使用 Didit、Flink 和特征存储实现实时欺诈信号编排 (ZH)

实时优势利用 Apache Flink 对身份和行为数据进行即时处理，实现欺诈的即时检测和响应。

统一特征管理利用特征存储集中管理并向实时和批处理欺诈模型提供一致、高质量的特征，提高准确性并减少数据不一致性。

智能身份验证集成 Didit 的 AI 原生身份验证，包括身份验证和被动与主动活体检测，在用户注册和交易时生成关键的欺诈信号。

模块化和可扩展架构构建灵活的欺诈预防系统，通过将 Didit 等一流工具与您的数据基础设施相结合，适应新威胁并随业务扩展，提供全面的保护。

数字欺诈不断演变的格局

在当今数字优先的世界中，企业面临着日益复杂的欺诈攻击。从合成身份欺诈到账户盗用和深度伪造，欺诈者不断创新。传统的静态欺诈检测系统往往过于迟缓和被动，导致重大的经济损失和声誉损害。有效欺诈预防的关键在于实时信号编排——即时收集、处理和响应欺诈指标的能力。

这种挑战因大量可能指示欺诈的数据点而变得更加复杂。身份验证数据、行为模式、设备智能和交易历史都提供了线索。关键需求是实时结合这些不同的信号，以做出明智、快速的决策。这就是实时流处理、强大的特征存储和高级身份验证平台等强大技术组合变得不可或缺的原因。

使用 Apache Flink 构建您的实时欺诈检测引擎

Apache Flink 是一个最先进的流处理框架，能够处理高吞吐量、低延迟的数据流。它是实时欺诈检测系统的理想骨干，因为它可以在事件发生时立即处理，而不是批量处理。这种能力对于在欺诈活动发生时识别它们至关重要，例如快速创建账户、可疑的登录尝试或异常的交易行为。

想象一下用户尝试创建账户。Flink 可以立即摄取此事件。同时，它可以处理来自各种来源的信号：确认用户位置的 IP 分析、电话号码验证，以及最重要的，来自 Didit 等身份验证平台的结果。如果 Didit 的身份验证检测到篡改的文档，或者其被动与主动活体检测检测到深度伪造尝试，Flink 可以触发即时警报或阻止交易，从而在欺诈影响您的业务之前进行预防。Flink 跨流维护状态的能力允许进行复杂的模式识别，识别可能指示协同欺诈攻击的事件序列。

特征存储在欺诈预防中的作用

特征存储是用于管理和提供机器学习特征的集中式存储库。在欺诈检测的背景下，它们在确保不同模型（例如，注册欺诈与交易欺诈）和不同环境（例如，实时推理与批量训练）之间特征的一致性和可重用性方面发挥着关键作用。一个良好实现的特征存储可以显著加速欺诈模型的开发和部署。

考虑一个特征，例如“过去 5 分钟内失败登录尝试的次数”或“过去 30 天的平均交易价值”。特征存储可以计算并存储这些特征，使它们可以立即用于基于 Flink 的实时欺诈模型或用于训练和分析的离线模型。这消除了特征漂移的常见问题，即训练中使用的特征与生产中使用的特征不同，导致模型性能下降。通过将 Didit 强大的身份验证输出——例如活体分数、面部相似度分数（来自 1:1 人脸比对）或 AML 筛选结果——与特征存储中的其他行为数据相结合，您的欺诈模型将获得更丰富、更可靠的检测数据集。

集成 Didit 以获取全面的以身份为中心的欺诈信号

Didit 作为 AI 原生身份平台，是任何现代欺诈预防策略中的关键组成部分。它提供了一套模块化工具，可直接生成与用户身份相关的高保真欺诈信号。例如，Didit 的身份验证使用 AI 驱动的 OCR 从 4000 多种文档类型中提取和验证数据，即时标记可疑文档。其被动与主动活体检测功能对于防止欺骗攻击和深度伪造至关重要，确保与您系统交互的人是真实存在的。

通过将 Didit 的结果直接集成到您的 Flink 流和特征存储中，您可以利用关键的以身份为中心的数据来丰富您的实时欺诈模型。高活体分数、自拍与身份证照片之间的完美 1:1 人脸比对，或 Didit 的干净 AML 筛选结果可以显著减少合法用户的误报。相反，低活体分数或失败的文档真实性检查可以立即触发高风险警报，促使进一步调查或自动阻止。Didit 的电话和电子邮件验证以及 IP 分析通过验证联系方式和评估网络风险，增加了额外的保护层，为您的实时编排引擎提供更多信号。

Didit 如何提供帮助

Didit 提供了强大、实时欺诈信号编排系统所需的必要身份验证原语。我们的 AI 原生平台提供模块化架构，允许企业根据需要集成特定的验证检查，无需复杂的设置费用。Didit 的免费核心 KYC 层使企业能够立即开始验证身份并生成关键欺诈信号，无需前期成本。

通过 Didit，您可以访问身份验证（OCR、MRZ、条形码）、被动与主动活体检测、1:1 人脸比对与人脸搜索、AML 筛选与监控、地址证明、年龄估算、电话与电子邮件验证以及NFC 验证。这些产品生成丰富、实时的实时数据点，可以直接输入您的 Flink 流和特征存储，使您的欺诈模型能够做出更准确、及时的决策。Didit 的开发者优先方法，通过即时沙盒访问和简洁的 API，确保无缝集成到您现有的基础设施中，使其成为构建面向未来欺诈预防策略的首选。

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