슬롯 나라 ​​슬롯 나라 정책 영향 - 사기 예방

이 사례 예는 제한적 슬롯 나라 정책이 AI/ML 도구에 미치는 영향을 살펴보고 사기의 사기 문제가 점점 커지는 경우 결제에 대한 결제 문제를 탐구합니다. 경제에 대한 의미는 디지털 혁신 시대에 중요하며 소기업, 중소 기업 (MSMES)을 포함하여 광범위합니다..

• AI/Machine Learning Solutions는 2020 년에 총 28.58 억 달러의 손실로 슬롯 나라의 증가하는 과제와 싸우고 2030 년까지 49.32 억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다..
• 슬롯 나라의 흐름은 이러한 AI/ML 도구가 우리가 의존하는 수준에서 수행하기에 필수적입니다. 하나의 글로벌 지불 네트워크의 고급 시스템은 2021 년 동안 260 억 달러의 사기를 예방할 수 있었고 2020 년보다 30% 더 많은 거래를 선별했습니다.

데이터 흐름에 대한 국가 제한은 전 세계에서 계속 확산됩니다. 우리는 데이터 현지화 요구 사항과 데이터 및 개인 정보 보호에 대한 단편화 된 표준이 우리가 기대하고 의존하게 된 주문형 서비스 및 실시간 시스템을 깨뜨릴 수있는 변곡점에 빠르게 도달하고 있습니다..

사기 탐지 및 예방은 제한적 슬롯 나라 프레임 워크가 서비스 및 시스템에 영향을 미치는 중요한 예입니다. 이러한 추세와 싸우고 정확하고 효과적인 사기 예방 시스템을 유지하려면 AI/ML 솔루션이 강화되어야하며 슬롯 나라 세트는 광범위해야합니다. 슬롯 나라가 많을수록 모델이 사기를 감지하는 데 더 효과적입니다..

범죄자들과 보조를 맞추지 못하면 소기업, 중소 기업 (MSMES)을 포함하여 경제에 대한 광범위한 비용을 가질 수 있습니다. Digital Commerce는 많은 마이크로, 중소 기업 (MSME)이 더 많은 청중에게 도달하고 고객에게 더 많은 선택을 제공 할 수있게합니다. 그러나 MSME는 종종 디지털 혁신으로 사기 활동에 대한 노출을 증가시키는 특수 기술과 자원이 부족합니다. 신뢰는 글로벌 결제 네트워크에 배치되어 있으며, 전 세계 데이터 세트를 사용하여 사기꾼, 기타 악의적 인 행위자, 심지어 주권이나 국경을 존중하지 않는 정교한 국가 국가들과 싸우기 위해 사전 사기 분석의 이점을 제공 할 수 있습니다.