数据科学在信任与安全领域的7个典型用例

什么是信任和安全？它们在当前世界中扮演什么角色?我们经常在许多网站和平台上遇到“信任与安全”这个词。它被要求规范访客和平台之间的交互，以此促使用户的权益得到保障。

从电子商务网站到社交网络，都需要防止欺诈，并为访问者提供高水平的安全性。这些平台需要尽其所能获得访客的信任。渴望交流、购买、学习等等一众广泛人群，往往会更倾向于访问那些安全可信的平台。“信任”和“安全”这两个词经常一起使用，这没什么奇怪的，这两个术语的性质是密切相关的。信任是一个多维度的概念，对品牌、来源等的信任增强了潜在用户的信心和安全感。

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欺诈检测

消费者的期望增长极其迅速。所有的客户都愿意定期获得卓越的体验。因此，建立数字信任和安全体系已成为许多服务和产品供应商的关键战略。企业高层必须尽力组织一个有效的欺诈管理系统，因为如今，如何防止欺诈问题已经比以往任何时候都要棘手。

欺诈和网络犯罪通常使用的是难以发现的先进技术和手段。越来越复杂的机制逐渐出现，被许多不法分子借以提高其网上非法活动能力。一旦发生信任崩溃事件，企业多年来辛苦建立客户信任可能将毁于一旦。

传统的欺诈检测操作包括欺诈筛查团队使用欺诈检测软件来对历史数据进行总计和目录合并。得益于数据科学、算法和人工智能解决方案，我们有可能将欺诈带来的损失降到最低。

数字智能技术的应用可以大大降低风险，有远见的组织应用这些创新来预防欺诈行为，减少退单拒付，执行社区审核和社区监督。

行业知识

不断积累行业知识会带来竞争优势，并有助于推动业务的增长。为您的业务发展了解当前的趋势、最新的行业新闻和创新应用，将帮助您获得专业性的增长和高客户信任度。

个人数据需求的不断增长，需要能够提高信任和安全的发展策略。想想看，如电商平台，希望他们的用户向其不认识的人付款，并且分享他们的个人信息，甚至包括信用卡号码等。在这种情况下，信任和安全团队就成为许多公司和组织不可避免的组成部分。这些团队通常需要考虑客户的数据保护和欺诈行为的预防。

作为信任和安全团队的重要成员，数据科学家主要关注身份、安全和数字交互问题。数据科学家通过开发和扩展数据基础设施，进行深入分析，优化统计算法和模型，以促进战略决策。

信任和安全团队努力保护和执行其信任和安全策略，解决客户纠纷，促进金融交易等。他们的职责范围通常取决于公司或组织的类型以及他们所代表的业务领域。

价格优化

公司不能再指望很快就获得高销量，顾客的购买习惯和决策每天都在变得越来越复杂。商家提供的商品和服务种类越来越多，这些商品和服务的质量，以及各种价格优惠对决策过程有相当大的影响。

价格是一个重要的决策因素，部分主要涉及到三个问题，包括支付意愿、增量利润、目标和约束。智能价格优化包括通过分析解决方案，帮助企业预测客户对价格变化的反应，以实现销售和利润最大化。

在价格优化中，安全性是非常重要的，运算的可靠性是最关键的问题之一。这里也提出了防止价格螺旋上升的措施——在价格优化范围内应用各种智能预测和预警机制来预测负面影响。

一套行之有效的价格优化管理体系，使企业在竞争中处于优势地位。

AI中的信任

信任是互动的基础，对人工智能的信任可以极大地提高客户体验的质量。AI引擎和算法可以被训练来执行各种任务，并帮助推动信任和安全流程的改进。

AI在信任和安全改进过程中的引入，为公司和组织开辟了新的机会。有了AI支持的软件，他们甚至可以在用户欺诈之前，就发现并禁止可疑活动。此外还有一个方法，就是禁止来自同一来源的IP，以防这个来源被认为是不可靠的。

AI模型可以通过内部和外部数据来检测各种因素。因此，公司可以用于防止付款欺诈、帐户接管或帐户滥用。此外，AI的引入减少了偏见。事实证明，AI解决方案能够检测到隐藏的偏见，这些偏见在人们看来似乎是不足挂齿的，但可能会导致严重的问题。数据科学家会设法防止偏见渗入他们的算法和模型，同时又保留一些有用的偏见。

机器人

近年来，聊天机器人有了显著的改进，并达到了在对话过程中难以区分聊天机器人和人类的阶段。聊天机器人普遍存在，因此，每分钟都有大量的个人数据被聊天机器人来回传送。

个人身份信息的收集对于聊天机器人的运行是非常重要的。因此，它们也可能成为攻击或欺诈的对象。在这种情况下，必须精确地定义和限制隐私边界。在委托人很大程度上依赖于受托人的情况下，信任是至关重要的。聊天机器人的可靠性可以根据信任评分来确定——信任评分是一种机制，它是一个包含已成功验证的事务的事务注册表。

此外，聊天机器人必须处理“辱骂”的问题。除了识别来自客户的辱骂外，聊天机器人还必须避免辱骂他人。

网络安全

现代世界中设备和数据连接的增加也提高了风险。为了将这些风险降到最低，组织将投入资金到信任和安全团队中。信任安全团队应努力为客户提供高水平的安全保障，以杜绝欺诈行为。

网络安全是一个更高层次的问题。网络安全涵盖范围更广，它的关键任务是为所有有价值的数据提供安全性。因此，信任与安全、网络安全是相互依赖的。网络安全配置了大量的技术和措施，以确保数据的完整性、保密性和可用性。对所有这些技术和大规模数据管理和存储系统的整体信任问题，从来没有像现在这样热门。谈到个人和财务数据安全问题，不得不说其中的风险每天都在增加。公司和组织需要找到新的方法来提供足够的安全并获得客户的信任。

由AI驱动的先进的安全工具，具备实时分析功能，可通过预测算法扩大活动范围，以保护系统免受网络攻击。

预测分析

先进的预测分析技术和相应的系统，在很大程度上有助于公司或组织提高其信任和安全水平。先进的预测分析方法已应用于安全的各个方面，并在丰富的实践中证明了其有效性。适当的数据分析策略可以解决许多问题。例如，预测分析可能用于事件预测和数据驱动的决策。

此外，分析有助于企业找到欺诈及安全风险发生的源头。大数据分析提供了一个机会来监控和分析以前公司无法监控的某些流程。大数据安全工具包括安全信息和事件管理技术、性能和可用性监控技术。因此，大数据分析工具可以快速发现网络上的设备并支持事件响应工作流。

结论

我们当前所生活的时代，由于各种网站、平台、媒体和网络的频繁使用，部分个人数据变得可以公开获取。通过注册、进入不同的系统、在线支付等过程获得的数据，对客户和公司都有很大的价值。而除此之外，这些信息也会引起诈骗者和公司竞争对手的兴趣。

在我们这个时代，获取顾客的信任并保证安全性是一项具有挑战性的任务。数据科学以智能算法、模型和创新方法成为这场战争中的可靠武器。

随着在线交互的体量不断增长，对以信任和安全数据为基础的工具和技术的投资也在增加，信任和安全措施已经比以往任何时候都更加重要。