биллинг системы used IT
биллинг системы used IT
на определённую, но при этом одну из самых популярных..
её юзают такие монстры, как:
Сliеnt: 365 Inсоrроrаtеd
Industry: Digital Mеdiа/E-Tаiler
Highlights:
Flаgged $106,000 of frаudulent оrdеrs in a mоnth
Reduced mоnthly сhаrgebаck cоsts by $9,500
---
Client: Cасhе Sеrviсes Intеrnаtiоnal
Industry: Pаyment Prосеssing
Highlights:
Decrеаsed number of chаrgebacks by 85%
Reduced bаd trаnsactions by mоre than 92%
---
Client: ChangeIP.com
Industry: DNS/Dоmain Name Rеgistrаtion Prоvider
Highlights:
Reduced lоsses from fraud by more than 90%
Enhanced order screening by reducing false positives
---
Client: Mecca Hоsting
Industry: Wеb Hоsting
Highlights:
Eliminated chаrgеbacks by аdding CCFDs
Intеgrаted, tеsted, and implemеnted CCFDs in one day
---
Сliеnt: Rеd Fоx UK
Industry: Sоftware Dеvеlоpment/Web Hosting
Highlights:
Incrеasеd rеvеnuе by 4%
Rеducеd numbеr of сhаrgеbаcks by 90% , ну и т.д.
Банки и финансовые организации проводят огромное количество транзакций и мониторить все это человеку не под силу. По этому они используют автоматизированные системы сбора, обработки и анализа данных по всем операциям. Технология извлечения полезной информации из баз данных называется Data Mining.
Data Mining – процесс обработки баз данных для выявления скрытых закономерностей.
В основе этого процесса могут быть различные алгоритмы такие как:
• нейронные сети (самые распространенные, имитирующие работу нервной системы);
• дерева решений;
• генетические алгоритмы;
• системы рассуждений на основе аналогичных случаев.
Кому интересно более подробно узнать о DM можете найти материал в сети хотя поверьте мне нам более подробно не нужно.
Программные продукты предоставляют разные фирмы от IBM и Oracle до менее общеизвестных как SPSS (www.spss.com) или kxen.com. На их сайте можете посмотреть для каких банков они устанавливали эти системы. Конечно интересно было бы получить себе для ознакомления какой нибуть их продукт но проблема в том что товар доставляется только на дисках а не скачивается и он достаточно специфичный и требует заточки под конкретную организацию что без суппорта и предварительного обсуждения с их конторой не получится. Но даже если бы нас и были аналоги продукции которой пользуются банки и прочие то это нам никак не помогло так как их смысл в том что они самообучающиеся. То есть на основе «опыта» банка, анализируя базы данных по транзакциям (в том числе и фродовым) система может присваивать новой транзакции уровень риска (или автоматически блокировать ее исполнение или передавать на рассмотрение оператору).
Как видим и тут без человека не обойтись (что и неудивительно так как все эти интеллектуальные системы есть лишь подобие человеческого интеллекта) но все равно они существенно снижают нагрузку на оператора предоставляя информацию в удобном для восприятия и анализа графическом виде когда оператор видит нетипичное поведение для нормального пользователя или наоборот типичное для ненормального – то есть фродового. Визуализация данных может быть самая разная (кому интересно ищите сами, мне лень вставлять сюда картинки). Так вот - не зная на основе каких данных система обучалась сам софт который ее анализирует – такая же груда хлама, как и компьютер без программного обеспечения. И даже если бы каким то чудесным образом удалось получить эту информацию то она устарела бы очень быстро как телефонный справочник потому что система адаптируется и совершенствуется непрерывно в следствии чего то что проходило вчера не проходит сегодня а то что проходит сегодня не будет проходить завтра. Конечно эта фраза значит что все таки на шаг впереди системы можно быть…. Можно но наступает момент когда система настолько совершенна (конечно не на 100%) что обманывать ее уже экономически нецелесообразно. Вопрос лишь в том – когда этот момент наступает.
копирайт представить не могу.. не помню кто писал..
