，深度自学为机器学习带给巨大进步，却也必须更加多、更加完备的标示数据，才能超过好的训练结果。人们发展AI的愿景仍然是期望AI能将人们从大量的重复性和机械性工作中解放出来，而目前AI却还倚赖着“AI数据标示”这样的重复性人类劳动，沦为不少人诟病AI的一点。但是据理解，并不是所有AI应用领域都能获取大量标示数据，且标示数据在有所不同领域也不是都一样好使。
比如，在安全性领域的反欺诈中，不必须依赖标记数据的无监督机器学习技术在很多时候都比有监督机器学习展现出更佳。反欺诈领域中的无监督机器学习DataVisor创始人兼任CEO谢映莲告诉他，安全性领域的反欺诈不符合有监督的机器学习和深度自学必须大量的标示数据这个前提。
欺诈者一般来说处在活跃变化的状态下，他们用于的欺诈手段变化十分迅速，而且他们为了保证自己不被鼓吹欺诈技术检测到，在发动大规模反击之前都会再行展开测试。欺诈的手段日新月异，很难获得完备的标签数据；而且在你获得任何标签之前，只不过意味著损失早已产生了；等根据标签数据训练好模型，欺诈者也许早已舍弃了这套方法。这三点问题制约着传统的欺诈检测以及新兴的有监督机器学习方法。
传统的欺诈检测方法，如规则引擎、设备指纹以及有监督机器学习、半监督机器学习，都有一个联合的局限性，必须在反击再次发生后，根据未知反击模式和样本，检测未来的反击。无监督自学系统则可以在没标签的情况下，提早制止不得而知欺诈。有监督机器学习和深度自学十分火热，不过，从鼓吹欺诈这个领域来看，我们找到不是所有的AI技术在所有的场景下起着某种程度的起到。
那么，我们如何将适合的技术与场景结合，确实去解决问题行业中的痛点问题呢？DataVisor的系统还包括四个最重要组成部分：无监督机器学习引擎、有监督机器学习、自动规则引擎和全球智能信誉库。无监督机器学习引擎可同时分析数十亿账户与事件，需要标签和训练数据才可自动考古蓄意账户间的怀疑关联和相近度，并立即检测捕捉整个欺诈团伙；有监督机器学习引擎可以利用无监督自学引擎分解的数据做到训练集，大大训练出有有效地的自学模型来填补并强化规则引擎无法覆盖面积的简单欺诈不道德；自动规则引擎将机器学习模型的能力与规则引擎的可解释性展开融合，并及时改版与出局现有规则；而全球智能信誉库利用深度自学动态计算出来，并为客户获取行业各类智能信誉和数字指纹，如IP地址、地址方位、电子邮件网络域名、移动设备类型、操作系统等。
基于以上几种技术，DataVisor研发了用户分析平台。由于该平台本身就具备标准化和可延展性，所以需要与有所不同的数据、有所不同的用于场景挂勾接入，也就经常出现了八大应用于场景。无监督机器学习落地有所不同场景谢映莲毕业于卡内基梅隆大学计算机系并获得博士学位，有多达十年的安全性领域行业经验，仍然致力于压制大规模网络线上反击，此前供职微软公司硅谷研究院。2013年谢映莲在美国创立DataVisor，当时机器学习方兴未艾，还不像现在这样疯狂。
2013年，是企业全面转型互联网的时代，反欺诈领域也面对着全新的机遇：反欺诈的场景从集中的线下场景改变为高度统合的线上场景。此前，在金融领域，办理信用卡必须去银行专柜，办理保险也必须联系特定的代理人员，而现在，办卡、借贷、买保险都可以在线上展开，且都可以关联到个人的社交账号，数据互通。另一个趋势是，现在一些公司更加多地跨界，例如互联网公司开始投身于金融、保险、信贷等领域。线上鼓吹欺诈沦为一个新兴的可观市场，具有全新的机遇，且这个领域还没问世出大玩家。
反欺诈行业大大融合，领域不断扩大，反欺诈的技术必须不具备很强的通用性，而这正是无监督机器学习的另一优点。有监督的机器学习完全是必须一个场景就要一个模型，甚至必须一份数据就要一份模型，而无监督的算法有它的自动察觉性，它可以自动地去找寻不得而知的场景，在模型的调优方面，它对数据多变性的容忍度更高。
虽然目前DataVisor只是专心于鼓吹欺诈这一个领域，但是在正式成立之初，谢映莲就看见了无监督机器学习在其他领域的可能性，DataVisor可以茁壮为平台型公司。目前，DataVisor的服务对象主要有三种，社区和交易平台；银行和互联网金融机构；以及游戏、工具类应用于。
在社交应用于中，欺诈团队一般来说不会大规模盗号，假冒用户展开欺诈；在电商应用于中，蓄意的欺诈评论不会给商家带给相当严重的损失，薅羊毛党假货大量新的登记用户将平台优惠都圈回头，不会导致大量资金损失；在金融领域，欺诈账户、盗刷、买入、洗黑钱各种欺诈手法层出不穷。在美国，DataVisor的用户还包括游戏公司IGG、美食评论网站Yelp、图片社交软件Pinterest；而在中国，则有京东、大众评论、吃饱了么、陌陌、Blued等，联合利用先进设备的机器学习技术抵挡多维度线上反击欺诈，如大规模欺诈登记、欺诈申请人、垃圾内容、薅羊毛、欺诈加装等，协助其维护平台用户安全性，提高平台用户体验，提升用户满意度和留存率。谢映莲告诉他(公众号：)，无监督机器学习还有很多的潜在应用于场景尚待拓展，例如将其应用于在基于用户的兴趣分析用户的转化率，用户萎缩的原因等。小结在显然，相比于图像识别、语音辨识、零售、医疗等领域，安全性领域较晚地累积起数据，也较晚地将机器学习应用于到实践中，为无监督机器学习技术获取了很好的数据基础。
很多行业目前还处在前期的数据搜集的过程，也依赖大量的数据标示。另外，安全性领域是一个高速变化的行业，必须无监督机器学习来较慢辨识新型欺诈反击。
AI的愿景仍然是期望AI能将人们从大量的重复性和机械性工作中解放出来，在这一方面，需要标示数据的无监督机器学习将是未来趋势。当然，谷歌的AutoML也在致力于使得AI更为自主化、平民化，不过他们解决问题的是模型设计部分。无监督机器学习在数据清除、模型优化方面也依然必须行业背景和资深的AI从业者参予。解读用户场景和市场需求，展开数据清除、模型设计和调优，正是DataVisor的壁垒和优势所在。
无监督机器学习具有很强的通用性，在未来，我们也许能看见无监督机器学习技术在更好领域落地。涉及文章：针对游戏行业的欺诈难题，DataVisor 的无监督算法可以做到什么原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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