Graph Neural Networks 및 Neo4j를 사용하여 실시간 사기 탐지 시스템 구축 완벽가이드
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Graph Neural Networks 및 Neo4j를 사용하여 실시간 사기 탐지 시스템 구축 완벽가이드
Graph Neural Networks 및 Neo4j를 사용하여 실시간 사기 탐지 시스템 구축
인공지능/AI 전문 정보
LexisNexis의 사기 실제 비용 연구에 따르면 은행은 매년 사기로 인해 4,420억 달러 이상의 손실을 입고 있습니다. 기존의 규칙 기반 시스템은 따라잡지 못하고 있으며, Gartner는 공격자가 규칙을 업데이트할 수 있는 것보다 더 빠르게 적응하기 때문에 새로운 사기 패턴의 50% 이상을 놓치고 있다고 보고합니다. 동시에 […] Graph Neural Networks 및 Neo4j를 사용하여 실시간 사기 탐지 시스템 구축 게시물이 Analytics Vidhya에 처음 게재되었습니다.
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LexisNexis의 사기 실제 비용 연구에 따르면 은행은 매년 사기로 인해 4,420억 달러 이상의 손실을 입고 있습니다
상세 분석
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정리
기존의 규칙 기반 시스템은 따라잡지 못하고 있으며, Gartner는 공격자가 규칙을 업데이트할 수 있는 것보다 더 빠르게 적응하기 때문에 새로운 사기 패턴의 50% 이상을 놓치고 있다고 보고합니다
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