这家反欺诈公司是谷歌前员工创立的
作者: 日期:2017年03月11日 阅:3,173

Rahul Pangam在谷歌从事了七年反欺诈工作,他创办了Simility来发挥自己的专长。Simility的建立初衷是通过数据科学家和适量的机器学习的结合减少网络欺诈。

在2014年5月,一群前谷歌工程师在Pangam带领下开始筹建Simility,由Pangam兼任首席执行官。他们的努力最终汇聚成了Simility平台,该平台于去年5月26日对公众开放。

迄今为止,Simility已筹集了720万美元的风险投资,投资者中Accel和Trinity Ventures赫然在列。

“在谷歌,我们通过种类繁多的产品建设和完善了滥用和欺诈检测体系。在Google,我们有资源去建立非常复杂的平台,但是我们意识到:更大的市场真正的需要是一个更好的欺诈防范体系。

Simility背后的核心技术是开源代码和定向专用的代码的组合。Pangam解释说,Simility利用开源数据库Cassandra NoSQL的支持对潜在的欺诈实例进行实时判断。

“我们尽可能地采用了开源技术,然后在其上构建我们专有的机器学习模型。相比这些,我们更愿意在那些可以做得出彩的地方投入大把精力。”

Simility最大的创新不是其核心技术,而在于它可以被定制来满足具体的使用需求。Pangam举例说,对于在线旅游业务来说,需要了解机票的购买地点和用户的目的地来辅助确定欺诈。但对于游戏公司来说,定义欺诈的方式截然不同,重要的是要了解用户如何购买游戏内的虚拟商品以及这些商品在购买后多久被使用。

在对欺诈行为和普通用户行为的区分上,特定属性可以产生巨大的差异。我们试着为具体客户定制专用模型。

定制中最大的难关在于对专业服务的需要。Pangam说,Simility试图将这种需要最小化,为此,他们采取了循序渐进的过程来驱使自动化技术完成定制。从架构的角度来看,企业和Simility平台的连接通过一行JavaScript代码或一个集成API来实现。Simility利用了世界各地的云数据中心为后端基础设施服务。

欺诈检测技术市场竞争激烈,Experian和Equifax等厂商都试图分一杯羹。据Pangam表示,Simility独树一帜的地方是它的定制功能,以及数据科学家对客户的手把手帮助。客户每周都可以和数据科学家沟通,从而不断调整和改进模型以应对欺诈行为。

Pangam表示:“我们建立了一种复合管理模式,客户能有一定程度的宏观控制权,而不是完全受制于机器学习模型。”

 

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