FraudNet 是一家提供 AI 原生欺诈防护、反洗钱（AML）合规以及 KYC/KYB（了解你的客户/了解你的企业）能力的平台，该公司宣布入选 2026 年 7 月 27 日发布的 Gartner®《欺诈与金融犯罪防护技术成熟度曲线™》中“用于欺诈检测的自监督学习”（Self-Supervised Learning for Fraud Detection）方向的样本供应商（Sample Vendor）。

Gartner 技术成熟度曲线是描绘特定领域内技术成熟度与采用情况的研究报告，“样本供应商” designation 意味着该公司被列为该方向下引用的示例之一。根据 Gartner 的免责声明，此类列举不构成对任何供应商、产品或服务的背书。FraudNet 所入选的方向涵盖自监督学习，这是一种机器学习方法，模型从无标注数据中自行生成训练信号，而非完全依赖人工标注的样本。

据该公司介绍，此次入选反映了其在机器学习领域的持续投入，该技术能够随欺诈模式的变化而自我调整——公司将这一方法定位为实时欺诈检测与防护的核心。

“欺诈团队每个季度面对的威胁形态都不同，他们需要能够跟上演进速度的技术，”FraudNet 首席执行官兼联合创始人 Whitney Anderson 表示，“我们的重点是帮助各组织在不给服务对象增加摩擦的前提下实时阻止欺诈，我们非常感谢让这项工作得以实现的客户和团队成员。”

FraudNet 的 AI 原生平台提供实时欺诈、风险与合规解决方案，据公司介绍，这些方案帮助各组织保护支付完整性，同时降低合法客户所遭遇的摩擦。该平台在单一系统内整合了欺诈防护、AML 合规以及 KYC/KYB 能力。

对于关注欺诈检测技术的读者而言，此次公告仅描述了样本供应商的列举，并不代表该报告中的任何评级、评分或排名。

读者可在 Gartner.com 的相关页面了解更多关于该报告及其内容的信息。有关该平台实时检测与防护能力的更多信息，请访问 FraudNet 官网。

Gartner 免责声明：Hype Cycle 是 Gartner, Inc. 和/或其附属公司的商标。Gartner 不对其出版物中提及的任何公司、供应商、产品或服务进行背书，也不建议技术用户只选择获得最高评级或其他称号的供应商。Gartner 的出版物由 Gartner 商业与技术洞察组织的观点构成，不应被解读为事实陈述。Gartner 对本出版物不作任何明示或默示的保证，包括对适销性或特定用途适用性的任何保证。

本公告最初由 Global FinTech Series 发布。