Обучаясь на десятках миллиардов транзакций, эта самоконтролируемая модель захватывает тонкие паттерны среди эмитентов карт, банков и других, создавая мощные встраивания.
Результат?
97% уровень обнаружения сложных атак на карты, ( выросший с 59% ), а также улучшенное предсказание споров и оптимизация авторизации.
Визуальное представление: проекция t-SNE демонстрирует этот прорыв. Оранжевые точки [легитимные транзакции] доминируют справа, в то время как голубовато-зеленый кластер [неопределенные/тестирование карт] сосредоточен слева.
Разбросанные зеленые точки намекают на выбросы, подчеркивая способность модели точно различать типы транзакций.
Команда Stripe внедряет правильные инновации в платежах!
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Революция платежей на основе трансформеров Stripe
Обучаясь на десятках миллиардов транзакций, эта самоконтролируемая модель захватывает тонкие паттерны среди эмитентов карт, банков и других, создавая мощные встраивания.
Результат?
97% уровень обнаружения сложных атак на карты, ( выросший с 59% ), а также улучшенное предсказание споров и оптимизация авторизации.
Визуальное представление: проекция t-SNE демонстрирует этот прорыв. Оранжевые точки [легитимные транзакции] доминируют справа, в то время как голубовато-зеленый кластер [неопределенные/тестирование карт] сосредоточен слева.
Разбросанные зеленые точки намекают на выбросы, подчеркивая способность модели точно различать типы транзакций.
Команда Stripe внедряет правильные инновации в платежах!