PS сори.. эту же статью не увидел.. выложу эту.. может кому интересно будет
биллинг системы used IT
на определённую, но при этом одну из самых популярных..
её юзают такие монстры, как:
Сliеnt: 365 Inсоrроrаtеd
Industry: Digital Mеdiа/E-Tаiler
Highlights:
Flаgged $106,000 of frаudulent оrdеrs in a mоnth
Reduced mоnthly сhаrgebаck cоsts by $9,500
---
Client: Cасhе Sеrviсes Intеrnаtiоnal
Industry: Pаyment Prосеssing
Highlights:
Decrеаsed number of chаrgebacks by 85%
Reduced bаd trаnsactions by mоre than 92%
---
Client: ChangeIP.com
Industry: DNS/Dоmain Name Rеgistrаtion Prоvider
Highlights:
Reduced lоsses from fraud by more than 90%
Enhanced order screening by reducing false positives
---
Client: Mecca Hоsting
Industry: Wеb Hоsting
Highlights:
Eliminated chаrgеbacks by аdding CCFDs
Intеgrаted, tеsted, and implemеnted CCFDs in one day
---
Сliеnt: Rеd Fоx UK
Industry: Sоftware Dеvеlоpment/Web Hosting
Highlights:
Incrеasеd rеvеnuе by 4%
Rеducеd numbеr of сhаrgеbаcks by 90% , ну и т.д.
Банки и финансовые организации проводят огромное количество транзакций и мониторить все это человеку не под силу. По этому они используют автоматизированные системы сбора, обработки и анализа данных по всем операциям. Технология извлечения полезной информации из баз данных называется Data Mining.
Data Mining – процесс обработки баз данных для выявления скрытых закономерностей.
В основе этого процесса могут быть различные алгоритмы такие как:
• нейронные сети (самые распространенные, имитирующие работу нервной системы);
• дерева решений;
• генетические алгоритмы;
• системы рассуждений на основе аналогичных случаев.
Кому интересно более подробно узнать о DM можете найти материал в сети хотя поверьте мне нам более подробно не нужно.
Программные продукты предоставляют разные фирмы от IBM и Oracle до менее общеизвестных как SPSS (www.spss.com) или kxen.com. На их сайте можете посмотреть для каких банков они устанавливали эти системы. Конечно интересно было бы получить себе для ознакомления какой нибуть их продукт но проблема в том что товар доставляется только на дисках а не скачивается и он достаточно специфичный и требует заточки под конкретную организацию что без суппорта и предварительного обсуждения с их конторой не получится. Но даже если бы нас и были аналоги продукции которой пользуются банки и прочие то это нам никак не помогло так как их смысл в том что они самообучающиеся. То есть на основе «опыта» банка, анализируя базы данных по транзакциям (в том числе и фродовым) система может присваивать новой транзакции уровень риска (или автоматически блокировать ее исполнение или передавать на рассмотрение оператору).
Как видим и тут без человека не обойтись (что и неудивительно так как все эти интеллектуальные системы есть лишь подобие человеческого интеллекта) но все равно они существенно снижают нагрузку на оператора предоставляя информацию в удобном для восприятия и анализа графическом виде когда оператор видит нетипичное поведение для нормального пользователя или наоборот типичное для ненормального – то есть фродового. Визуализация данных может быть самая разная (кому интересно ищите сами, мне лень вставлять сюда картинки). Так вот - не зная на основе каких данных система обучалась сам софт который ее анализирует – такая же груда хлама, как и компьютер без программного обеспечения. И даже если бы каким то чудесным образом удалось получить эту информацию то она устарела бы очень быстро как телефонный справочник потому что система адаптируется и совершенствуется непрерывно в следствии чего то что проходило вчера не проходит сегодня а то что проходит сегодня не будет проходить завтра. Конечно эта фраза значит что все таки на шаг впереди системы можно быть…. Можно но наступает момент когда система настолько совершенна (конечно не на 100%) что обманывать ее уже экономически нецелесообразно. Вопрос лишь в том – когда этот момент наступает.
копирайт представить не могу.. не помню кто писал..
PS сори.. эту же статью не увидел.. выложу эту.. может кому интересно будет
Last edited:
