數(shù)據(jù)集成將來自各個(gè)業(yè)務(wù)部門的數(shù)據(jù)集成到個(gè)中心化的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。這包括了交易數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。

基于集成后的數(shù)據(jù)開發(fā)出各種反欺詐風(fēng)控模型。這些模型基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等。

通過實(shí)時(shí)訪問服務(wù)器在交易發(fā)生的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，根據(jù)結(jié)果決定是否放行該筆交易。

在美妝行業(yè)，消費(fèi)者的購(gòu)買行為往往受到社交媒體的影響較大。因此，在后臺(tái)訪問服務(wù)器時(shí)，考慮到社交媒體數(shù)據(jù)的收集和分析。由于美妝產(chǎn)品具有較強(qiáng)的季節(jié)性和流行趨勢(shì)，所以在模型開發(fā)時(shí)考慮這些因素。

在清潔制劑行業(yè)，消費(fèi)者的購(gòu)買行為往往較為穩(wěn)定。因此，在后臺(tái)訪問服務(wù)器時(shí)，更多的可能是關(guān)注于如何提高運(yùn)營(yíng)效率，庫(kù)存管理、供鏈優(yōu)化等。