Amazon Fraud Detector

Mehr Online-Betrug schneller erkennen

Weltweit verlieren Unternehmen jedes Jahr Dutzende von Milliarden Dollar durch Online-Betrug. Amazon Fraud Detector ist ein vollständig verwalteter Service, der Machine Learning (ML) und mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Betrugserkennung von Amazon nutzt, um potenziell betrügerische Aktivitäten zu identifizieren, damit Kunden schneller mehr Online-Betrug erkennen können. Amazon Fraud Detector automatisiert die zeitaufwändigen und teuren Schritte zur Erstellung, Schulung und Bereitstellung eines ML-Modells zur Betrugserkennung und erleichtert den Kunden die Nutzung der Technologie. Amazon Fraud Detector passt jedes von ihm erstellte Modell an das eigene Dataset des Kunden an, wodurch die Genauigkeit der Modelle höher ist als bei den aktuellen unspezifischen ML-Lösungen. Und weil Sie nur für das bezahlen, was Sie verbrauchen, vermeiden Sie hohe Vorlaufkosten.

Kurt Kufeld, VP bei AWS Platforms, gibt die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon Fraud Detector bekannt (5:34)

Vorteile

Online-Betrug erkennen und verhindern

Amazon Fraud Detector ist eine vollständig verwaltete Betrugserkennungslösung für Machine Learning (ML), die alles bietet, was zur Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Betrugserkennungsmodellen erforderlich ist. Mit nur wenigen Klicks können Betrugsanalysten die Modellerkennung durch Geschäftsregeln verbessern, die das Modellverhalten steuern, und die Ergebnisse dann als produktionsreife APIs bereitstellen, um mit der Generierung von Vorhersagen zu beginnen.

Betrugserkennung in Minuten

Amazon Fraud Detector automatisiert die komplizierten Schritte der Erstellung von ML-Modellen zur Betrugserkennung. Alles, von der Datenvalidierung bis zur Modellbereitstellung, kann ohne Machine Learning oder Programmiererfahrung durchgeführt werden. Das Ergebnis sind auf ML basierende Betrugserkennungsmodelle, die innerhalb von Minuten statt Monaten eingesetzt werden können.

Maßgeschneidert für Ihre individuellen Geschäftsanforderungen

Amazon Fraud Detector baut die einzigen ML-Modelle, die Betrugsmuster, die aus den historischen Daten Ihres Unternehmens gelernt wurden, mit den Erkenntnissen aus über 20 Jahren Betrugserkennung bei Amazon kombinieren. Das Ergebnis ist ein einzigartiges, maßgeschneidertes Betrugserkennungsmodell, das für jedes spezifische Geschäftsszenario optimiert ist. Dieser Ansatz bietet Kunden eine hochpräzise Betrugserkennung mit einer sehr niedrigen False-Positive-Rate.

Häufig vorkommende Arten des Online-Betrugs erkennen

Neues Konto

Unterscheiden Sie genau zwischen legitimen und risikoreichen Kundenkontoregistrierungen, so dass Sie selektiv zusätzliche Schritte oder risikobasierte Prüfungen einleiten können. So können Sie beispielsweise Ihren Workflow zur Registrierung Ihres Kundenkontos so einrichten, dass zusätzliche Schritte zur E-Mail- und Telefonverifizierung nur bei Kontoeröffnungen mit hohem Risiko erforderlich sind.

Online-Zahlung

Reduzieren Sie den Betrug bei Online-Zahlungen, indem Sie verdächtige Online-Zahlungstransaktionen markieren, bevor Sie Zahlungen verarbeiten und Bestellungen ausführen. Mit Amazon Fraud Detector können Sie Ihren Checkout-Ablauf so einrichten, dass neue Bestellungen ausgewertet und verdächtige zur Überprüfung markiert werden, bevor Zahlungen verarbeitet werden.

Gast-Checkout

Erkennen Sie potenzielle Betrüger auch bei Kunden ohne Transaktionsverlauf. Mit Amazon Fraud Detector können Sie nur zwei Daten von einer Bestellung an der Gastkasse (z. B. E-Mail-, IP-Adresse) senden, um das potenzielle Betrugsrisiko einzuschätzen, sodass Sie entscheiden können, ob Sie diese akzeptieren, überprüfen oder weitere Kundendaten sammeln möchten.

Missbrauch von Online-Diensten und Treueprogrammen

Identifizieren Sie Konten, bei denen es wahrscheinlicher ist, dass sie Online-Dienste wie Loyalitäts- oder Probierprogramme missbrauchen, bei denen Waren versendet werden, die Kunden vor der Zahlung ausprobieren können. Mit Amazon Fraud Detector können Online-Unternehmen das Risiko des Missbrauchs von Programmen durch Kunden, z. B. durch Diebstahl von Waren oder Missbrauch bei Rücksendungen, einschätzen, sodass Unternehmen ihre Risiken durch angemessene Beschränkungen des Wertes der gelieferten Waren oder Dienstleistungen begrenzen können.

Funktionsweise von Amazon Fraud Detector

Funktionsweise

Kunden

Quote-Left
Quote-Right
Vacasa

GoDaddy ist die weltweit größte Dienstleistungsplattform für Gründer und Unternehmer rund um den Globus und hat es sich zur Aufgabe gemacht, ihre weltweite Community von über 19 Millionen Kunden und Unternehmern überall auf der Welt zu stärken, indem ihnen alle Hilfsmittel und Instrumente zur Verfügung gestellt werden, die sie für ihr
Online-Wachstum benötigen.

