我们在2016年推出了雷达，以帮助保护我们的用户免受欺诈。我们已经阻止了从Slice和WeSwap这样的初创公司到Fitbit和OpenTable这样的大公司，在Stripe网络上阻止了数十亿美元的欺诈。自发布以来，我们一直在不断地投资于我们的欺诈防范工具套件，今天，我们很高兴能够推出这些努力的成果。下一代机器学习到今天为止，我们几乎重建了欺诈检测堆栈的每个组件，以显著提高性能。在早期测试中，与以前的模型相比，升级的机器学习模型有助于减少25%以上的欺诈，而不会增加假阳性率。数以百计的提高准确性的新信号：我们添加了新的信号，以更好地区分欺诈者和合法客户，包括来自买方模式的某些数据，这些数据高度预测欺诈行为。一些信号现在使用新的、高吞吐量的数据基础设施来处理数千亿个历史事件。（即使卡对您的业务来说是新的，也有89%的机会在Stripe网络上见过它。）夜间模型培训：欺诈的演变和变化很快。雷达现在可以通过每天训练和评估新的机器学习模型来更快地适应。为了提高查全率和精确度，我们对机器学习算法进行了数百种优化，从提高决策树的性能到调整如何处理类不平衡、缺失值等细节。为您的业务定制模型以最大限度地提高性能：Radar不断地评估如何平衡来自条带网络的模式与您的业务所特有的模式。雷达现在每天训练和评估多个模型，并确定哪一个能为您实现最佳性能。"Radar在没有任何配置的情况下将我们的欺诈率降低了70%以上，每月为我们的比萨店节省了数千美元，使我们能够专注于提供最好的本地比萨体验。"-Slice产品经理Finn Borge为诈骗小组引入雷达虽然大多数条纹业务可以完全依赖雷达的自动欺诈保护，但对于一些欺诈风险更大的公司来说，进行更深入的投资是有意义的。我们现在已经在Stripe上实现了尽可能简单和强大的功能。我们已经磨练了功能，使其对欺诈专业人士更加有用，构建了新功能，并将它们打包在一个名为Radar for fraud Team的新捆绑包中。更新优化的评论以更快地发现欺诈在审核付款时，我们现在会显示相关信息，以便更快、更准确地进行审核。您可以查看与所用设备相关的数据，比较地理位置的IP地址和信用卡地址，或者查看购买模式与您的业务的典型合法支付相比是否异常。更新相关付款以获得更准确的审核我们现在帮助您全面评估付款，而不是孤立的，通过显示您的企业已处理的与某些属性（如电子邮件地址、IP地址或卡号）匹配的相关付款。使用实时反馈更新客户规则当您创建一个规则时，Stripe将使用您的历史数据来显示该规则将如何影响您的业务所看到的实际事务。我们添加了许多新属性，您可以在规则中使用这些属性，从而为您的团队提供更细粒度的杠杆。新的自定义风险阈值针对欺诈团队的雷达对每次付款都会显示一个数字风险评分（0-100）。根据企业对欺诈的偏好，您可以调整阻止付款的阈值，以实现收入最大化。新块和允许列表欺诈团队现在有了一个简单的方法来创建和维护属性列表卡号，电子邮件，IP地址，以及更多你想一直阻止或允许。NewRich欺诈行为分析获取一个快照，以帮助集中您的欺诈团队。新的概述突出了争议趋势、审核标记付款的有效性以及您为您的业务编写的规则的影响。针对欺诈团队的雷达已经让Watsi、Fitbit、Restocks、Patreon等beta用户的欺诈管理变得更简单、更有效。"相关支付功能有助于我们的欺诈团队迅速发现细致入微的欺诈团伙，避免重大潜在损失。这是我们欺诈检测武器库中的一大资产。"-WeSwap风险与合规主管Alison Clegett获取早期访问在接下来的几周里，我们将逐步向所有用户推出升级后的机器学习模式。如果你愿意，你也可以今天激活模型。早期激活需要您的条带集成遵循一些基本的最佳实践。大多数用户已经遵循了这些最佳实践，不需要进行任何更改就可以提前访问您可以通过登录仪表板来检查您的集成。从今天开始，欺诈团队的雷达也作为一个可选的附加组件提供。如果您已经在为欺诈团队使用雷达中包含的任何功能（如规则或评论），则不会对您的定价进行任何更改机器学习更新和所有新的针对欺诈团队的雷达功能都包括在内，且不会为您的帐户带来额外费用。我们不断更新和改进雷达，以帮助条纹企业打击欺诈。如果您有任何问题或反馈，我们很乐意听到您的意见！借助条纹网络的力量打击诈骗。探索雷达