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अनुवादमैत्रीपूर्ण वातावरण, महान सहकर्मी और एक कंपनी जो हर समय, कई तरीकों से बढ़ रही है!
अनुवादआपके सभी धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए बाजार की अग्रणी मशीन सीखने की तकनीक के साथ पूरा किया जाना चाहिए।
अनुवाद
फ़ीचरस्पेस: रियल-टाइम मशीन लर्निंग के साथ धोखाधड़ी की रोकथाम में क्रांतिकारी बदलाव
आज के डिजिटल युग में, धोखाधड़ी और वित्तीय अपराध तेजी से परिष्कृत हो गए हैं, जिससे व्यवसायों के लिए उनका पता लगाना और उन्हें रोकना चुनौतीपूर्ण हो गया है। हालांकि, फ़ीचरस्पेस एक विश्व-अग्रणी रीयल-टाइम मशीन लर्निंग उत्पाद की पेशकश करके उद्योग में एक गेम-चेंजर के रूप में उभरा है जो ARIC™ रिस्क हब का उपयोग करके धोखाधड़ी और वित्तीय अपराध को रोकता है।
2005 में प्रोफेसर बिल फिट्जगेराल्ड और डेव एक्सेल द्वारा स्थापित, फीचरस्पेस का मुख्यालय कैम्ब्रिज, यूके में है। कंपनी की नवीन तकनीक बायेसियन सांख्यिकी और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर आधारित है जो इसे वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। यह फ़ीचरस्पेस को विसंगतियों या संदिग्ध व्यवहार पैटर्न की पहचान करने की अनुमति देता है जो कपटपूर्ण गतिविधि का संकेत दे सकते हैं।
ARIC™ रिस्क हब फीचरस्पेस का प्रमुख उत्पाद है। यह ऑनलाइन बैंकिंग, ई-कॉमर्स लेनदेन, कार्ड भुगतान, बीमा दावों आदि जैसे कई चैनलों में विसंगतियों का पता लगाने के लिए अनुकूली व्यवहार विश्लेषण का उपयोग करता है। नए प्रकार की धोखाधड़ी या वित्तीय अपराध के प्रयासों की सक्रिय रूप से पहचान करने के लिए सिस्टम ऐतिहासिक डेटा से सीख सकता है।
ARIC™ रिस्क हब के प्रमुख लाभों में से एक इसकी झूठी सकारात्मकता को महत्वपूर्ण रूप से कम करने की क्षमता है। पारंपरिक नियम-आधारित प्रणालियाँ अक्सर कई झूठे अलार्म उत्पन्न करती हैं, जिन्हें विश्लेषकों से मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जिन्हें प्रतिदिन बड़ी मात्रा में अलर्ट की जांच करनी होती है। यह प्रक्रिया व्यवसायों के लिए समय लेने वाली और महंगी हो सकती है।
ARIC™ रिस्क हब बिना निगरानी वाली मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके इस प्रक्रिया को स्वचालित करता है जो इसे मानवीय हस्तक्षेप के बिना लगातार डेटा से सीखने की अनुमति देता है। नतीजतन, यह झूठी सकारात्मकता को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए धोखाधड़ी गतिविधि के बदलते पैटर्न के लिए जल्दी से अनुकूल हो सकता है।
फीचरस्पेस की तकनीक को वैश्विक स्तर पर धोखाधड़ी और वित्तीय अपराध को रोकने में इसकी प्रभावशीलता के लिए व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त है। अकेले 2018 में, कंपनी ने कार्ड एंड पेमेंट्स अवार्ड्स यूके में बेस्ट फ्रॉड डिटेक्शन सिस्टम जैसे कई पुरस्कार जीते; FStech अवार्ड्स में डेटा एनालिटिक्स में बेस्ट इनोवेशन; रिटेल सिस्टम अवार्ड्स में सर्वश्रेष्ठ एंटी-फ्रॉड सॉल्यूशन; दूसरों के बीच में।
फीचरस्पेस के पीछे की सफलता की कहानी न केवल इसकी अत्याधुनिक तकनीक में निहित है, बल्कि इसकी टीम की विशेषज्ञता भी है, जिसमें विश्व स्तर पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान में कुछ बेहतरीन दिमाग शामिल हैं। कंपनी ने कैंब्रिज यूनिवर्सिटी (जहां प्रोफेसर फिट्जगेराल्ड पढ़ाते हैं), एमआईटी (मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी), ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी, इंपीरियल कॉलेज लंदन जैसे प्रमुख विश्वविद्यालयों से शीर्ष प्रतिभाओं को आकर्षित किया है।
फीचरस्पेस ने दुनिया भर की प्रमुख कंपनियों जैसे कि वर्ल्डपे (अब एफआईएस), टीएसवाईएस (अब ग्लोबल पेमेंट्स), नेटवेस्ट ग्रुप (पूर्व में आरबीएस ग्रुप) के साथ रणनीतिक साझेदारी भी की है, जो अपने संचालन के भीतर एआरआईसी™ रिस्क हब का सफलतापूर्वक उपयोग करते हैं।
निष्कर्ष के तौर पर,
फ़ीचरस्पेस एक अभिनव नेता के रूप में खड़ा है, जो दुनिया भर के कुछ बेहतरीन दिमागों से एआई विशेषज्ञता के साथ बायेसियन सांख्यिकी एल्गोरिदम द्वारा संचालित रीयल-टाइम मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करके व्यवसायों को धोखाधड़ी और वित्तीय अपराधों को कैसे रोकता है।
वर्ल्डपे (अब एफआईएस), टीएसवाईएस (अब ग्लोबल पेमेंट्स), नेटवेस्ट ग्रुप (पूर्व में आरबीएस ग्रुप) जैसी दुनिया भर की प्रमुख कंपनियों के साथ उनकी बेल्ट के तहत पहले से ही कई पुरस्कार और रणनीतिक साझेदारी के साथ, जो अपने संचालन के भीतर एआरआईसी ™ रिस्क हब का सफलतापूर्वक उपयोग करते हैं।
यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि जब ऑनलाइन बैंकिंग, ई-कॉमर्स लेनदेन, कार्ड भुगतान आदि जैसे कई चैनलों में धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने की बात आती है तो उन्हें सबसे प्रभावी समाधान प्रदाता नहीं माना जाता है।
यदि आप झूठी सकारात्मकता को महत्वपूर्ण रूप से कम करते हुए धोखाधड़ी या वित्तीय अपराधों के खिलाफ अपने व्यवसाय की रक्षा करने के लिए एक प्रभावी तरीके की तलाश कर रहे हैं, तो फीचरस्पेस के विश्व-अग्रणी रीयल-टाइम मशीन लर्निंग उत्पाद -एआरआईसी ™ रिस्क हब से आगे नहीं देखें!
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