Telekommunikationsbetrug entlarven mit RelationalAI und Snowflake

Telekommunikationsbetrug entlarven mit RelationalAI und Snowflake

Table of Contents:

1. Einführung
2. Problemstellung: Telekommunikationsbetrug
3. Auswirkungen von Telekommunikationsbetrug
4. Einsatz von maschinellem Lernen zur Betrugserkennung
5. Die Bedeutung von Knowledge Graphs in der Betrugserkennung
6. Einrichten der RelationalAI-Integration mit Snowflake
7. Verwendung von echten Telekommunikationsdaten
8. Aggregierung von Merkmalen für das maschinelle Lernen
9. Vorstellung des XGBoost-Modells
10. Verbesserung der Vorhersage mit Graph-Analytics
11. Integration von RelationalAI und Snowflake für erweiterte Graph-Analytics
12. Verbesserte Merkmale für das maschinelle Lernen
13. Visualisierung der Ergebnisse
14. Fazit
15. FAQs

Einführung

Herzlich willkommen zu unserem Artikel, in dem wir Ihnen zeigen, wie Sie die Integration von RelationalAI mit Snowflake's Snowpark Container Services nutzen können, um ein reales Problem, nämlich Telekommunikationsbetrug, zu lösen. Betrug ist ein bedeutendes Problem für Telekommunikationsdienstleister, da er sich auf das tägliche Leben der Kunden in vielerlei Hinsicht auswirkt. Mit einer Zunahme von 700 Prozent von Spam-Nachrichten allein im letzten Jahr verursacht Betrug auch erhebliche Kosten für die Anbieter, da die Verluste weltweit jährlich über 40 Milliarden US-Dollar betragen. Der Einsatz von maschinellem Lernen kann Providern dabei helfen, betrügerische Aktivitäten zu erkennen, und maschinelles Lernen wird noch leistungsstärker, wenn Organisationen einen Knowledge Graph mit Graph-Analytics-Funktionen wie bei RelationalAI nutzen können. Lassen Sie uns direkt einsteigen.

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(#Hauptmerkmale

Die Hauptmerkmale dieses Artikels sind:

• Integration von RelationalAI mit Snowflake's Snowpark Container Services zur Betrugserkennung in der Telekommunikation
• Verwendung echter Telekommunikationsdaten, die von einem großen Telekommunikationsanbieter freigegeben wurden
• Aggregierung von Merkmalen für das maschinelle Lernen über Anruf- und Texttabellen
• Vorstellung des XGBoost-Modells und Verbesserung der Vorhersage mit Graph-Analytics
• Integration von RelationalAI und Snowflake für erweiterte Graph-Analytics
• Visualisierung der Ergebnisse

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