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Prévia da ITW: onde a deteção de fraudes por IA realmente faz a diferença.

A maioria das propostas de "firewall com IA" são, na verdade, pacotes de regras reempacotados. Veja como a aprendizagem automática (ML) de verdade funciona na deteção de fraudes — e é isso que demonstraremos na Semana Internacional de Telecomunicações.

6 min de leitura
Telecomunicações · Edição 17
6 min de leitura

odos os fornecedores de firewalls para operadoras presentes no ITW deste ano usarão a palavra "IA". A maioria deles estará a vender um pacote de regras com dois novos limites. A discussão que realmente importa é: quais sinais estão a ser modelados, como o modelo é atualizado e se os dados reais da própria operadora alimentam o circuito.

Como a aprendizagem automática real se parece neste espaço.

  • Classificação em nível de transcrição de mensagens A2P recebidas — não apenas correspondência do ID do remetente com uma lista estática.
  • A pontuação comportamental por IMSI / por IMEI / por MSISDN é atualizada diariamente com base nos dados rotulados da própria operadora.
  • Veredictos de sinais cruzados: CDR + DLR + classificação de borda de sinalização + classificador de conteúdo — juntos, não separadamente.
  • Um fluxo de trabalho de fixação/veto que permite à equipa de RA (Autoridade Regulatória) da operadora substituir a decisão do modelo e incorporar essa correção no retreinamento do dia seguinte.

O que a BroadNet oferece

A nossa solução de firewall SMS baseada em aprendizagem automática e deteção de SIM box avalia a probabilidade de fraude de cada mensagem. O ciclo de aprendizagem contínua é o que faz a diferença — as operadoras param de perseguir os mesmos padrões a cada trimestre quando o modelo passa a interpretar o sinal da própria rede.

Os testes de demonstração estão disponíveis. Visite o nosso estande ou agende uma reunião através da página de imprensa.
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