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Rahul Pangam在谷歌從事了七年反欺詐工作，他創辦了Simility來發揮自己的專長。Simility的建立初衷是通過數據科學家和適量的機器學習的結合減少網路欺詐。在2014年5月，一群前谷歌工程師在Pangam帶領下開始籌建Simility，由Pangam兼任首席執行官。他們的努力最終匯聚成了Simility平台，該平台於去年5月26日對公眾開放。迄今為止，Simility已籌集了720萬美元的風險投資，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品建設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複雜的平台，但是我們意識到：更大的市場真正的需要是一個更好的欺詐防範體系。」Simility背後的核心技術是開源代碼和定向專用的代碼的組合。Pangam解釋說，Simility利用開源資料庫Cassandra NoSQL的支持對潛在的欺詐實例進行實時判斷。「我們儘可能地採用了開源技術，然後在其上構建我們專有的機器學習模型。相比這些，我們更願意在那些可以做得出彩的地方投入大把精力。」Simility最大的創新不是其核心技術，而在於它可以被定製來滿足具體的使用需求。Pangam舉例說，對於在線旅遊業務來說，需要了解機票的購買地點和用戶的目的地來輔助確定欺詐。但對於遊戲公司來說，定義欺詐的方式截然不同，重要的是要了解用戶如何購買遊戲內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分上，特定屬性可以產生巨大的差異。我們試著為具體客戶定製專用模型。定製中最大的難關在於對專業服務的需要。Pangam說，Simility試圖將這種需要最小化，為此，他們採取了循序漸進的過程來驅使自動化技術完成定製。從架構的角度來看，企業和Simility平台的連接通過一行JavaScript代碼或一個集成API來實現。Simility利用了世界各地的雲數據中心為後端基礎設施服務。欺詐檢測技術市場競爭激烈，Experian和Equifax等廠商都試圖分一杯羹。據Pangam表示，Simility獨樹一幟的地方是它的定製功能，以及數據科學家對客戶的手把手幫助。客戶每周都可以和數據科學家溝通，從而不斷調整和改進模型以應對欺詐行為。Pangam表示：「我們建立了一種複合管理模式，客戶能有一定程度的宏觀控制權，而不是完全受制於機器學習模型。」