Навчаючись на десятках мільярдів транзакцій, ця самонавчальна модель захоплює тонкі патерни між емітентами карток, банками та іншими, створюючи потужні вектори.
Результат?
97% рівень виявлення складних атак на картки, що тестують (, підвищився з 59%), а також покращене передбачення суперечок і оптимізація авторизації.
Візуальна Інсайт: Проекція t-SNE демонструє цей прорив. Помаранчеві крапки [легітимні транзакції] домінують праворуч, тоді як синьо-зелений кластер [непевні/тестування карт] зосереджений ліворуч.
Розсіяні зелені крапки вказують на викиди, підкреслюючи здатність моделі точно розрізняти типи транзакцій.
Команда Stripe впроваджує правильні інновації в платежах!
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Революція платежів на основі Stripe Transformer
Навчаючись на десятках мільярдів транзакцій, ця самонавчальна модель захоплює тонкі патерни між емітентами карток, банками та іншими, створюючи потужні вектори.
Результат?
97% рівень виявлення складних атак на картки, що тестують (, підвищився з 59%), а також покращене передбачення суперечок і оптимізація авторизації.
Візуальна Інсайт: Проекція t-SNE демонструє цей прорив. Помаранчеві крапки [легітимні транзакції] домінують праворуч, тоді як синьо-зелений кластер [непевні/тестування карт] зосереджений ліворуч.
Розсіяні зелені крапки вказують на викиди, підкреслюючи здатність моделі точно розрізняти типи транзакцій.
Команда Stripe впроваджує правильні інновації в платежах!