Veröffentlicht am: Oct 11, 2021
Amazon Fraud Detector freut sich, das Transaction Fraud Insights-Modell anzukündigen, ein maschinelles Lernmodell (ML) mit niedriger Latenzzeit, das speziell für die Erkennung von Betrug bei Online-Transaktionen mit Karte (Card-Not-Present) entwickelt wurde. Wie andere Amazon Fraud Detector-Modelle nutzt auch Transaction Fraud Insights die mehr als 20-jährige Erfahrung von Amazon und AWS in der Betrugserkennung. Der neue Modelltyp Transaction Fraud Insights erkennt bis zu 30 % mehr betrügerische Transaktionen und behält seine Leistung bis zu sechs Mal länger bei als der vorherige Modelltyp Online Fraud Insights von Amazon Fraud Detector.
Der Betrug bei Online-Transaktionen ist auf dem Vormarsch. Da immer mehr Händler vom stationären Handel auf den Online-Handel umsteigen, folgen ihnen bösartige Akteure mit immer raffinierteren Angriffen. Händler tragen letztendlich die Kosten für betrügerische Abbuchungen in Form von Rückbuchungsgebühren, nicht erstattungsfähigen Transaktionsgebühren, verlorenen Waren und Betriebskosten. Das Transaction Fraud Insights-Modell erkennt mehr betrügerische Transaktionen, indem es automatisch Risikomuster berechnet, z. B. ob ein Käufer einen Wiederholungskauf tätigt und wie häufig der Käufer einkauft. Amazon Fraud Detector übernimmt die schwere Aufgabe, diese Werte in Bezug auf die Historie eines Käufers zu berechnen, sie auf dem neuesten Stand zu halten und sicherzustellen, dass sie für Betrugsprognosen und erneutes trainieren mit dem Modell verfügbar sind. Die Transaction-Fraud-Insights-Modelle behalten ihre Leistung länger bei als frühere Amazon-Fraud-Detector-Modelle, da diese automatisch berechneten Werte nahezu in Echtzeit aktualisiert und bei jeder Betrugsprognose mit geringer Latenzzeit verwendet werden.
Um zu beginnen, definieren Sie Ihr Transaktionsereignis und erstellen Sie Ihren Ereignisdatensatz, indem Sie Ihre historischen Transaktionen mit der Batch-Importfunktion von Amazon Fraud Detector hochladen. Als Nächstes können Sie Ihr Transaction Fraud Insights-Modell mit wenigen Klicks trainieren. Sobald Ihr Modell trainiert ist, können Sie die Fraud Detector-API in Ihren Checkout-Flow einbetten, um Betrugsprognosen in Echtzeit zu erstellen, oder die Batch-Prognose-API von Fraud Detector verwenden, um Offline- oder geplante Prognosen durchzuführen. Bei jeder Transaktion aktualisiert Amazon Fraud Detector automatisch Ihren gespeicherten Ereignisdatensatz, was bedeutet, dass Sie in Sekundenschnelle ein neues Modell trainieren können.
Der Transaction-Fraud-Insights.Modelltyp ist jetzt in den AWS-Regionen USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon), Europa (Irland), Asien-Pazifik (Singapur) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar. Weitere Einzelheiten finden Sie auf unserer Dokumentations- und Preisseite.