أتمتة إنشاء النماذج

يعمل Amazon Fraud Detector على الأتمتة الكاملة لعملية إنشاء نماذج التعلم الآلي التي تكتشف الاحتيال المحتمل حدوثه في الأنشطة الشائعة عبر الإنترنت مثل: إنشاء الحسابات الجديدة، وعمليات الدفع عبر الإنترنت، وعمليات سداد النزلاء. تتولى عملية أتمتة إنشاء النماذج تنفيذ جميع العمليات المعقدة مثل: التحقق من صحة البيانات وإثرائها، وهندسة الميزات، وتحديد الخوارزميات، وضبط المعلمات الفائقة، ونشر النماذج. يُمكنك ببساطة تحميل مجموعة البيانات، وتحديد نوع النموذج وسيجد Amazon Fraud Detector تلقائيًا نموذج التعلم الآلي الأنسب لكشف الاحتيال. ليس هناك حاجة إلى أي خبرة سابقة في الترميز أو في التعلم الآلي.

نماذج تُواصِل التعلم

يحافظ نموذجك على أدائه لمدة أطول بين عمليات إعادة التدريب لأن Amazon Fraud Detector يحسب تلقائيًا معلومات مثل: عمر الحساب، والوقت منذ آخر نشاط، وعدد الأنشطة. وهذا يعني أن نموذجك يمكنه التعرف على الفرق بين العملاء الموثوق بهم الذين يُجرون معاملات بصفة متكررة وبين محاولات المحتالين المستمرة.

رؤى حول أداء نموذجك

في كل نموذج تُدرّبه، يمكنك رؤية جميع المدخلات التي قدمتها مرتبةً حسب تأثيرها على أداء النموذج. وباستخدام قيم الأهمية والترتيب النسبي، تحصل على رؤى حول المدخلات التي تقود أداء نموذجك.

Fraud-Detector_Model_Performance

تشغيل الإجراءات المستندة إلى القواعد

بعد أن تنشئ نموذج كشف احتيال في Amazon Fraud Detector، يمكنك استخدام وحدة تحكم Amazon Fraud Detector أو استخدام واجهة التطبيقات البرمجية الخاصة به في إنشاء قواعد تستند إلى تنبؤات النموذج. يمكن للعملاء إنشاء قواعد لاتخاذ إجراءات مثل قبول أو مراجعة أو جمع مزيد من المعلومات لدرجات نموذج معينة. على سبيل المثال، يمكنك بسهولة إنشاء قاعدة للإشارة إلى حسابات العملاء المشبوهة لمراجعتها إذا كانت درجة النموذج أكبر من الحد المحدد مسبقًا وفي حالة عدم تطابق بلد رقم هاتف الحساب مع بلد عنوان IP.

trigger_rules
انقر للتكبير

واجهة تطبيقات برمجية للتنبؤ بالاحتيال في الوقت الفعلي

يُمكنك استخدام واجهة التطبيقات البرمجية الخاصة بـ Amazon Fraud Detector في عمل تنبؤات في الوقت الفعلي وتقييم الأنشطة عبر الإنترنت فور حدوثها. على سبيل المثال، يُمكنك الاتصال بواجهة التطبيقات البرمجية الخاصة بعمليات التنبؤ بالاحتيال للتحقق من كل تسجيل اشتراك في حساب جديد بحثًا عن مخاطر الاحتيال المحتملة، باستخدام نموذجك وقواعدك لتشغيل إجراء ما.

واجهة واحدة لمراجعة وتدقيق التنبؤات ومنطق الكشف

باستخدام وحدة تحكم Amazon Fraud Detector، يمكنك بسهولة البحث عن تقييمات الاحتيال السابقة ومراجعتها لتدقيق منطق الكشف. يمكنك عرض بيانات الأحداث، ومنطق الكشف المطبق أثناء التقييم، والظروف التي أدت إلى نتيجة التنبؤ بالاحتيال.

search_past_evaluations
انقر للتكبير

تكامل Amazon SageMaker

إذا كنت قد أنشأت بالفعل نموذجًا لكشف الاحتيال في Amazon SageMaker‏، يمكنك دمجه مع Amazon Fraud Detector لإيقاف المزيد من عمليات الاحتيال. يمكنك استخدام نموذج Amazon SageMaker ونموذج Amazon Fraud Detector في تطبيقك للكشف عن أنواع الاحتيال المختلفة. على سبيل المثال، يمكن لتطبيقك استخدام نموذج Amazon Fraud Detector لتقييم مخاطر الاحتيال في حسابات العملاء واستخدام نموذج Amazon SageMaker في وقت واحد للتحقق من مخاطر اختراق الحسابات.

Standard Product Icons (Features) Squid Ink
تعرّف على المزيد حول تسعير المنتج

تفضَّل بزيارة صفحة تسعير Amazon Fraud Detector.

تعرّف على المزيد 
Sign up for a free account
تسجيل الاشتراك للحصول على حساب مجاني

الوصول على الفور إلى الطبقة المجانية لخدمة AWS. 

التسجيل 
Standard Product Icons (Start Building) Squid Ink
ابدأ في الإنشاء في وحدة التحكم

ابدأ التطوير باستخدام Amazon Fraud Detector على وحدة الإدارة في AWS.

تسجيل الدخول