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2021-06-11 23:06栏目:防护

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随着2018年先进分析技术几乎渗透到每个行业,FICO的思想领袖们继续将其推向新的领域。以下是去年分析与优化类别中排名前5位的帖子。推进规范性分析领域数学优化,或规定分析,应用稳健的科学决策策略,以达到最佳结果。Horia Tipi指出,全球运营研究人员和数据科学家取得了突破性进展:上周,我们宣布,领先的优化建模、分析编排和编程语言FICO Xpress Mosel现已向所有人免费开放。从会议室到教室,防御局域网ddos攻击,任何人现在都可以创建优化模型来更有效地解决问题,并根据数据做出更好的商业决策。FICO Xpress Mosel可通过下载FICO Xpress社区许可证获得。使用FICO Xpress Mosel,组织可以创建优化模型,从而更有效地解决更大的问题,云防御ddos,更快地设计解决方案,并在几乎任何业务场景中做出更好的决策。除了建模、求解和编程功能外,FICO Xpress Mosel还支持在几乎任何工具中构建的分析模型的编排和执行。无论一个问题需要在几毫秒内解决,还是需要大量的云计算资源,还是需要解决数亿个决策变量,Mosel都在那里迎接挑战。例如,西南航空多年来一直在使用FICO Xpress,包括Xpress Mosel,来处理一些最大、最关键的业务问题。阅读完整的pos金融业的数字化转型分析如何帮助银行加速数字化转型,同时将客户放在战略的中心?Manish Pathak探索了成功的路线图。金融机构明白,有必要根据个人需求定制体验,并使互动个性化。事实上,超过半数(55%)的银行家计划增加对客户体验计划(CSI)的支出,近80%的银行家认为实时向客户(金融品牌)提供指导非常重要。不过,目前,只有大约20%的金融机构提供的不仅仅是基本的个性化服务[数字银行报告/Everage];显然,还有一个巨大的缺口需要填补。我们已经确定了金融机构在提供个性化、实时体验方面需要解决的三个关键问题。#1专注于数据收集和整合我们所提到的所有这些多渠道、"始终在线"的交互会生成大量数据,这些数据通常在各种来源中捕获,例如CRM应用程序、事务性数据存储、完全不同的帐户管理数据存储,等等,每个数据源都提供了一个消费者的片段图像-对其中一个角色的一瞥。金融机构需要将这些数据源汇集在一起,以创建一个消费者的综合概况,而不是跨平台和业务线的一系列断开连接的账户持有人。通过连接数字线索并获得单一的客户观点,就可以解释和预测未来的需求。目前,根据Forrester的数据,只有0.5%的数据被分析。Forrester的高级分析师Richard Joyce说,"对于一家典型的财富1000强公司来说,数据可访问性仅增加10%就可增加6500万美元的净收入。"这些统计数据简直是压倒性的,并确定了行业必须瞄准的明确目标。#2建立强大的分析引擎,预测和规定个性化不是简单地收集数据,而是对这些数据采取行动。而事实是,预测客户需求需要强大的分析引擎,这些引擎曾被认为是"很好拥有"。然而,只有约55%的企业预计在2017年增加数据分析预算(金融品牌)。机器学习和预测分析对于优化金融机构向数字消费者营销的方式是必要的,不应再被视为"可选的"#3提供数据驱动、高度个性化的客户体验在讨论了收集和分析数据的必要性之后,我们的第三个当务之急是将所有数据整合到一个有凝聚力的系统中。由于数字消费者需要定制的、情境化的、交互式的对话,营销工作流程需要综合和协调入站信息请求和适当的出站消息。虽然某些模块化工具可以为这些挑战提供短期解决办法,但金融机构最终将需要进行组织变革,打破各自为政、连接系统,从而改善数据流动和知识共享。阅读全文今天的深度探索:人工智能中的创新无监督学习随着机器学习和人工智能成为许多公司关注的焦点,高防cdn_504错误什么意思,FICO首席分析官Scott Zoldi深入研究了这些技术的工作原理。以下是摘录:机器学习和计算人工智能的大多数已知应用都涉及监督学习。建模者积累了大量现有数据(例如,专业防御ddos,金融交易、互联网照片或tweets的文本)和一个基本的"基本真相"结果,这些结果可能是通过回顾或昂贵的人力调查而已知的。配备了任何数量的计算算法,科学家就成了"监督者",其代码训练模型在实验室以低错误概率再现已知结果。然后,这些模型被部署到一个幸福的生活中去,在信用风险和欺诈可能性上打分,找到吉娃娃和松饼的照片,或者在微博上贴上侮辱性的标语。从技术上讲,每个模型都计算一个概率加权的预测结果,我们认为它与训练示例中的结果类似。监督学习的最新技术现在已经成熟;你可以从许多综合预测分析和神经网络软件包中选择。但是,如果没有一套已知的"真正的结果",如何防御最新的ddos,或者手头的结果在质量或数量上受到限制,那会怎样呢?那么机器学习能为我们做些什么呢?这是更棘手的无监督学习的领域,它在没有结果的情况下进行推论。好的无监督学习需要比有监督的学习更多的关心、判断和经验,因为对于计算机来说,没有一个明确的、数学上可表示的目标,在不了解底层领域的情况下盲目优化。阅读全文每一个政府部门都应该知道的五种省钱方法不仅仅是银行或商业运营可以从先进的分析中获益。泰德伦敦讨论了如何将分析应用于公共部门。政府和高等教育机构有很大的机会利用预测分析来减少采购和差旅费用。历史上,由于在整个采购到付款周期内分析数据的复杂性,建立分析模型一直是一个挑战。在ERP、采购、差旅和P-Card系统中,数据常常脱节。即使数据是可用的,它也常常分布在复杂数据库中的多个表中。而且,一旦数据被提取出来,它将以不同的格式存储,并且需要大量的手动操作。然而,新的工具已经到位,现在可以自动整合这些数据,分析可以提供有价值的见解,以降低成本和企业的风险。通过这种风险模型,可以在任何财务支出发生之前发现并纠正浪费、欺诈和滥用行为,每年节省数百万美元。以下是每一个政府部门都应该知道的五种省钱方法。1) 用分数来衡量风险2) 使用分析来减少PO泄漏3) 引导员工从事更高价值的工作4) 防止社会工程欺诈5) 减少重复发票付款阅读全文在欺诈检测中使用人工智能和机器学习的5个关键点作者TJ Horan,FICO欺诈解决方案副总裁,撰写了一个由五部分组成的系列文章,介绍了在欺诈检测中使用人工智能和机器学习的关键。在第一篇文章中,TJ讨论了有监督和无监督模型的使用。因为有组织犯罪计划是如此复杂和快速适应,基于任何单一的、一刀切的分析技术的防御策略都会产生低于标准的结果。每一个用例都应该得到专业的异常检测技术的支持,这些异常检测技术对于手头的问题来说是最佳的。因此,有监督和无监督的模型在欺诈检测中都扮演着重要的角色,必须融入到全面的下一代欺诈策略中。监督模型是所有学科中最常见的机器学习形式,它是一个在一组丰富的适当"标记"事务上训练的模型。每笔交易都被标记为欺诈或非欺诈。这些模型是通过摄取大量标记的事务细节来训练的,以便学习最能反映合法行为的模式。在开发有监督的模型时,干净、相关的训练数据量与模型精度直接相关。无监督模型旨在发现标记事务数据相对较少或不存在的异常行为。在这些情况下,必须采用一种自学习的形式来显示数据中其他分析形式看不见的模式。阅读全文关注这个博客,看看2019年分析行业的发展方向。