“预示着更加简单和更加具备规模化、隐蔽性的欺诈手段，使用传统的反欺诈方案早已无法适应环境新形势的发展。”DataVisor中国区总经理兼任技术总监吴中在Dat？aVisor一周年媒体见面会上回应，只有采行更加智能的技术才能有效地检测“怕用户”，提升覆盖面，进而维护客户的数字资产，增进客户的业务良性发展。

无监督自学算法是趋势当前，反欺诈领域的技术早已转入第三代。传统的第一代依据规则系统判断，是人工制订规则；第二代在第一代规则的基础上，引进更加多信号源，如黑白名单、设备指纹等；当前转入第三代，是以人工智能为核心。

在第一代中，又区分为监督自学算法和无监督自学算法两个分支，两者的核心在于否有大量的训练样本（数据）展开训练，两者的算法几乎有所不同。据理解，国际上大多使用监督自学算法事前对大量数据展开归类和扫瞄，也是一种“打标签”的方式。但由于欺诈不道德并非一成不变，而是动态演进的，监督自学算法则力不从心。

而无监督自学算法也是创建在对大量数据的自学和训练中，但自学的不是数据源，而是针对数据的不道德动态做出规则辨别。因此，从全球范围来说，无监督自学算法是人工智能比较探讨的技术领域，应用于范围也探讨，多用在银行、保险、证券等金融领域以及互联网领域、享有大量线上用户的企业。

基于无监督自学算法的产品和解决方案可以针对个体欺诈和分布式的群体欺诈，为这些企业获取最先进设备的反欺诈检测服务，保证用户的真实性。当然，在实际应用于中，两者不是混杂的，而是互为融合的。

很多解决方案中，这两者的算法皆有，都是创建在大数据平台之上。不过相比较当前网络欺诈的趋势而言，无监督自学算法更加合乎这样的场景。

利用人工智能大数据反欺诈据吴中讲解，作为硅谷的技术型创意企业，DataVisor以人工智能领域独有的无监督自学算法为核心，可维护客户免遭各种反击，还包括大量欺诈账户登记、账号窃取、欺诈交易、身份伪造、洗黑钱交易、冒充评估、垃圾邮件、欺诈加装推展等，所服务的客户有美国评论网Yelp、图片社交软件Pinterest、社交网站陌陌、Blued等。实质上，当前，探讨于人工智能领域，应用于无监督自学算法技术的公司不多，原因在于，第一，该算法有一定的技术壁垒，必须了解理解人工智能前沿的理论知识和基础算法。

第二，必须融合一定的场景，研发出有跨行业的产品和解决方案，必须理解企业的现实市场需求。第三，必须维持技术敏感性，与业内的大数据、安全性、开源等平台、技术相结合，理解企业的平台特性、用户的用于习惯等。回应，吴中回应，DataVisor是独有的一站式风险数据分析平台，以无监督机器学习引擎为核心，同时融合其他检测分析技术，例如有监督机器学习、自动规则引擎和全球智能信誉库等，可协助中国线上企业很快寻找“怕用户”，从而协助客户提升运营能力，探讨于核心业务。

业内指出，解决问题网络欺诈难题，必需探讨于人工智能，了解理解人工智能前沿的理论知识与基础算法，研发出有跨行业的产品和解决方案。预示着DataVisor了解应用于国际领先的无监督自学算法，势必会提升中国仅有行业线上的反欺诈水平。

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