फैशन उद्योग में शीर्ष एआई उपकरण

The New Black और Ablo जैसे उपकरण फैशन क्रिएटिव्स के लिए एआई सह-डिजाइनर के रूप में कार्य करते हैं। The New Black एक सरल टेक्स्ट विवरण या स्केच लेकर मिनटों में एक परिष्कृत कपड़ों का डिजाइन छवि उत्पन्न कर सकता है, जिससे डिजाइनर बिना मानव इलस्ट्रेटर की आवश्यकता के नए विचारों को तेजी से कल्पना और दृश्य रूप दे सकते हैं।

Ablo आगे बढ़कर उभरते ब्रांडों को एंड-टू-एंड लेबल निर्माण में मदद करता है – कपड़ों के डिजाइन से लेकर ब्रांड की सौंदर्यशास्त्र के अनुरूप लोगो और ग्राफिक्स सुझाने तक। ये प्लेटफार्म अक्सर ट्रेंड विश्लेषण सुविधाओं और वर्चुअल ट्राय-ऑन पूर्वावलोकन शामिल करते हैं, जो डिजाइन चरण के दौरान त्वरित पुनरावृत्ति और प्रतिक्रिया सक्षम करते हैं।

स्थापित 3डी डिजाइन सॉफ़्टवेयर जैसे CLO 3D और Browzwear VStitcher ने वर्चुअल वस्त्रों को यथार्थ के करीब बनाने के लिए एआई सुधारों को एकीकृत किया है। ये प्रोग्राम डिजाइनरों को विस्तृत डिजिटल कपड़े बनाने और वास्तविक समय में अवतार पर उनके कैसे लटकते और चलते हैं, देखने की अनुमति देते हैं।

CLO 3D उच्च सटीक फैब्रिक सिमुलेशन और एआई-सहायता प्राप्त 3डी वस्त्र मॉडलिंग के लिए जाना जाता है। Browzwear का VStitcher विभिन्न शरीर प्रकारों पर भौतिकी-आधारित सटीकता के साथ वर्चुअल फिटिंग सक्षम करता है। नए प्रवेशकर्ता जैसे Style3D तुलनीय एआई-संचालित 3डी विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करते हैं और एआर/वीआर पूर्वावलोकन के लिए समर्थन करते हैं जो इमर्सिव डिजाइन समीक्षाओं के लिए है।

एआई का उपयोग जटिल भौतिकी और पैटर्न गणनाओं को संभालने के लिए करके, ये उपकरण भौतिक नमूनों की आवश्यकता को काफी कम करते हैं, जिससे उत्पादन से पहले समय, सामग्री और लागत बचती है।

WGSN एक प्रसिद्ध ट्रेंड पूर्वानुमान सेवा है जिसने अपनी भविष्यवाणियों में एआई और डेटा एनालिटिक्स को शामिल किया है। एक सदस्यता प्लेटफॉर्म के माध्यम से, WGSN रनवे, रिटेल बिक्री, सोशल मीडिया और अधिक से डेटा एकत्र करता है, फिर एल्गोरिदम और मानव विशेषज्ञों के साथ मिलकर आगामी शैलियों, रंगों और उपभोक्ता भावनाओं का पूर्वानुमान लगाता है।

परिणाम है मौसमी ट्रेंड रिपोर्ट और एनालिटिक्स उपकरण (जैसे उनका TrendCurve AI) जो ब्रांडों को भविष्य के संग्रहों की योजना बनाने के लिए "क्रिस्टल बॉल" प्रदान करते हैं। डिजाइनर और मर्चेंडाइज़र WGSN की अंतर्दृष्टि का उपयोग सिल्हूट से लेकर आदर्श SKU मिश्रण तक सूचित निर्णय लेने के लिए करते हैं, अनुमान पर निर्भर रहने के बजाय।

पेरिस स्थित Heuritech ट्रेंड पूर्वानुमान के लिए तकनीक-संचालित दृष्टिकोण अपनाता है, जो ऑनलाइन वास्तविक लोगों द्वारा पहने जाने वाले वस्त्रों को स्कैन करता है। इसका एआई कंप्यूटर विज़न का उपयोग करके लाखों सोशल मीडिया छवियों (इंस्टाग्राम, टिकटॉक आदि) का विश्लेषण करता है और कपड़ों में उभरते पैटर्न का पता लगाता है।

