# How does Sift use machine learning to adapt to evolving fraud patterns?

<p class="elv-tracking-normal elv-text-default elv-font-figtree elv-text-base elv-leading-base elv-font-normal" elv="true">How does Sift use machine learning to adapt to evolving fraud patterns?</p>

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L&#39;approccio di apprendimento automatico di Sift è costruito attorno alla valutazione del rischio in tempo reale, all&#39;intelligenza di rete e al perfezionamento continuo del modello. Sift utilizza modelli personalizzati, di settore e globali alimentati dal Global Data Network, che elabora più di 1 trilione di eventi annuali su oltre 34.000 siti e app e 16.000 segnali di rischio. Questa ampiezza aiuta Sift a identificare più rapidamente i modelli di frode emergenti e ad aggiungere contesto oltre i dati di una singola azienda.

La piattaforma Sift combina modelli AI/ML, punteggio di rischio in tempo reale, approfondimenti del grafo di identità e strumenti decisionali in un unico sistema piuttosto che fare affidamento solo su regole statiche. I rischi interconnessi tra settori e geografie alimentano e perfezionano continuamente il Global Data Network e i modelli AI/ML di Sift.

La Clearbox Decisioning di Sift offre ai team antifrode visibilità sul perché è stato assegnato un punteggio o presa una decisione, includendo segnali spiegabili e contesto del modello, invece di costringerli a fare affidamento su un output di tipo black-box.

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