DataVisor 維擇科技是一家在反欺詐領域發展多年的公司。
2015年10月，DataVisor曾獲GSR（金沙江創投）和NEA（New Enterprise Associates）領投的1450萬美元A輪融資；2016年5月獲元生資本B輪融資；2018年2月完成了C輪4000萬美元融資，由紅杉中國領投，現有投資方NEA和GSR跟投。
DataVisor維擇科技的優勢在于無監督機器學習技術的研發和工程落地。通過分析所有用戶行為數據，在高維特征空間中對用戶進行聚類，聚類之后對于疑似存在風險的群體，歐洲服務器，觀察群體內用戶之間的關聯，越是緊密越是可疑。
近日，DataVisor維擇科技宣布推出全面反欺詐管理解決方案dCube，讓企業內所有涉及欺詐和風險的團隊在一個平臺上進行操作，直接投入生產服務。用戶根據業務邏輯輸入數據信息，平臺進行數據清洗、特征工程、模型生成調優、審核上線和實時監控，追求輕量化和快速對接。
對于有著管理、業務、技術、數據不同訴求的企業內相關人士，dCube集合了無監督機器學習引擎、有監督機器學習引擎、規則引擎和個體異常檢測引擎技術的功能，為整個風險團隊服務增益。
具體而言：
業務經理需要了解風險和風險對業務的影響，進而為產品線和增長戰略提供信息，dCube可以提供欺詐和風險應用。
欺詐風險分析師需要調查和管理欺詐案件，包括查看涵蓋個人資料和交易歷史的整個賬戶信息，進而分析最新的欺詐趨勢和模式，dCube可以提供模型和檢測概要。
數據學家和工程師需要建立和測試欺詐和風險模型，跟蹤模型性能并進行實時調整，進而整合新數據源并評估欺詐信號，dCube可以提供數據和特征管理。
合規官員需要統籌管理欺詐現象，需要執行審計并評估合規風險，確保滿足數據和模型治理需求，dCube基于上述能力實現其管理需求。
支持實現以上能力的技術，涵蓋了預警未知風險、檢測未知攻擊、模型自動迭代和調優無監督機器學習引擎、結合DataVisor 無監督機器學習引擎（UML）結果和特征，可以更快、更準的識別已知的欺詐攻擊的有監督機器學習引擎、通過UML 檢測結果產生基于IP、設備指紋、設備UA、MAC地址、郵箱、手機號等規則，需要強規則監管的業務，需要靈活調整業務規則的規則引擎，和實時服務、貼合細分場景，評估個體風險，建立用戶標簽和用戶畫像的個體異常檢測引擎。
具體落地到場景，DataVisor AI反欺詐解決方案支持用戶直接應用標準化場景模板并對不同場景調優。用戶可以根據自己的業務，應用模板，導入數據，創建不同的優化規則。例如電商行業的薅羊毛場景、信用卡的借貸審核場景、以及盜號、交易、轉賬、評論等不同行業的不同場景。
細分到獲客方式，首先是面向全球大型企業的直銷團隊；其次，DataVisor通過不同行業的合作伙伴進行渠道銷售。例如微軟谷歌云此類技術型云計算廠商、KPMG此類咨詢公司，以及中國市場較多的系統集成商和數據廠商。
談及盈利，以往DataVisor會根據用戶量和場景、對接方式是實時還是批量，進行收費；對于dCube 平臺，DataVisor會根據用戶使用的體系架構、使用場景的數量、對接方式進行收費。
對于反欺詐效果的行業評估標準，DataVisor創始人謝映蓮沒有多談技術指標，而是強調了工程化能力。她分享到首先業務結果的提升是客戶最關注的；其次產品的用戶界面可操作性，簡便性也是重要的考評維度；最終，云服務器租用，能否和生產過程快速對接、產生價值，是很重要的銜接環節。技術維度上的提升檢測率，降低誤傷率是一貫的標準。
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