जैविक स्ट्रीटस्टाइल ट्रेंड्स को वैश्विक स्तर पर मापकर, Heuritech ब्रांडों को मांग का अनुमान लगाने और बाजार में ट्रेंड्स के फैलने से पहले डिजाइन करने में सक्षम बनाता है। एक ब्रांड Heuritech का उपयोग कर सकता है यह देखने के लिए कि पूर्वी एशिया में पेस्टल यूटिलिटी जैकेट्स ट्रेंड कर रहे हैं, और उस अंतर्दृष्टि को अपनी अगली लाइन में शामिल कर सकता है।

EDITED एक मार्केट इंटेलिजेंस टूल है जो ब्रांडों को वास्तविक समय के रिटेल डेटा पर प्रतिक्रिया करने में मदद करता है, एआई का उपयोग करके। यह विश्वव्यापी ई-कॉमर्स साइटों पर लाखों उत्पादों को ट्रैक करता है और मूल्य निर्धारण, छूट, और स्टॉक मूवमेंट का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।

एक फैशन मर्चेंडाइज़र देख सकता है कि क्या किसी प्रतियोगी के यहां एक निश्चित शैली की मिडी ड्रेस बिक रही है, या क्या किसी प्रतिद्वंद्वी ब्रांड ने डेनिम पर कीमतें घटा दी हैं। EDITED का एआई मांग का पूर्वानुमान लगाने और मूल्य निर्धारण रणनीति को अनुकूलित करने में सहायता करता है। प्लेटफॉर्म की असॉर्टमेंट योजना सुविधाएं बाजार में अंतराल या अधिक संतृप्ति को उजागर करती हैं, जिससे रिटेलर्स को यह निर्णय लेने में मदद मिलती है कि किसका स्टॉक बढ़ाना है।

Stylumia ट्रेंड अंतर्दृष्टि को मांग पूर्वानुमान के साथ जोड़ता है। इसके मशीन लर्निंग मॉडल "बाजार शोर" को फ़िल्टर करके वास्तविक उपभोक्ता मांग को उजागर करते हैं। यह नए उत्पादों की बिक्री का पूर्वानुमान लगा सकता है यहां तक कि बिना बिक्री इतिहास के भी, पूर्वानुमान की सटीकता को 20–40% तक सुधारता है।

विशेष रूप से, Stylumia की ImaGenie सुविधा पहचाने गए ट्रेंड्स के अनुरूप नए उत्पाद डिजाइन विचार उत्पन्न करती है, डिजाइनरों को सुझाव देती है कि कौन से स्टाइल सफल होने की अधिक संभावना रखते हैं। यह फैशन योजना के रचनात्मक और विश्लेषणात्मक पक्षों को जोड़ती है।

Nextail एक मर्चेंडाइज और इन्वेंटरी प्रबंधन समाधान है जो एआई का उपयोग करके स्टॉक को सूक्ष्म स्तर पर आवंटित और पुनर्वितरित करता है। सभी स्टोरों को समान मानने के बजाय, Nextail के एल्गोरिदम SKU-स्टोर स्तर पर हाइपर-लोकल मांग पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं।

यह रिटेलर्स को यह जानने में मदद करता है कि कौन से आइटम किस स्टोर को और किस मात्रा में भेजने हैं। Nextail आवंटन, पुनःपूर्ति और ट्रांसफर को स्वचालित करता है, वास्तविक समय की बिक्री डेटा के अनुसार अनुकूलित होता है। Nextail का उपयोग करने वाले रिटेलर्स ने देखा:

• ~30% इन्वेंटरी कवरेज में कमी
• 60% कम स्टॉकआउट
• उल्लेखनीय बिक्री वृद्धि

छोटे डायरेक्ट-टू-कंज्यूमर लेबल और Shopify-आधारित स्टोरों के लिए, Prediko एक एआई-संचालित मांग योजना उपकरण प्रदान करता है जो उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप है। यह ब्रांड के ई-कॉमर्स डेटा में प्लग करता है और बिक्री प्रवृत्तियों और मौसमीता का विश्लेषण करके प्रत्येक उत्पाद SKU के लिए मांग का पूर्वानुमान लगाता है।

