Rahul Pangam在谷歌從事了七年反欺詐工作，他創(chuàng)辦了Simility來發(fā)揮自己的專長。Simility的建立初衷是通過數(shù)據(jù)科學(xué)家和適量的機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合減少網(wǎng)絡(luò)欺詐。

在2014年5月，一群前谷歌工程師在Pangam帶領(lǐng)下開始籌建Simility，由Pangam兼任首席執(zhí)行官。他們的努力最終匯聚成了Simility平臺，該平臺于去年5月26日對公眾開放。

迄今為止，Simility已籌集了720萬美元的風(fēng)險(xiǎn)投資，投資者中Accel和Trinity Ventures赫然在列。

“在谷歌，我們通過種類繁多的產(chǎn)品建設(shè)和完善了濫用和欺詐檢測體系。在Google,我們有資源去建立非常復(fù)雜的平臺，但是我們意識到：更大的市場真正的需要是一個(gè)更好的欺詐防范體系。”

Simility背后的核心技術(shù)是開源代碼和定向?qū)Ｓ玫拇a的組合。Pangam解釋說，Simility利用開源數(shù)據(jù)庫Cassandra NoSQL的支持對潛在的欺詐實(shí)例進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷。

“我們盡可能地采用了開源技術(shù)，然后在其上構(gòu)建我們專有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。相比這些，我們更愿意在那些可以做得出彩的地方投入大把精力。”

Simility最大的創(chuàng)新不是其核心技術(shù)，而在于它可以被定制來滿足具體的使用需求。Pangam舉例說，對于在線旅游業(yè)務(wù)來說，需要了解機(jī)票的購買地點(diǎn)和用戶的目的地來輔助確定欺詐。但對于游戲公司來說，定義欺詐的方式截然不同，重要的是要了解用戶如何購買游戲內(nèi)的虛擬商品以及這些商品在購買后多久被使用。

在對欺詐行為和普通用戶行為的區(qū)分上，特定屬性可以產(chǎn)生巨大的差異。我們試著為具體客戶定制專用模型。

定制中最大的難關(guān)在于對專業(yè)服務(wù)的需要。Pangam說，Simility試圖將這種需要最小化，為此，他們采取了循序漸進(jìn)的過程來驅(qū)使自動(dòng)化技術(shù)完成定制。從架構(gòu)的角度來看，企業(yè)和Simility平臺的連接通過一行JavaScript代碼或一個(gè)集成API來實(shí)現(xiàn)。Simility利用了世界各地的云數(shù)據(jù)中心為后端基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

欺詐檢測技術(shù)市場競爭激烈，Experian和Equifax等廠商都試圖分一杯羹。據(jù)Pangam表示，Simility獨(dú)樹一幟的地方是它的定制功能，以及數(shù)據(jù)科學(xué)家對客戶的手把手幫助。客戶每周都可以和數(shù)據(jù)科學(xué)家溝通，從而不斷調(diào)整和改進(jìn)模型以應(yīng)對欺詐行為。

Pangam表示：“我們建立了一種復(fù)合管理模式，客戶能有一定程度的宏觀控制權(quán)，而不是完全受制于機(jī)器學(xué)習(xí)模型。”