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内容提要
金融机构面临网络犯罪风险，现有欺诈检测系统无法及时应对变化的欺诈手段。MongoDB Atlas和Amazon SageMaker Canvas结合提供革命性欺诈检测方法，实时训练模型保护客户和系统。参考架构包括不同类型欺诈检测方案。
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关键要点
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金融机构面临网络犯罪风险，现有欺诈检测系统无法及时应对变化的欺诈手段。
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依赖过时数据的欺诈检测系统在快速变化的环境中面临重大限制。
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实时数据的利用使得欺诈检测模型能够基于最新信息进行训练。
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MongoDB Atlas与Amazon SageMaker Canvas的结合为欺诈检测提供了革命性的方法。
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MongoDB Atlas是一个高度可扩展的开发者数据平台，能够处理大量数据并实时处理交易数据。
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Amazon SageMaker Canvas提供无代码平台，使业务分析师能够轻松利用AI/ML解决方案。
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参考架构包括银行业不同类型的欺诈检测解决方案，如卡欺诈、身份盗窃、账户接管等。
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架构图展示了模型训练和近实时推理的过程，数据存储在MongoDB Atlas并写入Amazon S3桶。
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