फिर Prediko शेष ऑर्डरिंग प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करता है – यह सुझाव देता है कि प्रत्येक वेरिएंट के कितने यूनिट्स का उत्पादन या पुनःआदेश करना है और कब। यह नए उत्पाद लॉन्च की तैयारी करते समय या आगामी सीजन के लिए इन्वेंटरी खरीदने का निर्णय लेते समय अमूल्य है।

Singuli फैशन मांग पूर्वानुमान के लिए भारी-भरकम एआई विज्ञान लाता है। पीएचडी डेटा वैज्ञानिकों द्वारा विकसित, यह SKU, सामग्री और घटक स्तरों तक सटीक पूर्वानुमान प्रदान करता है। यह जटिल कारकों (प्रमोशन, छुट्टियां, मैक्रो ट्रेंड्स) को ध्यान में रखता है और ERP सिस्टम के साथ एकीकृत होता है।

ब्रांड "क्या होगा अगर" सिमुलेशन चला सकते हैं – उदाहरण के लिए, अगर एक नियोजित मार्केटिंग इवेंट मांग को दोगुना कर देता है? – और एआई इन्वेंटरी योजनाओं को तदनुसार समायोजित करता है। Singuli का दावा है कि इसका एआई पूर्वानुमान सटीकता को 10% से अधिक सुधारता है, जो महत्वपूर्ण बचत और राजस्व वृद्धि में परिवर्तित होता है।

शीर्ष फैशन रिटेलर्स ने अपनी सप्लाई चेन अनुकूलन के लिए एआई का निर्माण या अपनाया है:

• Zara पूर्वानुमान विश्लेषण और RFID ट्रैकिंग का उपयोग करके इन्वेंटरी की निगरानी करता है और ट्रेंड्स पर तेजी से प्रतिक्रिया करता है
• H&M मौसम और सोशल मीडिया ट्रेंड्स को शामिल करते हुए एआई-संचालित पूर्वानुमान का उपयोग करता है
• Nike मांग संवेदन और इन्वेंटरी पोजिशनिंग के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है
• Burberry वास्तविक समय की मांग संकेतों के आधार पर बुद्धिमानी से इन्वेंटरी पुनर्वितरित करता है

PICTOFiT Reactive Reality द्वारा एक प्रमुख प्लेटफॉर्म है जो वर्चुअल ट्राय-ऑन के लिए है। यह प्रत्येक खरीदार के लिए केवल कुछ तस्वीरों का उपयोग करके एक व्यक्तिगत 3डी अवतार बनाता है। सामान्य मॉडल पर कपड़े ओवरले करने के बजाय, PICTOFiT उपयोगकर्ताओं को उनके अपने शरीर के आकार और माप के अनुरूप एक वर्चुअल बॉडी डबल पर वस्त्र देखने देता है।

यह ऑनलाइन ब्राउज़िंग के दौरान फिट और स्टाइल में विश्वास को काफी बढ़ाता है। Reactive Reality की तकनीक का उपयोग करने वाले रिटेलर्स ने उच्च जुड़ाव और कम रिटर्न दरें देखी हैं, क्योंकि ग्राहक ऑर्डर करने से पहले आइटम कैसे दिखेगा इसका अधिक सटीक अनुभव प्राप्त करते हैं।

Revery AI ने छोटे ब्रांडों के लिए वर्चुअल ट्राय-ऑन को सुलभ बनाया है। खरीदार अपने शरीर के आकार से मेल खाने वाला मॉडल अवतार चुन सकते हैं या अपनी खुद की फोटो अपलोड कर सकते हैं, फिर यथार्थवादी परिणामों के साथ वर्चुअल कपड़े ट्राय कर सकते हैं।

एआई व्यक्ति की छवि पर वस्त्र को मैप करता है, विभिन्न शरीर आयामों के लिए समायोजित करता है और फैब्रिक ड्रेप का अनुकरण करता है। स्वतंत्र डिजाइनरों के लिए, यह तकनीक प्रमुख रिटेलर्स के समान उच्च तकनीकी फिटिंग अनुभव प्रदान करती है। Revery प्रत्येक शैली को कई शरीर प्रकारों पर बिना कई फोटोशूट के दिखाने में सक्षम बनाता है, जो आकार समावेशन को बढ़ावा देता है।

