[数据挖掘新闻] 信任与安全方面的7大数据科学用例 [推广有奖]

信任与安全方面的7大数据科学用例
介绍
什么是信任与安全？信任与安全在现代世界中起什么作用？
我们经常在众多网站和平台上遇到“信任与安全”这个单词组合。呼吁规范参观者和专家之间的互动，使之公平与和平。
从电子商务网站到社交网络的每个人都需要防止欺诈，并为访问者提供高级别的安全性。该平台竭尽所能，以赢得访问者的信任。渴望交流，购买，学习等的人们会积极地访问安全和受信任的平台。如此频繁地使用信任和安全一词并不奇怪。这些术语的性质紧密相关。信任是一个多维概念。信任品牌，来源等可以增强潜在用户的信心和安全感。
欺诈识别
消费者的期望正在迅速增长。所有客户都愿意定期获得出色的经验。因此，对于许多服务和产品提供商而言，建立数字信任和安全已变得至关重要。高层管理人员必须尽力组织一个有效的欺诈管理系统，因为当今领先于欺诈行为比以往任何时候都更加棘手。   
欺诈和网络犯罪正在使用难以发现的先进技术。改进在线执行非法活动方式的复杂机制正在不断发展。在发生违反信任事件之后，专门用于建立客户信任的年份可能只是浪费时间。
传统的欺诈检测操作需要欺诈筛查团队与欺诈检测软件一起使用，以汇总和合并历史数据。得益于数据科学和算法以及AI驱动的解决方案，与欺诈相关的损失率可以降至最低。
关于一些现实的例子：
Sift Science是一种全球欺诈检测系统，它使用机器学习技术来预测欺诈行为；
Yelp，Airbnb和Jet.com使用数据洞察力来保护自己免受内容和促销滥用，付款欺诈，伪造帐户和帐户接管等侵害。
应用智能数据技术可以大大减轻声誉风险。具有远见的组织将这些创新应用于检测欺诈，减少退款，执行社区审核和社区监视。
行业知识
不断增长的行业知识可以带来竞争优势，并有助于任何业务的增长。跟踪当前趋势，业务发展的最新新闻和创新将帮助您确保职业发展和客户信任度很高。
对个人数据的不断增长的需求要求制定策略以提高信任度和安全性。考虑一下。公司希望客户向他们不认识的人付款，并与他们分享包括信用卡号等在内的个人详细信息。信任和安全团队已成为组成部分-对于许多公司和组织而言，这是不可避免的部分。这些团队通常会考虑客户的数据保护和欺诈活动的预防。
作为信任和安全团队的宝贵成员，数据科学家的目标是身份，安全性和数字交互问题。数据科学家正在致力于开发和扩展数据基础架构，进行深入分析，优化统计算法和模型以促进战略决策。
信任和安全团队会更加努力地保护和执行信任和安全策略，解决客户的纠纷，促进财务交易等。其职责范围通常取决于公司或组织的类型以及所代表的业务领域。
价格优化
公司不再期望快速达到高销售额。顾客每天的购买习惯和决策变得更加复杂。提供的商品和服务种类繁多，这些商品和服务的高质量以及各种价格的报价对决策过程有很大影响。
价格是一项重要的管理决策。应考虑三种因素。这些是支付的意愿，增加的利润，目标和约束。智能价格优化包括大数据分析解决方案，可帮助预测客户对价格变化的反应和反应，以实现最大的销售和利润率。
安全在价格优化中至关重要。计算的可靠性是最关键的问题之一。这里还介绍了防止价格上涨的措施。在价格优化范围内应用了各种智能预测和警告机制来预测和检测负面影响。
有效的价格优化管理系统使公司对客户而言更加可靠。
信任人工智能
信任是互动的基础。对AI的信任可能会大大改善客户体验的质量。可以训练AI引擎和算法来执行各种任务，并促进信任和安全性改进过程。
将AI引入信任和安全改进过程为公司和组织带来了新的机会。借助AI驱动的软件，他们现在甚至可以在欺诈之前就检测并禁止用户进行可疑活动。此外，如果认为该来源不可靠，则可以选择禁止来自同一来源的IP。  
可以使用内部和外部数据调整AI模型以检测各种因素。因此，公司可以防止付款欺诈，帐户接管或帐户滥用。此外，人工智能的引入导致偏见的减少。事实证明，人工智能解决方案能够检测  人眼看似不够的隐藏偏见，但却会引起严重的问题。数据科学家设法防止偏差蔓延到他们的算法和模型中，同时又保留有用的偏差。  
机器人
近年来，聊天机器人已得到显着改善，并达到了在对话过程中很难区分聊天机器人和人的阶段。聊天机器人非常普遍。因此，每分钟聊天机器人都会来回传输大量个人数据。
收集个人身份信息对于聊天机器人的操作至关重要。结果，它们可能成为攻击或欺诈的对象。在这种情况下，必须精确定义限制和隐私边界。在委托人很大程度上依赖于受托人的情况下，信任至关重要。聊天机器人的可靠性可以根据信任分数来确定。信任分数是一种机制，它是包含成功验证的事务的事务注册表。  
此外，聊天机器人还必须处理滥用行为。除了认识到来自客户的虐待之外，聊天机器人还必须不要虐待他人。
网络安全
在现代世界中，设备和数据连接性的提高也增加了风险。为了将这些风险降到最低，组织在信托和安全团队中投入了资金。
信任与安全团队努力工作，为客户提供高水平的安全性并消除欺诈活动。信任与安全团队的关键利益之一就是政策执行。
网络安全是一个更高层次的问题。网络安全涵盖了更大范围的问题。它的关键任务是为所有有价值的数据提供安全性。因此，信任与安全以及网络安全是相互依存的。网络安全采用了大量技术和措施来确保数据的完整性，机密性和可用性。对所有这些技术以及整个数据管理和存储系统的信任问题从来没有像现在这样热门。涉及个人和财务数据安全的每一天，风险越来越高。公司和组织面临寻找新方法以提供足够的安全级别并鼓励客户信任的需求。
由AI提供的高级安全工具，实时分析功能，预测算法扩大了行动范围，可防止受到网络攻击。
分析工具
先进的预测分析技术和系统在很大程度上有助于公司或组织的信任和安全。先进的预测分析已应用于安全的各个方面，并证明了其有效性。
适当的数据分析策略可以解决许多问题。例如，预测分析可用于事件预测和数据驱动的决策。
此外，分析还有助于定义失去信任的位置。大数据分析为监视和分析以前对公司隐藏的流程提供了机会。大数据安全工具涵盖安全信息和事件管理技术以及性能和可用性监视技术的范围。因此，大数据分析工具可以快速发现网络上的设备并支持事件响应工作流。
结论
我们生活在这样的时代：由于各种网站，平台，媒体和网络的积极使用，个人数据公开可用。通过注册，进入不同系统，在线支付等过程获得的数据，对于客户和公司都具有巨大的价值。此外，此信息使欺诈者和您的公司竞争对手感兴趣。
鼓励客户信任并确保安全感是我们时代的一项艰巨任务。数据科学及其智能算法，模型和创新方法已成为这场战争中的可靠武器。
随着在线交互数量的增加，对信任和安全数据驱动的工具和技术的投资也随之增加。信任和安全措施的重要性前所未有。

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