通过角色图进行链接分析，以更少的努力捕获更多欺诈行为

虽然大多数企业的目标是尽可能壮大，这是可以理解的，但成为下一个谷歌的道路通常并不平坦或迷人。这是很大的压力，需要大量的资源，也许最令人担忧的是，常常会引起不必要的关注。 欺诈者会被增长所吸引——你的公司越大，你的目标就越大。不幸的是，阻止数以千计的欺诈者比阻止几个欺诈者要困难得多，大规模的攻击可能会很快压垮您的团队​​，并让您损失金钱、时间、客户，甚至声誉。 为了利用现有资源解决这个问题，许多企业求助于构建自己的工具来打击不良行为者。挑战在于，这些工具不仅需要大量资源来构建和维护，而且通常还存在一些缺点，例如不灵活、效率低下，并且识别和量化大规模欺诈攻击的范围较慢。此外，这些工具无法帮助欺诈团队根据这些见解实时采取行动，使得企业很难跟上不断变化的欺诈形势。简而言之，组织将大量资源投入到无效的欺诈解决方案中，结果却花费更多时间手动处理惯犯。 在 Persona，我们了解需要采取更全面、更综合的方法来应对欺诈行为，并帮助许多公司收集、验证其身份数据并做出决策。

如果我们能够帮助组织可视

化所有这些数据，以便他们能够了解用户帐户是如何连接的，我们就可以轻松发现欺诈团伙和其他攻击，例如促销滥用、洗钱以及重复或伪造账户。今天，我们很高兴能让您快速浏览一下我们所构建的内容。 介绍 Graph，Persona 的链接分析解决方案 Graph 是同类首个欺诈调查和链接分析工具，它将身份数据与复杂的链接分析相结合，帮助欺诈和合规团队有效地捕获  亚美尼亚 WhatsApp 号码列表 更多不良行为者，并通过主动阻止在欺诈发生之前阻止欺诈。这使得企业能够在难以发现的欺诈事件发生之前发现并阻止它们，并快速调整欺诈策略以应对屡犯者。 借助 Graph，您的企业可以： 通过自动聚类揭露难以捕捉的欺诈团伙。 欺诈并不总是显而易见的。有时，要抓住它需要缩小范围并查看用户如何连接。使用 Graph，查找通过 IP 地址、设备指纹、浏览器指纹、SSN、电子邮件地址、电话号码等链接的帐户。

每个帐户看起来都是合法的

因为不良行为者不断使用不同的信息进行注册。然而，借助 Graph，该组织能够在数千万个节点上运行复杂的查询，并在不到 3 秒的时间内找到链接的帐户。结果，他们很快 文本服务 发现所有这些帐户都是使用同一设备创建的。 简而言之，Graph 通过自动显示可能表明大规模身份欺诈的用户帐户之间的链接（即使是多个程度的链接），可以轻松捕获并快速量化欺诈圈的威胁。组织可以基于几乎任何类型的财产（从电话号码到设备指纹）搜索和分析这些连接，同时使用 Persona 收集的数据和他们导入我们系统的数据，以全面了解其欺诈情况。 通过自动决策在欺诈事件发生之前阻止其发生。 如果您不能根据发现采取行动，那么识别欺诈行为就没有意义。虽然内部构建的解决方案对欺诈的反应可能较慢，但 Graph 的快速性能与我们的编排工具Workflows相结合，可以帮助我们的客户解锁实时决策并主动阻止重复欺诈者。