True Fit सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एआई फिट समाधान में से एक है, जो कई परिधान रिटेलर्स की वेबसाइटों में एकीकृत है। यह ग्राहकों से उनके शरीर के आकार और फिट प्राथमिकताओं के बारे में पूछता है, फिर विशाल खरीद और रिटर्न डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रत्येक उत्पाद के लिए सबसे अच्छा आकार पूर्वानुमानित करता है।

True Fit का उपयोग करने वाले रिटेलर्स ने फिट-संबंधित रिटर्न में उल्लेखनीय कमी देखी है। एक उद्योग में जहां ऑनलाइन फैशन के लिए रिटर्न दर 30% से अधिक हो सकती है, ऐसे उपकरण ग्राहक संतुष्टि बढ़ाने और मार्जिन की रक्षा के लिए अमूल्य हैं।

Bold Metrics केवल कुछ इनपुट (ऊंचाई, वजन, फिट प्राथमिकताएं) का उपयोग करके खरीदारों के डिजिटल बॉडी डबल्स उत्पन्न करता है। एआई 50 से अधिक सटीक शरीर मापों को कवर करने वाला एक विस्तृत अनुमानित शरीर प्रोफ़ाइल बनाता है।

यह "डिजिटल ट्विन" सबसे अच्छा आकार सुझाने के लिए उपयोग किया जाता है और ब्रांडों को यह जानकारी देता है कि उनके ग्राहकों के शरीर वास्तव में कैसे मापते हैं। Bold Metrics ने रिटेलर्स को फिट-संबंधित रिटर्न को मापनीय रूप से कम करने में मदद की है, साथ ही उत्पाद डिजाइन और ग्रेडिंग निर्णयों को सूचित किया है।

फैशन ब्रांड ऑगमेंटेड रियलिटी का उपयोग कर रहे हैं – अक्सर एआई द्वारा संचालित – ताकि ग्राहक उत्पादों को विज़ुअलाइज़ कर सकें। उदाहरण के लिए, Gucci ने अपने ऐप में एक एआर स्नीकर्स ट्राय-ऑन पेश किया: अपने स्मार्टफोन कैमरा को अपने पैरों पर पॉइंट करें और ऐप वास्तविक समय में Gucci स्नीकर्स का डिजिटल 3डी मॉडल ओवरले करता है।

यह कंप्यूटर-विजन-आधारित ट्राय-ऑन उपयोगकर्ता के पैरों को ट्रैक करने और छवियों को समायोजित करने के लिए एआई का उपयोग करता है, जो विशेष रूप से युवा, तकनीकी रूप से जागरूक खरीदारों के लिए "खरीदने से पहले ट्राय करें" का एक आकर्षक तरीका बनाता है।

Vue.ai एक लोकप्रिय एआई प्लेटफॉर्म है जो फैशन ई-कॉमर्स व्यक्तिगतकरण के लिए समाधान प्रदान करता है। इसके एल्गोरिदम स्वचालित रूप से उत्पादों को विस्तृत विशेषताओं (कट, पैटर्न, नेकलाइन, रंग आदि) के साथ टैग करते हैं, जिससे रिटेलर्स हजारों SKU से निपट सकते हैं।

अधिक समृद्ध, एआई-जनित मेटाडेटा के साथ, Vue.ai व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें और पूर्ण आउटफिट सुझाव प्रदान करता है। यह एक वर्चुअल स्टाइलिस्ट के रूप में कार्य करता है जो ग्राहक प्राथमिकताओं को सीखता है और ऐसे लुक क्यूरेट करता है जिन्हें वे सबसे अधिक पसंद करेंगे, जिससे रूपांतरण दर और बास्केट आकार बढ़ते हैं।

Syte फैशन के लिए विज़ुअल सर्च और डिस्कवरी में विशेषज्ञ है। ग्राहक एक फोटो अपलोड कर सकते हैं (जैसे इंस्टाग्राम से एक ड्रेस या सेलिब्रिटी आउटफिट स्क्रीनशॉट) और एआई रिटेलर के इन्वेंटरी में समान दिखने वाले आइटम खोजता है।

