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Hinweis zur Änderung der Verfügbarkeit

Hinweis: Ab dem 7. November 2025 akzeptiert AWS keine neuen Kunden mehr für Amazon Fraud Detector (AFD). Nach dem 7. November 2025 können nur bestehende AFD-Kunden auf die Konsole oder die APIs von Amazon Fraud Detector zugreifen. Wenn Sie den Service nutzen möchten, melden Sie sich bitte vor dem 7. November an. Weitere Informationen erhalten Sie auf unserer Dokumentationsseite.

Vorteile

Sie können Modelle zur Betrugserkennung ohne vorherige Erfahrung mit Machine Learning (ML) erstellen, einsetzen und verwalten.

Gewinnen Sie Einblicke aus Ihren historischen Daten sowie mehr als 20 Jahre Erfahrung mit Amazon, um ein genaues, individuelles Betrugserkennungsmodell zu erstellen.

Beginnen Sie sofort mit der Betrugserkennung, erweitern Sie die Modelle mit benutzerdefinierten Geschäftsregeln und setzen Sie die Ergebnisse ein, um wichtige Prognosen zu generieren.

Schnelleres Erkennen von Online-Betrug mit Machine Learning

Erste Schritte mit Amazon Fraud Detector

Bis zu 30 000 Betrugsprognosen pro Monat kostenlos mit dem kostenlosen AWS-Kontingent.

Sie können Modelle zur Betrugserkennung ohne vorherige Erfahrung mit Machine Learning (ML) erstellen, einsetzen und verwalten. Gewinnen Sie Einblicke aus Ihren historischen Daten sowie mehr als 20 Jahre Erfahrung mit Amazon, um ein genaues, individuelles Betrugserkennungsmodell zu erstellen. Beginnen Sie sofort mit der Betrugserkennung, erweitern Sie die Modelle mit benutzerdefinierten Geschäftsregeln und setzen Sie die Ergebnisse ein, um wichtige Prognosen zu generieren.

  

Anwendungsfälle

Reduzieren Sie den Betrug bei Online-Zahlungen, indem Sie verdächtige Online-Zahlungstransaktionen markieren, bevor Sie Zahlungen verarbeiten und Bestellungen ausführen.

Unterscheiden Sie genau zwischen legitimen und risikobehafteten Kontoregistrierungen, damit Sie gezielt zusätzliche Kontrollen einführen können, wie z. B. die Verifizierung per Telefon oder E-Mail.

Erkennen Sie Konten, bei denen die Wahrscheinlichkeit besteht, dass sie Online-Dienste missbrauchen, und setzen Sie angemessene Grenzen für den Wert der Angebote, um das Risiko zu minimieren.

Einfache Einbindung in den Echtzeit-Anmeldefluss zur Erkennung kompromittierter Konten bei gleichzeitiger Minimierung der Reibungsverluste für legitime Benutzer.