Veröffentlicht am: Dec 29, 2021
Wir freuen uns, die Einführung von Telefonnummernanreicherungen für Machine Learning (ML)-Modelle von Amazon Fraud Detector ankündigen zu können. Amazon Fraud Detector (AFD) ist ein vollständig verwalteter Service, der es einfach macht, potenziell betrügerische Online-Aktivitäten wie Online-Zahlungsbetrug und die Erstellung gefälschter Konten zu identifizieren. Die Verwendung von ML unter der Haube und basierend auf über 20 Jahren Betrugserkennungsexpertise von AFD identifiziert automatisch potenziell betrügerische Aktivitäten in Millisekunden – ohne ML-Expertise.
Als Teil des Modelltrainingsprozesses reichert Amazon Fraud Detector Rohdatenelemente wie IP-Adresse und Bank-Identifikationsnummer (BIN) von Zahlungsinstrumenten mit Daten wie der Geolokalisierung der IP-Adresse oder der ausstellenden Bank für eine Kreditkarte an. Die Erweiterung der Benutzerdaten mit solchen Anreicherungen gewährleistet die beste Leistung der AFD-Modelle. Ab heute reichert Amazon Fraud Detector Telefonnummerndaten mit zusätzlichen Informationen wie Geolokalisierung und dem ursprünglichen Mobilfunkanbieter an. Diese neue Anreicherung steigert die Leistung von Modellen, die Telefonnummern verwenden, und ermöglicht diesen Modellen, bis zu 16 % mehr Betrug bei einer Falsch-Positiv-Rate von 4 % zu erfassen.
Telefonnummernanreicherungen werden automatisch für die AFD-Modelltypen Online Fraud Insights (OFI) und Transaction Fraud Insights (TFI) in allen Regionen aktiviert, in denen AFD verfügbar ist. AFD-Kunden können diese neue Bereicherung nutzen, indem sie ihre AFD-Modelle neu trainieren, die die Telefonnummer als eine der Ereignisvariablen verwenden. Weitere Einzelheiten finden Sie auf unserer Dokumentationsseite.