পেমেন্ট সেটেল হওয়ার পর একটি ঝুঁকিপূর্ণ ওয়ালেট শনাক্ত করা উপকারী। কিন্তু ফান্ড স্থানান্তরের আগেই সেই ঝুঁকি চিহ্নিত করা অনেক কঠিন সমস্যা। এটিই @zerufinance-এর ChangeNOW-এর সাথে একীভূতকরণকে আকর্ষণীয় করে তোলে। প্রথম পর্যায়টি চালু: zScore ChangeNOW / NOWPayments-এ পোস্ট-সেটেলমেন্ট স্ক্রিনিংয়ের জন্য ওয়ালেটের আচরণ মূল্যায়ন করে। দ্বিতীয় পর্যায়টি 200k+ মার্চেন্টের নেটওয়ার্কের মধ্যে রিয়েল-টাইম, প্রি-ট্রানজেকশন স্কোরিংয়ের উদ্দেশ্যে। কিন্তু শুধুমাত্র দ্রুততর স্কোরিংই যথেষ্ট নয়। সিস্টেমটিকে বর্তমান ট্রানজেকশন ডেটা, ব্যাখ্যাযোগ্য ঝুঁকির সংকেত এবং অসম্পূর্ণ ওয়ালেট ইতিহাসের নির্ভরযোগ্য পরিচালনা দরকার। ZeruAI 이미 আচরণগত স্কোরিং API এবং আলাদা zScreen ফান্ড-ফ্লো বিশ্লেষণ চালু করেছে, কিন্তু এই সংকেতগুলি অটোমেটিকভাবে কমপ্লায়েন্স ক্লিয়ারেন্স নয়। ভুল পজিটিভগুলি বৈধ পেমেন্টগুলি বন্ধ করে দিতে পারে। দেরি হওয়া শনাক্তকরণ ঝুঁকি প্রতিরোধকে সীমিত করতে পারে। আমার জন্য, প্রকৃতপক্ষে ZeruAI-এর পরীক্ষা হলো, ZeruAI-এর 1000000+ওয়ালেটকেই কতটা স্কোরিংয়ের 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 1000000+ওয়ালেটকেই 15678976543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876543213456789876