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24metrics atinge precisão 4,2x maior na detecção de fraudes

A DoiT orientou o time no Google Cloud AutoML e entregou detecção de fraudes em tempo real com ML em 2 meses, em vez de mais de 5.

The Challenge

A 24metrics precisava reforçar sua detecção de fraudes baseada em regras com machine learning para prever a qualidade do usuário desde cedo e barrar esquemas de fraude em constante evolução. Com apenas 8 engenheiros e sem expertise em ML, a empresa precisava de um parceiro de confiança para guiá-la na criação desses recursos no Google Cloud.

The Solution

A DoiT ofereceu suporte completo por um canal dedicado no Slack e conduziu a 24metrics na implementação do Google Cloud AutoML. O time ajudou a delimitar o escopo do problema, indicou as ferramentas certas, analisou os resultados de treinamento e garantiu uma implantação dos modelos de ML com bom custo-benefício.

Results

Reduziu o cronograma do projeto de mais de 5 meses para apenas 2
60% da base atual de usuários adotou os novos serviços baseados em ML
Alcançou precisão 4,2x maior que a dos métodos tradicionais
Entregou resultados 7x mais rápidos na detecção de fraudes
Atraiu novos clientes justamente pelos recursos de ML

Achávamos que esse projeto levaria mais de cinco meses e exigiria mais engenheiros. Mas, com o apoio próximo da DoiT, acabou sendo bem tranquilo e muito mais rápido do que a gente esperava. Em só dois meses construímos o algoritmo de machine learning e colocamos a nova funcionalidade no ar.
Stavros Charitakis, Engenheiro, 24metrics

O desafio da detecção de fraudes

Cerca de 20% do investimento em marketing é perdido para fraudes em anúncios digitais. A 24metrics ajuda empresas a identificar tráfego fraudulento com algoritmos proprietários baseados em regras, mas as ameaças em evolução exigiam recursos de machine learning para prever a qualidade do usuário logo no início. Com apenas 8 engenheiros e sem expertise em ML, o time precisava de um parceiro de confiança para guiá-lo na criação desses recursos no Google Cloud.

Encontrando o parceiro certo

A 24metrics roda todos os serviços no Google Cloud, com microsserviços no Google Kubernetes Engine. Faltava expertise em ML para extrair todo o potencial do Google Cloud. A DoiT International se destacou pelo profundo conhecimento do ambiente Google Cloud da 24metrics, pelo preço atrativo sem custo extra e pelo excelente time de suporte.

Implementação rápida de ML

A DoiT abriu um canal dedicado no Slack para uma colaboração sem burocracia e ofereceu orientação completa sobre o Google Cloud AutoML. Quando os resultados iniciais ficaram abaixo do esperado, a DoiT ajudou a investigar os problemas e sugerir alternativas. O time conduziu a 24metrics por cada passo da implantação, garantindo uma implementação com bom custo-benefício.

Resultados excepcionais para os clientes

Os novos recursos de ML geraram valor imediato. 60% dos clientes atuais adotaram os novos serviços e passaram a ter precisão 4,2x maior que a dos métodos tradicionais e resultados 7x mais rápidos. Agora, os clientes conseguem configurar dashboards executivos para acompanhar métricas de campanha e qualidade dos usuários em tempo real.

Impacto no negócio e crescimento

O recurso de ML virou um diferencial único e passou a atrair clientes justamente por essa capacidade. O impacto foi direto na receita e na retenção. A solução permite que as empresas impeçam fraudes antes que aconteçam, e os relatórios de tarefas intuitivos ajudam os clientes a visualizar rapidamente as melhorias nas campanhas.

Planos de inovação para o futuro

A 24metrics planeja expandir os recursos de ML para incluir mais filtros antifraude e adaptar as soluções a novos setores, especialmente o e-commerce. Com a capacidade de prever valores de compra, a meta é ajudar lojas online a melhorar as taxas de conversão e se tornar um one-stop shop para a otimização da eficácia de campanhas.

Veja como a DoiT ajuda times de nuvem a controlar gastos

Conheça como a Cloud Intelligence™ ajuda os times a melhorar a visibilidade, a governança e a economia unitária em ambientes de nuvem.

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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.

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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.

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