现实世界中的防欺诈指南

机器数据如何帮助查找异常情况并防止欺诈行为

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随着我们生活中越来越多的部分与数字化日益密切,欺诈成了一个越来越大的问题。想想我们生活中的所有账户,这些都易受到欺诈。这可以包括信用卡号码、银行账号、电子邮件地址、电话号码、家庭住址、用户 ID、处方、忠诚奖励或玩家标签。那么像 Telefonica 或杜克大学这样的组织如何应对诸如账户接管或教师工资被盗等欺诈行为?

请下载免费的《现实世界中的防欺诈指南》,以便了解:

  • 不同行业欺诈行为的增长情况
  • 现实世界的例子,显示诈骗如何触及我们生活的每一个部分
  • 组织如何在机器数据中发现欺诈迹象

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