यह उत्पाद पृष्ठ पर दृश्य समान विकल्प भी सुझा सकता है ("More like this" गैलरी जो इमेज रिकग्निशन द्वारा संचालित है)। मोबाइल पर, जहां विवरण टाइप करना कठिन होता है, विज़ुअल सर्च उत्पादों की खोज को कहीं अधिक सहज बनाता है।

Lily AI उत्पाद डेटा की गहराई और सटीकता में सुधार पर केंद्रित है, जो बेहतर सिफारिशें और साइट खोज को सक्षम बनाता है। Lily का प्लेटफॉर्म प्रत्येक उत्पाद छवि और विवरण का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करता है, जो सामान्य मैनुअल टैगिंग से कहीं अधिक समृद्ध विशेषताएं प्रदान करता है।

बेहतर विशेषता के साथ, यदि कोई ग्राहक "रोमांटिक समर ड्रेस" खोजता है, तो साइट सटीक मेल लौटाती है जो उस मूड के अनुरूप होती है। Lily AI मूल रूप से "ग्राहक की भाषा बोलता है" क्योंकि यह दर्शाता है कि खरीदार वस्तुओं का वर्णन कैसे करते हैं और उत्पाद कैटलॉग में उन्हें कैसे टैग किया गया है।

उन्नत भाषा मॉडलों के उदय ने फैशन में एआई व्यक्तिगत खरीदारों को जन्म दिया है। DressX ने DressX AI Agent पेश किया, एक इंटरैक्टिव स्टाइलिस्ट जिसके साथ उपयोगकर्ता चैट करते हैं। उपयोगकर्ता अपनी प्राथमिकताएं "स्टाइल पासपोर्ट" में दर्ज करते हैं और एआई से आउटफिट आइडिया प्राप्त करने या दर्जनों ब्रांडों में से टुकड़े खोजने के लिए संदेश भेजते हैं।

The North Face ने IBM Watson के साथ इस क्षेत्र में अग्रणी भूमिका निभाई, एक चैटबॉट बनाया जो उपयोगकर्ताओं से प्रश्न पूछता था जैसे "आप यह जैकेट कहाँ और कब उपयोग करेंगे?" ताकि सही कोट की सिफारिश की जा सके। जैसे-जैसे प्राकृतिक भाषा एआई बेहतर होता है, उम्मीद है कि ये वर्चुअल स्टाइलिस्ट अधिक सामान्य और परिष्कृत होंगे।

Crescendo.ai एक एआई चैट और वॉयस असिस्टेंट प्रदान करता है जो खरीदारों के प्रश्नों का 24/7 उत्तर देता है – उत्पाद सलाह से लेकर ऑर्डर ट्रैकिंग तक – उच्च सटीकता के साथ। आकार जानकारी, रिटर्न नीतियों या स्टाइल टिप्स के बारे में पूछताछ का तुरंत जवाब देकर, ऐसे एआई सहायक ग्राहक अनुभव को बढ़ाते हैं और मानव समर्थन टीमों को मुक्त करते हैं।

वे मूल रूप से ऑनलाइन एक सहायक बिक्री सहयोगी के अनुभव को दोहराते हैं, हजारों ग्राहकों को एक साथ व्यक्तिगत ध्यान प्रदान करते हैं।

ई-कॉमर्स के लिए उच्च गुणवत्ता वाली दृश्य सामग्री बनाना संसाधन-गहन हो सकता है। PhotoRoom उत्पाद फोटोग्राफी पोस्ट-प्रोसेसिंग और उत्पादन को स्वचालित करके गेम-चेंजर बन गया है। यह उत्पाद छवियों से पृष्ठभूमि को तुरंत हटा सकता है और उन्हें साफ या थीम वाले बैकड्रॉप से बदल सकता है।

यह वर्चुअल "ऑन-मॉडल" छवियां भी सक्षम करता है: एक मैनिक्विन पर कपड़े की फोटो अपलोड करें, और PhotoRoom बिना फोटोशूट की आवश्यकता के उस कपड़े की यथार्थवादी छवियां मॉडल पर उत्पन्न करता है। ZMO.ai जैसे उपकरण ब्रांडों को विभिन्न शरीर प्रकारों, पोज़ और जातीयताओं के एआई मॉडलों पर कपड़ों की छवियां केवल उत्पाद छवियों का उपयोग करके उत्पन्न करने देते हैं।

