利用 Azure Functions 和 Didit 构建自适应欺诈评分系统 (ZH)

可扩展的欺诈检测Azure Functions 提供弹性扩展能力，可实时处理大量的身份验证事件，适应不断波动的需求，无需手动配置。

实时自适应评分事件驱动架构能够即时处理新的验证数据，使欺诈分数能够动态更新和调整，从而实现更准确和及时的风险评估。

成本效益通过 Azure Functions 进行无服务器计算意味着只需为所消耗的计算资源付费，与传统的始终在线服务器基础设施相比，显著降低了运营成本。

Didit 增强安全性Didit 的 AI 原生身份平台无缝集成到事件驱动的欺诈工作流中，提供强大的身份验证、被动和主动活体检测以及 AML 筛选，通过可靠的身份数据强化自适应欺诈评分。

在动态威胁环境中对自适应欺诈评分的需求

在当今的数字经济中，静态的欺诈检测规则已不再足够。欺诈者不断演变其策略，这使得企业必须采用自适应欺诈评分系统。这些系统根据新数据和新兴模式实时学习和调整，以准确识别和降低风险。传统的单体架构往往难以跟上这种对敏捷性和可扩展性的需求。解决方案在于利用现代云原生方法，特别是无服务器事件驱动架构，来构建弹性且响应迅速的欺诈预防机制。

自适应欺诈评分超越了简单的基于规则的检查。它结合了机器学习模型，这些模型持续摄取来自各种来源的数据——身份验证结果、交易历史、设备智能和行为分析——以计算每个用户或交易的动态风险分数。然后，这个分数决定了适当的操作，从无缝批准到要求进一步验证，甚至直接拒绝。挑战在于如何高效且大规模地协调这种复杂的数据流和计算。

无服务器事件驱动架构：敏捷性的基础

以 Azure Functions 为代表的无服务器计算为自适应欺诈评分系统提供了理想的骨干。在事件驱动架构中，特定功能由事件触发——例如用户提交 ID 进行验证、发生新交易或可疑登录尝试。这种模型具有几个关键优势：

• 弹性可扩展性： Azure Functions 根据需求自动扩展或缩减，无需手动干预即可处理突发活动。这对于欺诈检测至关重要，因为流量可能不可预测。
• 成本效益： 您只需为您函数消耗的计算时间付费，消除了管理空闲服务器的开销。
• 解耦： 组件是松散耦合的，这意味着系统某一部分的更改（例如，更新欺诈评分模型）不会影响其他部分，从而提高了敏捷性和更易于维护。
• 实时处理： 事件发生时即进行处理，从而实现近乎实时的欺诈检测和响应。

想象一个用户尝试注册的场景。一个事件被触发，将用户的详细信息和验证数据传递给 Azure Function。然后，此函数可以协调一系列检查，包括调用像 Didit 这样的身份验证服务，并将结果输入机器学习模型以更新用户的欺诈分数。整个过程在几毫秒内完成，确保了流畅的用户体验，同时保持了强大的安全性。

集成 Didit 以获取强大的身份验证信号

有效自适应欺诈评分的核心是可靠的身份数据。这就是 Didit，一个 AI 原生身份平台，发挥关键作用的地方。Didit 的模块化架构允许企业将强大的身份验证原语无缝集成到其无服务器事件驱动的工作流中。当事件触发身份检查时，Azure Function 可以调用 Didit 的 API 来执行一系列验证：

• 身份验证（OCR、MRZ、条形码）： Didit 准确地从政府颁发的证件中提取和验证数据，确保其真实性。
• 被动和主动活体检测： Didit 的高级活体检测可防止深度伪造和演示攻击，确认用户是真实存在的活人。这对于防止账户盗用和合成身份欺诈至关重要。
• 1:1 人脸比对： 通过将自拍照与身份证件进行比对，Didit 确认提交身份证件的人是其合法所有者。
• AML 筛选和监控： 对于合规性要求高的行业，Didit 根据全球观察名单和制裁名单进行筛选，为风险评估提供基本数据。
• IP 分析和设备智能： Didit 提供有关用户连接和设备的关键见解，帮助检测 VPN 使用、代理或可疑设备模式，这些通常表明存在欺诈。

Didit 验证过程的结果——例如文档真实性分数、活体检测结果和观察名单命中——然后反馈到事件流中。另一个 Azure Function 可以使用这些事件，通过高保真身份信号丰富欺诈评分模型，从而实现更精确和自适应的风险评估。

使用 Azure Functions 和 Didit 构建自适应欺诈评分管道

使用 Azure Functions 和 Didit 的典型自适应欺诈评分管道可能如下所示：

1. 事件摄取： 用户操作（例如，账户创建、交易发起）触发事件，这些事件发布到 Azure 事件中心或服务总线。
2. 初始处理 (Azure Function)： Azure Function 由这些事件触发。它收集初始数据点（例如，IP 地址、设备类型），并调用 Didit 的 API 进行初始身份验证和活体检测。
3. 数据丰富和评分 (Azure Function)： 来自 Didit 的结果以及其他上下文数据（例如，历史用户行为、交易详细信息）传递给另一个 Azure Function。此函数运行机器学习模型以计算更新的欺诈分数。Didit 的 IP 分析和设备智能可以在此处集成，以进一步丰富数据。
4. 决策和行动 (Azure Function)： 根据欺诈分数，最终的 Azure Function 触发适当的操作：自动批准、标记进行手动审查、请求额外验证（例如，通过 Didit 进行地址证明），或阻止该操作。
5. 反馈循环： 手动审查结果或后续欺诈事件反馈到系统中，以重新训练机器学习模型，确保持续适应。

这种模块化、事件驱动的方法允许快速迭代和部署新的欺诈检测策略。企业可以轻松地从 Didit 广泛的产品套件中更换或添加新的验证步骤，而不会中断整个系统。

Didit 如何提供帮助

Didit 是 AI 原生、开发者优先的身份平台，旨在无缝集成到现代事件驱动架构中，就像本描述中介绍的那样。我们的模块化架构提供即插即用的身份检查，这对于自适应欺诈评分至关重要。通过 Didit，您可以获得：

• 全面的身份验证： 利用 OCR、MRZ 和条形码扫描进行强大的文档验证，这是欺诈预防的基石。
• 高级活体检测： 通过被动和主动活体检测对抗复杂的欺诈，确保用户的真实存在。
• AI 原生精度： 我们的平台基于先进的 AI 构建，提供高度准确的验证结果，可输入您的欺诈评分模型。
• 模块化和灵活性： 只需集成您需要的身份原语，从 1:1 人脸比对到 AML 筛选和监控，以及电话和电子邮件验证，精确定制您的欺诈预防策略。
• 成本效益： Didit 提供免费的核心 KYC、按成功检查付费和无设置费，使其成为可扩展解决方案的经济选择。

通过实时提供结构化、高质量的身份数据，Didit 使您的 Azure Functions 能够做出更智能、更快、更具适应性的欺诈决策，保护您的企业和客户免受不断演变的威胁。

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