Revolut - レボリュート、機械学習で詐欺検知を強化

課題

• 詐欺師は、従来の決められた詐欺検知ルールを打ち破るために進化している。
• あるミッションクリティカルなアプリケーションは、急速に拡大する顧客ベースのために、一貫した高可用性と高スループットを必要としていました。
• 平均して、金融詐欺は$100のうち7～8セントを金融機関に負担させている。

成果

• Sherlockの高速キャッシュにより、機械学習アルゴリズムが継続的に学習し、ルールを更新。
• Sherlockは、レボリュートの1,200万人以上の顧客のために、50ミリ秒以内に不正の兆候がないか取引を評価する。
• Couchbaseを使用した最初の生産年以内に、業界標準よりも75%改善することで、$3M以上を節約しました。