标签： 反欺诈解决方案

金融欺诈已成为全球金融系统的顽疾，每年造成数千亿美元的损失。传统反欺诈方法，如基于规则的引擎或机器学习分类器，往往依赖相关性分析，导致高误报率和漏报率。例如，一个用户频繁交易可能被标记为可疑，但这可能仅是消费习惯而非欺诈行为，引发不必要的客户摩擦和资源浪费。因果推理的突破性应用，特别是通过DoWhy