Amazon Fraud Detector

更快发现更多在线欺诈

全球每年都有组织蒙受数十亿美元的资产在线欺诈损失。Amazon Fraud Detector 是一项完全托管的服务,它使用机器学习 (ML) 和 Amazon 超过 20 年的欺诈检测专业知识来识别潜在的欺诈行为,以使客户可以更快地发现更多的在线欺诈行为。Amazon Fraud Detector 自动执行耗时且昂贵的步骤来构建、训练和部署 ML 模型以进行欺诈检测,让客户能够更加容易地利用这项技术。Amazon Fraud Detector 根据客户子集的数据集定制它创建的每一个模型,使模型的准确性高于当前一个大小适合所有 ML 解决方案的模型。而且,由于您只需按实际用量付费,避免了高额的前期费用。

AWS 平台副总裁 Kurt Kufeld 宣布正式发布 Amazon Fraud Detector (5:34)

优势

预防和检测在线欺诈

Amazon Fraud Detector 是一个完全托管型 Machine Learning (ML) 欺诈检测解决方案,可提供构建、部署和管理欺诈检测模型所需的一切。只需单击几下,欺诈分析师即可使用业务规则增强模型检测,以帮助控制模型行为,然后将结果部署为生产就绪型 API 来开始生成预测。

几分钟内完成欺诈检测

Amazon Fraud Detector 自动执行创建用于欺诈检测的机器学习模型的复杂步骤。从数据验证到模型部署的一切过程都不需要机器学习或编码经验。结果是,可以生成基于机器学习的欺诈检测模型,该模型可以在数分钟内部署,而不需要数个月。

针对您的独特业务需求定制

Amazon Fraud Detector 仅构建一种机器学习模型, 该模型结合了从业务历史数据中获得的欺诈模式与 Amazon 20 多年的欺诈检测见解。结果将生成针对每个特定业务场景优化的独特的定制欺诈检测模型。该方法为客户提供高度准确的欺诈检测,且误判率非常低。

检测在线欺诈的常见类型

新建账户

准确地区分合法和高风险客户账户注册,以便您能够根据风险有选择地引入其他步骤或检查。例如,您可以将客户账户注册工作流设置为仅针对表现出高风险特征的账户注册要求提供其他电子邮件和电话验证步骤。

在线付款

通过在处理付款和完成订单之前标记出可疑的在线付款交易来减少在线付款欺诈。通过 Amazon Fraud Detector,您可以将结账流程设置为在处理付款之前评估新订单并标记可疑订单。

来宾结账

在没有交易历史记录的客户群体中也能发现潜在欺诈者。通过 Amazon Fraud Detector,您仅仅通过来宾结账单发送两份数据(例如电子邮件和 IP 地址)就能评估其潜在欺诈风险,这样您就可以决定是接受订单、审查订单还是收集更多的客户详细信息。

在线服务和忠诚度计划滥用

发现更有可能滥用忠诚度或“先试后买”计划等在线服务的账户,“先试后买”指的是先将物品发给客户,然后再付款的服务。使用 Amazon Fraud Detector,在线商家可以帮助评估客户滥用计划的风险,例如偷窃商品或滥用退货,因此,商家可以通过对所提供的商品或服务的价值施加适当的限制来限制其风险。

Amazon Fraud Detector 的工作原理

工作原理

客户

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Vacasa

GoDaddy 是世界上最大的服务平台,为全球企业家提供服务,它的使命是,通过提供客户和企业家在线发展所需的所有帮助和工具,为他们在世界各地拥有的 1900 多万客户和企业家的社区赋能

“GoDaddy 致力于防止欺诈性账户,并不断增强在注册过程中自动检测此类账户的能力。最近,我们开始使用 Amazon Fraud Detector,很高兴它提供了低成本的实施和一种自助式的方法来构建针对我们业务定制的机器学习模型。该模型可以在我们的新账户流程中轻松部署和使用,而不会影响合法用户的注册体验。我们使用 Amazon Fraud Detector 构建的模型能够立即检测出潜在的欺诈注册,我们对结果非常满意,并期待取得更多成就。”

John Kercheval,GoDaddy 识别服务组高级总监

Vacasa

ActiveCampaign 是一家营销自动化提供商,为全球 100000 多家 SMB 提供支持。 我们的使命是帮助发展中的企业与客户建立有意义的联系和接触。这也是我们构建 ActiveCampaign 的原因——这样,发展中的企业就能拥有需要的工具来节省时间、与客户联系,实现增长。我们的专长是电子邮件营销、营销自动化和销售自动化。

“2020 年第 1/第 2 季度,我们的账户中用于网络钓鱼的数量激增。因此,我们需要用更强的交易数据和信号来补充我们现有的自主解决方案,以便更快地识别出坏人。作为一个发展中的企业,基于预测机器学习的可扩展解决方案对于我们很重要。利用 Amazon Fraud Detector,我们可以使用自己的数据轻松构建模型,以准确识别出导致网络钓鱼攻击的账户注册。更重要的是,我们能够获得误判率很低的结果,这意味着我们的运营工作人员不需要额外工作。Amazon Fraud Detector 有一个具有竞争力的定价模型,我们可以轻松地将该模型集成到现有的工作流程中。”

Alex Burch,ActiveCampaign 高级电子邮件运营工程师

Vacasa

Truevo 提供简单、直观且用户友好的支付产品,让他们的客户可以毫不费力地收到付款,以便他们可以专注于发展自己的业务。

“Amazon Fraud Detector 使我们能够大大改善运营,增加我们应对不良行为的灵活性,并对系统和过程有更大的控制。最初,我们采用的是内部和第三方解决方案。当 Amazon Fraud Detector 发布后,我们立即改变了方向。我们是 AWS 多年的客户,非常信任 Amazon 的产品。有了 Amazon Fraud Detector,我们不再受制于本地或 SaaS 产品带来的传统限制。相反,我们可以灵活地调整支持 Machine Learning 的服务来满足我们的需求,并能够使用 AWS 的规则唯一选项,同时在需要时轻松扩展到完整的 Machine Learning 功能。这为 Truevo 节省了 3-6 个月的开发时间! 事实上,我们在 30 分钟内就部署了第一个原型模型。

总体来说,我们对自己实时检测欺诈的能力更有信心。当我们注意到可能无法完全理解但需要停止的奇怪活动时,我们可以更好地部署规则检测。我们能够响应和适应不断变化的监管和方案要求,从而使我们能够处于领先地位。”

Charles Grech,Truevo 首席运营官

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