슬롯 추천 데이터 정책 영향 - 슬롯 추천 예방

이 사례 예에서는 점점 증가하는 결제 사기 문제에 대처하기 위해 AI/ML 도구에 대한 제한적인 데이터 정책의 영향을 살펴봅니다. 디지털 변혁 시대에 경제에 미치는 영향은 중요하며 영세 기업(MSME)을 포함하여 광범위합니다.

• AI/기계 학습 솔루션은 2020년에 총 285억 8천만 달러의 손실을 입은 지불 사기 문제에 보조를 맞추고 이에 대처하는 데 중요한 도구가 되었으며 2030년까지 493억 2천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
• 데이터 흐름은 이러한 AI/ML 도구가 우리가 의존하는 수준에서 작동하는 데 필수적입니다. 한 글로벌 결제 네트워크의 고급 시스템은 2021년에 260억 달러 규모의 사기를 방지할 수 있었고 2020년보다 30% 더 많은 거래를 검사할 수 있었습니다.

슬롯 추천 흐름에 대한 국가적 제한이 전 세계적으로 계속 확산되고 있습니다. 우리는 슬롯 추천 현지화 요구 사항과 슬롯 추천 및 개인 정보 보호에 대한 단편적인 표준으로 인해 우리가 기대하고 의존해 온 주문형 서비스와 실시간 시스템이 중단되기 시작할 수 있는 변곡점에 빠르게 도달하고 있습니다.

사기 탐지 및 예방은 제한적인 데이터 프레임워크가 서비스와 시스템에 영향을 미치는 중요한 예입니다. 이러한 추세에 맞서고 정확하고 효과적인 사기 방지 시스템을 유지하려면 AI/ML 솔루션을 강화하고 데이터 세트가 광범위해야 합니다. 데이터가 많을수록 모델이 사기를 탐지하는 데 더 효과적입니다.

범죄자들과 보조를 맞추지 못하면 중소기업(MSME)을 포함하여 경제에 광범위한 기반 비용이 발생할 수 있습니다. 디지털 상거래를 통해 많은 중소기업(MSME)이 더 많은 청중에게 다가가고 고객에게 더 많은 선택권을 제공할 수 있습니다. 그러나 중소기업에는 디지털 전환으로 인해 증가하는 사기 활동에 노출되는 상황에 대처할 수 있는 전문 기술과 리소스가 부족한 경우가 많습니다. 사기꾼, 기타 악의적인 행위자, 심지어 주권이나 국경을 존중하지 않는 정교한 국가와 싸우기 위해 글로벌 데이터 세트를 사용하여 사전 사기 분석의 이점을 제공할 수 있는 글로벌 결제 네트워크에 의존하고 있습니다.