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Revolut - Revolut은 머신 러닝을 사용하여 사기 탐지를 강화합니다.

영국의 핀테크 기업 Revolut은 증가하는 금융 사기의 위협에 대응하기 위해 머신러닝 기반 사기 방지 시스템인 Sherlock을 개발했습니다. Sherlock은 카드 사용자의 거래를 지속적으로 자율적으로 모니터링하고 의심스러운 거래가 발견되면 사용자에게 푸시 알림을 보내 승인을 요청합니다. Revolut은 속도, 민첩성, 확장성 등 끊임없이 변화하는 사용자와 판매자의 데이터 요구 사항을 충족하는 고유한 아키텍처의 장점 때문에 Couchbase를 선택했습니다.

레볼루트 소개

75%

카우치베이스 도입 후 1년 이내에 업계 표준보다 개선된 비율

$3M+

카우치베이스로 저장

96%

적발된 사기 거래 건수

도전 과제

    • 사기범들은 기존의 사전 정의된 사기 탐지 규칙을 우회하기 위해 진화하고 있습니다.
    • 미션 크리티컬 애플리케이션은 빠르게 성장하는 고객 기반을 위해 일관된 고가용성과 높은 처리량이 필요했습니다.
    • 평균적으로 금융 사기로 인해 기관은 $100당 7~8센트의 손실을 입습니다.

결과

    • 셜록의 고속 캐싱을 통해 머신 러닝 알고리즘이 지속적으로 규칙을 학습하고 업데이트하여 96%의 사기 거래를 포착할 수 있었습니다.
    • Sherlock은 Revolut의 1,200만 명 이상의 고객을 위해 50밀리초 이내에 사기 징후가 있는지 거래를 평가합니다.
    • 카우치베이스 도입 첫 해에 업계 표준 대비 75% 개선으로 $3M 이상의 비용을 절감했습니다.
고객에게 $100의 손실은 즐거운 휴가와 좌절과 분노로 가득 찬 경험의 차이를 의미할 수 있습니다. 카우치베이스는 당사와 고객을 실망시킨 적이 없습니다.

드미트리 리하초프 금융 범죄 제품 책임자, Revolut

Maccabai logo 사용 사례

  • 사기 탐지
  • 사용자 프로필 저장소
  • 디지털 커뮤니케이션
  • 캐싱

Maccabai logo 주요 기능

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