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每年减少3.7万亿美元的损失：利用文本分析进行欺诈检测
文中提到 :
随着大数据时代的来领，大量欺诈行为相关的数据能够被获取，利用有效的机器学习方法对数据进行深入挖掘，可以有效地帮助欺诈行为检测。而根据注册舞弊审查师全国协会（NACFE）估计，80％以上有关欺诈的公司记录都是以文本数据的形式存在。80％的文本数据又都是非结构化的。因此，利用机器学习方法进行欺诈行为检测更多的是使用文本分析，文本分析可以帮助挖掘这些非结构化数据中所蕴含的信息，并提醒企业在公司财产丢失之前及时采取行动。
機器學習未來可以應用於許多不同領域，雖然一個領域有其侷限性，但是還是能夠根據它所
能做到的事情做許多不同的商業應用
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