फैशन प्रेरणा और सामग्री निर्माण के लिए जनरेटिव एआई को अपना रहा है। लक्ज़री लेबल Moncler ने एक एआई डिजाइन स्टूडियो के साथ सहयोग किया ताकि Moncler Genius "AI Jacket" और इसके साथ जुड़े अभियान दृश्य बनाए जा सकें। Hillary Taymour जैसे डिजाइनर Collina Strada के अपने पिछले डिजाइन अभिलेखागार को जनरेटिव मॉडल में फीड करते हैं ताकि नए वस्त्र विचारों का मंथन किया जा सके।

विपणन पक्ष पर, ब्रांड DALL·E, Midjourney, या Adobe Firefly जैसे उपकरणों का उपयोग केवल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से मूड बोर्ड, विज्ञापन और सोशल मीडिया सामग्री के लिए कलात्मक छवियां बनाने के लिए करते हैं।

फैशन मार्केटिंग और एआई का एक भविष्यवादी क्रॉसओवर है एआई-जनित वर्चुअल इन्फ्लुएंसर्स का उदय। ये पूरी तरह से डिजिटल पात्र हैं जो वास्तविक सोशल मीडिया फॉलोइंग आकर्षित करते हैं और ब्रांडों के साथ सहयोग करते हैं। Lil Miquela एक ऐसा वर्चुअल इन्फ्लुएंसर है जिसने Prada और Calvin Klein जैसे लक्ज़री ब्रांडों के लिए मॉडलिंग की है।

कुछ रिटेलर्स अपनी वेबसाइटों पर उत्पाद छवियों के लिए एआई मॉडल का उपयोग करते हैं। Levi's ने विभिन्न शरीर प्रकारों और त्वचा रंगों पर आउटफिट दिखाने के लिए एआई-जनित मॉडलों के साथ प्रयोग किया, जिसका उद्देश्य ई-कॉमर्स छवियों में प्रतिनिधित्व को बढ़ाना है।

एआई मूल्य निर्धारण रणनीति और पुनर्विक्रय बाजारों में भूमिका निभाता है। सेकंडहैंड फैशन की दुनिया में, The RealReal लक्ज़री वस्तुओं के प्रमाणीकरण और इष्टतम पुनर्विक्रय कीमतें निर्धारित करने में सहायता के लिए एआई उपकरणों का उपयोग करता है। "Vision" छवि पहचान का उपयोग करके संभावित नकली आइटमों को चिन्हित करता है, जबकि "Shield" वस्तु विशेषताओं और बाजार मांग का विश्लेषण करता है ताकि यह प्राथमिकता दी जा सके कि कौन से कंसाइनमेंट सामानों को मानव विशेषज्ञ समीक्षा की आवश्यकता है।

एआई एल्गोरिदम फैशन आइटमों के लिए कीमतों को गतिशील रूप से समायोजित कर सकते हैं, जैसे वर्तमान मांग, स्टॉक स्तर और व्यापक ट्रेंड्स के आधार पर – विशेष रूप से पुनर्विक्रय मार्केटप्लेस या ऑफ-प्राइस रिटेलर्स के लिए उपयोगी।

फैशन ई-कॉमर्स में एक महत्वपूर्ण उपकरण है एआई-संचालित धोखाधड़ी रोकथाम। ऑनलाइन फैशन स्टोरों को धोखाधड़ी की समस्याओं का सामना करना पड़ता है – चोरी हुए क्रेडिट कार्ड से लेकर नकली रिटर्न दावों तक। Kount जैसी समाधान मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रत्येक लेनदेन या खाता गतिविधि के जोखिम का तुरंत मूल्यांकन करती हैं।

Kount की प्रणाली उपयोगकर्ता व्यवहार पैटर्न, डिवाइस डेटा, भौगोलिक स्थान और अधिक को देखती है ताकि मिलीसेकंड में जोखिम स्कोर उत्पन्न किया जा सके। क्योंकि यह एआई-आधारित है, यह नए धोखाधड़ी पैटर्न के अनुसार लगातार अनुकूलित होती है और स्थिर नियमों से छूटे हुए सूक्ष्म धोखाधड़ी व्यवहार को पकड़ती है।