由前 PayPal 风险和欺诈识别专家 Rajesh Ramanand 和 Michael Liberty 成立的Signifyd上线，为电商企业提供交易欺诈行为识别服务，去年底已获A16Z等投资方的200万美元融资。

Signifyd 会为电商企业提供 API，在电商企业提供用户交易识别数据后，Signifyd 会用自己的机器学习模型配合多维度的指标为客户计算消费者的欺诈指数，帮电商客户防范风险。这些参考指标包括消费者 IP 数据、所用设备识别码、使用的网络代理、社交网络数据和历史浏览和收藏行为记录等等。电商企业随后可参考 Signifyd 的评判做出自己的决策，比如是否阻止某类欺诈指数很高的消费者交易。

普通电商团队能力和资源有限没法组成自己的数据专家组，FEDEX，像 Signifyd 这类公司就在开放自己的分析能力，做分析即服务的业务模式 (Analytics-as-a-Service)。更重要的是，Signifyd 可在电商客户间共享欺诈数据库，这样在 A 客户这识别出的欺诈消费者也会提醒 B 客户防范。

现在和 Signifyd 提供类似服务的创业公司有几家。比如之前在 Google 做关于恶意广告点击反欺诈工作的 Brandon Ballinger 就成立了Sift Science，半年前完成了 550 万美元融资。国内的XiaoClick也在尝试这个领域。目前它们的收费方式多是按量使用的月订阅机制。

除了传统的电商交易网站外，移动端上的交易和预订类服务 (e.g. 打车 / 家政预订) 也越来越多，防欺诈和非诚信用户识别也是一个市场。

分享