。
詐騙量 – 依計數或金額確認的詐騙交易。
詐騙率 – 已確認詐騙數量總計和非詐騙交易的百分比。
銀行接受率（適用時） - 銀行核准的交易百分比，超過傳送至銀行的總交易百分比，高於分數。

散發和效能報告

詐騙控制專業人員可以使用 散發和效能 報告來分析詐騙保護分數與其他數據區段之間的關係，例如決策、規則子句和交易狀態。

分數檢視

當您選取 [ 分數 ] 檢視時，會根據您選取的篩選來取得下列計量。

依分數 的交易量 – 每個分數中的交易量。
依分數的詐騙率
- 詐騙量 – 每個分數中已確認的詐騙交易數量。
- 詐騙率 – 每個分數中已確認詐騙和非詐騙數量總計的詐騙數量百分比。
依分數 排序的規則決策分佈 – 每個分數中規則決策的百分比。
規則決策率 – 規則評估的交易量，以及每個分數中每種類型的規則決策百分比。
銀行接受率按分數計算（適用時）
- 銀行核准的數量 – 每個分數中銀行核准的交易。
- 銀行核准率 – 每個分數中傳送到銀行的總金額中銀行核准交易的百分比。
依分數的交易狀態（套用時） - 每個分數中最新交易狀態的百分比。
最新觀察事件的狀態分佈（套用時） – 最新觀察事件或依分數標記事件之交易狀態的百分比分布。

時間序列檢視

當您選取 [時間序列] 檢視時，會根據您選取的篩選來選取下列計量。

交易量 – 交易量。
詐騙率
- 詐騙量 – 標示為詐騙的交易量。
- 詐騙率 – 詐騙量占已確認詐騙和非詐騙交易總數的百分比。
規則決策分佈 – 規則決策百分比。（規則決定包括核准、拒絕、檢閱和挑戰。
規則決策率 – 規則決策的百分比分布。
銀行接受量和利率 – 銀行核准的交易量，以及銀行核准交易總數中銀行核准交易的百分比。
交易狀態（適用時） – 交易最新狀態的百分比分布。
最新觀察事件的狀態分佈（適用時） – 最新觀察事件或標籤事件中交易狀態的百分比分布。

資料表檢視

統計數據表檢視會根據選取的篩選條件，顯示每個分數範圍的下列計量。

交易量
拒絕率
非詐騙量
詐騙量
詐騙率
傳送至銀行量（適用時）
銀行接受率（適用時）

作業分析報告

作業分析報告會根據歷程記錄日期計算分數閾值的統計數據。這項資訊可協助詐騙控制專業人員瞭解分數閾值變更的潛在影響，並選取其分數規則的分數閾值。

分數分佈 – 超過交易總數分數的磁碟區百分比。若要進一步放大和縮小分析，您可以使用 x 軸來調整分數範圍，以及 Y 軸來調整百分比範圍。
模型效能 – 接收者操作特性（ROC）曲線，其中 x 軸代表累計誤判率，而 y 軸代表累計真真率。您可以調整 x 軸和 Y 軸，以進一步放大和縮小分析。
分數影響分析 – 統計數據表檢視會顯示下列 KPI：
- 拒絕的速率 – 超過總交易量的分數中拒絕的磁碟區百分比。
- 偵測率 – 詐騙量在分數或高於分數的百分比，超出詐騙量總數。
- 誤判率 – 非詐騙量在分數或高於分數的百分比，超出非詐騙量總數。
- 核准的詐騙率 – 分數下的詐騙數量百分比，超過該分數下的總詐騙和非詐騙量。
- 精確度 – 分數或高於分數的詐騙數量百分比，超出分數的總詐騙和非詐騙量。
分數截止模擬 – 假設輸入分數截斷，會計算下列計量：
- 位於或高於截止點的磁碟區
- 截止點的百分比
- 截斷下的欺詐量
- 截斷下的欺詐率
- 在指定分數截止下、在或以上之磁碟區的時間序列圖表，以及位於或高於截止點的百分比
- 在指定的截止下，詐騙交易和詐騙率的時間序列圖表

收益優化器報告

利潤優化器報告會根據給定的獲利率和分數範圍的估計百分比計算凈利潤和累計凈利潤百分比（以 10 的增量為單位）。報表是專為購買所設計，因此需要啟用金額計算。

淨利潤 – 非詐騙交易的利潤 減去詐騙交易貨物的成本。
累計凈利潤達到百分比 – 凈利潤的百分比 ，或低於總可能的非詐騙利潤。
累計凈利潤 – 從分數 0 到 999 的累計凈利潤。

篩選

除了一般篩選之外，您還可以使用下列篩選條件進一步分析數據。您可以選取不同的篩選，並檢查分析的計量。

分數 – 使用文字框或滾動條來選取所需的分數範圍。分數會以10的增量匯總。若為位中的數位，下限會四捨五入為0（零），上限會四捨五入為9。例如，如果您從 35 到 64 選取分數，報表上的計量和圖表會顯示分數範圍從 30 到 69 的數據。
商家規則決策 – 詐騙保護規則所做的決策。規則決策包括核准、拒絕、檢閱和挑戰。
商家最終決策 – 透過詐騙保護狀態 API 共用的最終決策。
決策規則/子句 – 透過詐騙保護規則引擎建立的決策規則和子句。
分數類型 – 可用的詐騙保護分數類型。
交易狀態（適用時） - 交易的最新狀態。
最新事件、狀態（套用時） – 來自最新標籤或觀察事件的交易狀態。
最新的詐騙事件、詐騙旗標（適用時） – 來自最新標籤或觀察事件的詐騙旗標值。

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