Quốc gia khởi nghiệp Ebook.vn
Shvat Shaked cho biết công ty của cậu đã phân tích tổng cộng 40 nghìn giao dịch trong
vòng năm năm kể từ ngày thành lập.
“Được rồi, mọi chuyện sẽ thế này”, Thompson nói và ông giao cho Shvat một trăm ngàn
giao dịch đã được PayPal phân tích trước đó. Đây là những giao dịch khách hàng mà PayPal
đã xử lý nên họ phải loại bỏ một số dữ liệu bảo mật thông tin khách hàng, nghĩa là công việc
của Shvat sẽ còn khó khăn hơn. “Để xem cậu làm được gì”, Thompson đề nghị, “và trả kết
quả cho chúng tôi. Chúng tôi sẽ đối chiếu kết quả của cậu với kết quả của công ty”.
Thompson thầm nghĩ, công ty của Shvat mất năm năm để giải quyết 40 nghìn trường hợp,
thì ông sẽ không gặp lại thằng bé trong thời gian sắp tới. Nhưng Thompson không đòi hỏi
điều gì thiếu công bằng cả. Đây là phép thử cần thiết để xác định hệ thống kỳ lạ của một
thằng nhóc có làm nên trò trống gì ở thế giới thực không.
Bốn mươi nghìn giao dịch trước đây của Fraud Sciences đều được xử lý bằng tay. Shvat
hiểu rằng để giải quyết được thử thách từ phía PayPal, cậu sẽ phải tự động hóa hệ thống của
mình để đáp ứng khối lượng giao dịch phải xử lý, giữ nguyên độ tin cậy và phải ngấu nghiến
chúng trong khoảng thời gian kỷ lục. Điều này đồng nghĩa với việc phải nhanh chóng làm lại
từ đầu hệ thống mà công ty của Shvat đã thử nghiệm suốt năm năm qua.
Thompson bàn giao dữ liệu cho Shvat vào thứ Năm. “Tôi nhận thấy mình không cùng quan
điểm với Benchmark. Tôi tưởng rằng mình sẽ không gặp lại Shvat nữa, ít nhất là trong
nhiều tháng”, Thompson nhớ lại, nên ông vô cùng ngạc nhiên khi nhận được email từ vào
Chủ nhật, trong đó viết: “Chúng tôi xong rồi”.
Thompson không tin điều đó, việc đầu tiên ông làm trong sáng sớm ngày thứ Hai là chuyển
toàn bộ công trình của Shvat cho đội kỹ sư có bằng tiến sĩ để kiểm nghiệm, và phải mất đến
một tuần để đối chiếu kết quả của Shvat với PayPal. Đến thứ Tư, đội kỹ sư của Thompson
đã rất kinh ngạc với những gì họ thấy: Nhóm của Shvat cho ra kết quả chính xác hơn nhiều
so với những gì PayPal đã làm được - trong thời gian ngắn và với những dữ liệu đã bị cắt
xén. Sự khác biệt đặc biệt hiện rõ trên những giao dịch từng khiến PayPal gặp rắc rối - Cụ
thể, Fraud Sciences đạt tỉ lệ chính xác cao hơn 17%. Đúng hơn, đây là những hồ sơ khách
hàng đã bị PayPal từ chối. Song giờ PayPal biết họ đã lầm. “Đây đều là những khách hàng
tốt. Chúng tôi đã sai lầm khi từ chối họ. Nhưng làm thế nào mà họ không lọt qua hệ thống
của Shvat?” Thompson đặt câu hỏi.
Thompson nhận ra ông đang đứng trước một công cụ thật sự nguyên bản để chống lại nạn
gian lận qua Internet. “Tôi chỉ biết ngồi đó và sững người vì kinh ngạc”, Thompson hồi
tưởng lại. “Chúng tôi là doanh nghiệp giỏi nhất trong lĩnh vực quản lý rủi ro nhưng lại bị
một đội ngũ chỉ với 55 nhân viên người Israel đánh bại với lý thuyết phân biệt người tốt kẻ
xấu”. Với ít dữ liệu hơn PayPal, Fraud Sciences có thể dự đoán chính xác ai là khách hàng tốt
và ai không. Ông ước tính vào thời điểm đó mức độ hiệu quả trong hệ thống của Fraud
Sciences đã đi trước PayPal đến năm năm. Với công ty VISA, họ thậm chí sẽ không bao giờ
nghĩ ra được một ý tưởng như vậy, kể cả khi cho họ mười đến mười lăm năm để thực hiện.
