數(shù)據(jù)收集從各種來源（用戶行為數(shù)據(jù)、交易歷史、社交網(wǎng)絡等）收集大量數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析使用先進的數(shù)據(jù)分析工具和技術(shù)（如機器學習、人工智能等）來解析這些數(shù)據(jù)，尋找潛在的欺詐模式或趨勢。

基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果建立風險評估模型，以預測未來的欺詐可能性。

實時監(jiān)測的系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控所有的交易活動，旦發(fā)現(xiàn)可疑的行為，就能立即采取行動。