리테일 뱅킹 — 사기 탐지

Databricks 레이크하우스 플랫폼은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 개방형 아키텍처입니다. 이 데모에서는 은행 거래를 위한 실시간 사기 탐지 시스템을 구축하여 레거시 플랫폼에서 일반적으로 수개월의 노력이 필요한 데이터와 인사이트를 제공하는 방법을 보여줍니다.

이 데모에서는 엔드 투 엔드 레이크하우스 플랫폼을 다룹니다.

• 외부 시스템(EPR/Salesforce)에서 데이터를 수집한 다음 안정적이고 유지 관리 및 테스트 가능한 데이터 처리 파이프라인을 구축하기 위한 선언적 ETL 프레임워크인 DLT(Delta Live Tables)를 사용하여 변환합니다.
• 수집된 데이터를 보호하여 PII 데이터를 기반으로 거버넌스 및 보안을 보장합니다.
• Databricks SQL 및 웨어하우스 엔드포인트를 활용하여 수집된 데이터를 분석하고 기존 사기를 이해하는 대시보드를 구축합니다.
• Databricks AutoML을 사용하여 머신 러닝 모델을 빌드하여 위험에 처한 트랜잭션에 플래그 지정
• Databricks Model Serving을 활용하여 모델 A/B 테스트를 통해 밀리초 단위로 실시간 추론을 제공하는 REST API를 배포합니다.
• Databricks Workflows를 사용하여 이러한 모든 단계를 오케스트레이션합니다.

데모를 설치하려면 무료 Databricks 워크스페이스 를 다운로드하고 Python 노트북에서 다음 두 명령을 실행합니다

dbdemos 설치 %pip

가져오기 dbdemos
dbdemos.install('레이크하우스-fsi-사기')

Dbdemos는 워크스페이스에 전체 Databricks 데모를 설치하는 Python 라이브러리입니다. Dbemos는 노트북, Delta Live Tables 파이프라인, clusters, Databricks SQL 대시보드, 웨어하우스 모델 등을 로드하고 시작합니다. dbdemos 사용 방법보기

Dbdemos는 GitHub 프로젝트로 배포됩니다.

자세한 내용은 GitHub README.md 파일을참조하세요. 을 클릭하고 설명서를 따릅니다.
Dbdemos는 있는 그대로 제공됩니다. 라이센스 및 고지사항 보기 자세한 내용은.
Databricks는 dbdemos 및 관련 자산에 대한 공식 지원을 제공하지 않습니다.
문제가 있는 경우 티켓을 열면 데모 팀이 최선을 다해 검토할 것입니다.