产品能力
使用机器学习风险评分辅助路由
分数是面对不确定性的优先级估计，只有结合阈值、例外和流程背景，才能转化为路由动作。
从属性形成风险值
模型共同评估网络、浏览器和请求信息，使多个弱迹象可以累积权重，而不把任何单项当作证据。
分开分数与决策
数字描述风险，并不会直接决定目标。各流程配置规定哪些区间只观察、谨慎处理或要求额外例外。
保留判断原因
每次结果附带最重要影响因素和模型版本，便于调查具体案例，也能支持下一次重复测试。
用参考案例设阈值
已知正常、异常和模糊请求能够显示边界的实际后果。小范围上线减少意外分布变化带来的损失。
识别线上漂移
流量组成与基础设施会随来源、市场和设备改变。分布比较和人工抽样可以发现逐步下降的判断质量。