Questa pagina è disponibile anche in English, Deutsch, Español, Français, 日本語 e Português.

24metrics moltiplica per 4,2 l'accuratezza nel rilevamento delle frodi

DoiT ha guidato il team nell'adozione di Google Cloud AutoML, portando in produzione il rilevamento frodi ML in tempo reale in 2 mesi anziché oltre 5.

The Challenge

24metrics doveva affiancare al proprio sistema di rilevamento frodi basato su regole un livello di machine learning, per prevedere precocemente la qualità degli utenti e contrastare schemi di frode in continua evoluzione. Con soli 8 Engineers e senza competenze ML interne, serviva un partner di fiducia che accompagnasse l'azienda nello sviluppo di queste funzionalità su Google Cloud.

The Solution

DoiT ha offerto un supporto completo attraverso un canale Slack dedicato e ha accompagnato 24metrics nell'implementazione di Google Cloud AutoML. Il team ha contribuito a definire il perimetro del problema, ha consigliato gli strumenti più adatti, ha analizzato i risultati del training e ha garantito un deployment dei modelli ML efficiente sul piano dei costi.

Results

Tempi di progetto ridotti da oltre 5 mesi a soli 2 mesi
Adozione dei nuovi servizi basati su ML dal 60% della base utenti esistente
Accuratezza 4,2 volte superiore rispetto ai metodi tradizionali
Risultati 7 volte più rapidi nel rilevamento delle frodi
Nuovi clienti acquisiti grazie alle funzionalità ML

Pensavamo che questo progetto avrebbe richiesto più di cinque mesi e il coinvolgimento di più Engineers. Invece, con il supporto ravvicinato di DoiT, è stato tutto piuttosto semplice e molto più rapido del previsto. Ci sono bastati due mesi per sviluppare l'algoritmo di machine learning e rilasciare la nuova funzionalità.
Stavros Charitakis, Engineer, 24metrics

La sfida del rilevamento frodi

Circa il 20% della spesa di marketing va perso a causa delle frodi pubblicitarie digitali. 24metrics aiuta le aziende a individuare il traffico fraudolento con algoritmi proprietari basati su regole, ma le minacce in continua evoluzione richiedevano funzionalità di machine learning per prevedere precocemente la qualità degli utenti. Con soli 8 Engineers e senza competenze ML interne, il team aveva bisogno di un partner di fiducia che lo accompagnasse nello sviluppo di queste funzionalità su Google Cloud.

Trovare il partner giusto

24metrics fa girare tutti i suoi servizi su Google Cloud, con un'architettura a microservizi su Google Kubernetes Engine. Per sfruttare appieno le potenzialità di Google Cloud servivano competenze ML. DoiT International si è distinta per la conoscenza approfondita dell'ambiente Google Cloud di 24metrics, per un pricing vantaggioso senza costi aggiuntivi e per un team di supporto di altissimo livello.

Implementazione ML rapida

DoiT ha aperto un canale Slack dedicato per una collaborazione diretta e priva di burocrazia, offrendo una guida completa su Google Cloud AutoML. Quando i primi risultati non hanno centrato gli standard attesi, DoiT ha aiutato ad analizzarne le cause e a proporre alternative. Il team ha seguito 24metrics passo dopo passo nel deployment, assicurando un'implementazione efficiente sul piano dei costi.

Risultati eccezionali per i clienti

Le nuove funzionalità ML hanno generato valore fin da subito. Il 60% dei clienti esistenti ha adottato i nuovi servizi, ottenendo un'accuratezza 4,2 volte superiore rispetto ai metodi tradizionali e risultati 7 volte più rapidi. I clienti possono ora configurare dashboard executive per monitorare le metriche delle campagne e la qualità degli utenti in tempo reale.

Impatto sul business e crescita

La funzionalità ML è diventata un elemento distintivo unico, capace di attrarre nuovi clienti interessati proprio a questa capacità. Ha contribuito direttamente alla crescita dei ricavi e alla fidelizzazione della clientela. La soluzione permette alle aziende di bloccare le frodi sul nascere, con report intuitivi che consentono ai clienti di cogliere rapidamente i miglioramenti delle campagne.

Piani di innovazione futura

24metrics intende ampliare le funzionalità ML aggiungendo nuovi filtri anti-frode e adattando le proprie soluzioni a nuovi settori, in particolare l'e-commerce. Grazie alla capacità di prevedere il valore degli acquisti, l'obiettivo è aiutare gli store online a migliorare i tassi di conversione, diventando il punto di riferimento unico per l'ottimizzazione dell'efficacia delle campagne.

Scopra come DoiT aiuta i team cloud a tenere sotto controllo la spesa

Scopra come Cloud Intelligence™ aiuta i team a migliorare visibilità, governance e unit economics negli ambienti cloud.

Visita DoiT Parli con il nostro team

What they say

On integrating DataHub, the DoiT team was very hands-on to the point where DoiT support put together the first ingestion script and pipeline to unlock us.

Kyle Espinola, Head of Platform Engineering

“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”

Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer

“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”

David Adkins, Director of Software and Platform Engineering

Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.

DevOps Lead, Software Projects

Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.

Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud

We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.

Martin Lee, Director of Operations

DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.

Milad Rezazadeh, CTO

Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.

Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo

You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.

Omri Cohen, Director of Engineering, Platform

Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.

Jonathan Langer, COO, Claroty

Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.

Kfir Lippmann, CFO, Salt Security

Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.

Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru

This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.

Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI

Your cloud bill shouldn't be a mystery

Let us show you what ships this week.

Book a demo