发布于: Feb 6, 2023
今天，Amazon Fraud Detector (AFD) 宣布推出冷启动功能。现在，客户可以开始使用最少的历史数据来训练注册或交易欺诈检测模型。在此之前，AFD 客户需要提供超过 10,000 个已标记事件以及至少 400 个欺诈示例才能训练模型。随着冷启动的发布，只需要 50 个已标记的欺诈事件和 50 个未标记的事件。这项新功能引入了处理未标记数据的智能方法，并使用小型数据集优化模型训练。
对于任何希望在其业务中利用机器学习的组织而言，最大的障碍是需要拥有丰富且格式一致的历史数据。缺乏重要的历史数据可能被视为训练机器学习模型的数据“冷启动”场景。现在，借助 AFD，客户可以在可用模型训练数据有限时快速开始使用高质量的欺诈检测模型。然后，客户可以开始迭代欺诈标记，并使用持续增长的数据集不断地重新训练模型，以提高模型性能。
Amazon Fraud Detector (AFD) 是一项完全托管式服务，让您可轻松识别潜在的欺诈性线上活动，例如创建虚假账户或在线支付欺诈。通过在幕后使用机器学习，并依托 Amazon 超过 20 年积累的欺诈检测专业知识，AFD 可在几毫秒内自动识别潜在的欺诈活动。
此功能现已在所有提供 Amazon Fraud Detector 的区域推出：美国东部（俄亥俄州）、美国东部（弗吉尼亚州北部）、美国西部（俄勒冈州）、欧洲地区（爱尔兰）、亚太地区（新加坡）和亚太地区（悉尼）。要了解有关 Amazon Fraud Detector 的更多信息，请访问我们的产品页面。