预构建的模型模板

Amazon Fraud Detector 带有预构建的机器学习模型模板,可用于识别常见在线活动(例如创建新账户、在线支付和宾客结账)中的潜在欺诈行为。这些模型模板可帮助您处理所有繁重任务,例如数据验证和扩充、功能设计、算法选择、超级参数调优和模型部署。您只需上传数据集、选择模型模板,然后 Fraud Detector 就会自动找到最合适的欺诈检测 ML 模型。无需编码,也无需事先具备机器学习经验。

根据规则触发操作

创建 Amazon Fraud Detector 欺诈检测模型后,您可以基于模型预测使用 Fraud Detector 控制台创建规则。客户可以创建规则来采取操作,例如接受、审查或收集有关特定模型评分的更多信息。例如,如果模型得分大于 500 且账户的电话号码所在国家/地区与 IP 地址所在国家/地区不匹配,您可以轻松创建一条规则来标记可疑客户账户以供审查。

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实时欺诈预测 API

要执行实时欺诈预测,您可以在应用程序中使用 Amazon Fraud Detector API 及时评估在线活动。您可以使用模型和规则触发操作来调用欺诈预测 API,以检查每个新账户注册是否存在潜在的欺诈风险。

在单一界面中查看和审查您的预测和检测逻辑

使用 Amazon Fraud Detector 控制台,您可以轻松搜索和审查过去的欺诈评估,以审查检测逻辑。进行所需的评估后,您可以查看针对这些事件收到的数据、评估期间应用的检测逻辑以及导致欺诈预测结果的条件。

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Amazon SageMaker 集成

如果您已在 Amazon SageMaker 中创建欺诈检测模型,您可以将其集成到 Amazon Fraud Detector 中,以阻止更多欺诈行为。您可以在应用程序中同时使用 SageMaker 和 Fraud Detector 模型来检测不同的欺诈使用案例。例如,您的应用程序可以使用 Fraud Detector 模型评估客户账户的欺诈风险,并同时使用 SageMaker 模型检查账户泄露风险。 

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