„GoDaddy hat es sich zum Ziel gesetzt, betrügerische Konten zu verhindern, und wir verstärken kontinuierlich unsere Fähigkeiten, solche Konten bei der Anmeldung automatisch zu erkennen. Wir haben kürzlich damit begonnen, Amazon Fraud Detector zu verwenden, und wir freuen uns, dass er niedrige Implementierungskosten und einen Selfservice-Ansatz für den Aufbau eines ML-Lernmodells bietet, das auf unser Unternehmen zugeschnitten ist. Das Modell kann problemlos in unserem neuen Kontoprozess eingesetzt und verwendet werden, ohne das Anmeldeerlebnis für legitime Kunden zu beeinträchtigen. Das Modell, das wir mit Amazon Fraud Detector gebaut haben, ist in der Lage, wahrscheinlich betrügerische Anmeldungen sofort zu erkennen, daher sind wir mit den Ergebnissen sehr zufrieden und freuen uns darauf, noch mehr zu erreichen.“

John Kercheval, Senior Director, Identity Services Group bei GoDaddy

Vacasa

ActiveCampaign ist ein Anbieter von Marketingautomatisierung, der über 100.000 KMUs auf der ganzen Welt unterstützt. Unsere Mission ist es, wachsende Unternehmen dabei zu unterstützen, sinnvolle Verbindungen zu knüpfen und mit ihren Kunden in Kontakt zu treten. Aus diesem Grund haben wir ActiveCampaign entwickelt, damit wachsende Unternehmen über die Tools verfügen, die sie benötigen, um Zeit zu sparen, mit Kunden in Kontakt zu treten und zu wachsen. Unsere Spezialgebiete sind E-Mail-Marketing, Marketing-Automatisierung und Vertriebsautomatisierung.

„In den ersten beiden Quartalen des Jahres 2020 erlebten wir einen sprunghaften Anstieg der Konten, die für Phishing-Angriffe genutzt werden. Infolgedessen mussten wir unsere bestehende, selbstentwickelte Lösung durch stärkere Transaktionsdaten und Signale ergänzen, um böswillige Akteure früher zu erkennen. Eine skalierbare Lösung auf der Grundlage des vorausschauenden Machine Learning war für uns als wachsendes Unternehmen wichtig. Amazon Fraud Detector machte es uns leicht, mit unseren eigenen Daten ein Modell zu erstellen, das Kontoanmeldungen, die zu Phishing-Angriffen führen, genau identifiziert. Noch wichtiger ist, dass wir diese Ergebnisse mit einer sehr niedrigen False-Positive-Rate erzielen konnten, was für unser Betriebspersonal keinen zusätzlichen Arbeitsaufwand bedeutet. Amazon Fraud Detector verfügt über ein wettbewerbsfähiges Preismodell, und wir können das Modell problemlos in unseren bestehenden Workflow integrieren.“

Alex Burch, Senior Email Operations Engineer, ActiveCampaign

Vacasa

Truevo stellt einfache, intuitive und benutzerfreundliche Zahlungsprodukte her, die es ihren Kunden ermöglichen, Zahlungen mühelos zu erhalten, sodass sie sich auf das Wachstum ihres Unternehmens konzentrieren können.

„Amazon Fraud Detector hat uns in die Lage versetzt, unsere Abläufe drastisch zu verbessern, unsere Flexibilität zu erhöhen, um auf böswillige Akteure zu reagieren, und eine bessere Kontrolle über Systeme und Prozesse zu erlangen. Zunächst untersuchten wir eine intern und eine extern erstellte Lösung. Als Amazon Fraud Detector angekündigt wurde, haben wir sofort den Kurs geändert. Wir sind seit vielen Jahren Kunde von AWS und haben großes Vertrauen in die Produkte von Amazon. Mit Amazon Fraud Detector sind wir nicht mehr an die herkömmlichen Beschränkungen von On-Premise- oder SaaS-Angeboten gebunden. Stattdessen haben wir die Flexibilität, einen auf Machine Learning basierenden Service an unsere Bedürfnisse anzupassen, und die Möglichkeit, die Nur-Regeln-Option von AWS zu nutzen, während wir bei Bedarf leicht auf volle ML-Fähigkeiten skalieren können. Dies sparte Truevo 3–6 Monate an Entwicklungszeit! Tatsächlich haben wir unser erstes Prototypmodell innerhalb von 30 Minuten bereitgestellt.

Insgesamt arbeiten wir mit größerem Vertrauen in unsere Fähigkeit, Betrug in Echtzeit aufzudecken. Wir sind besser in der Lage, Regelerkennungen bereitzustellen, wenn wir merkwürdige Aktivitäten bemerken, die wir vielleicht nicht ganz verstehen, die wir aber stoppen müssen. Wir sind in der Lage, auf die sich ständig ändernden regulatorischen und gesetzlichen Anforderungen zu reagieren und uns an diese anzupassen, sodass wir immer auf dem neuesten Stand bleiben können.“

Charles Grech, COO, Truevo

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