Kunden von Amazon Fraud Detector

AWS Fraud Prevention schützt AWS und seine Kunden vor Betrug und Missbrauch.

„Bei AWS verwenden wir Amazon Fraud Detector, um unsere Kunden und unser eigenes Unternehmen zu schützen. Amazon Fraud Detector ist besonders nützlich, wenn wir neue Märkte oder Regionen erschließen, da die Anreicherung von Eingaben wie IP-Adresse und E-Mail-Adresse einen sofortigen Schub bietet, auch wenn wir keine zuverlässigen Verlaufsdaten haben. Durch die Verwendung des automatisierten Online-Fraud-Insights-Modells von Amazon Fraud Detector haben wir begonnen, 35 % mehr betrügerische Kontoanmeldungen in neuen Regionen zu erfassen. Darüber hinaus ermöglicht uns Amazon Fraud Detector, Modelle für neue Geschäftsbereiche innerhalb eines halben Tages zu trainieren – der Prozess dauerte zuvor mindestens eine Woche.“

Tim Wallach, Head of Fraud Prevention, AWS

SLA Digital schafft durch reibungslose und sichere Fakturierungslösungen für Netzbetreiber neue Umsatzströme für Mobilfunkanbieter und Onlinehändler in aller Welt. SLA Digital bietet eine Fakturierungsplattform für Netzbetreiber, die Händler und Mobilfunkanbieter miteinander verbindet und die Kosten, operativen Risiken und Markteinführungszeiten für beide verringert. Als Zahlungsaggregator ist das Erkennen und Verhindern betrügerischer Transaktionen für das Geschäft von SLA Digital entscheidend.

„Vor 12 Monaten waren wir auf der Suche nach einer Betrugserkennungslösung, bei der wir keine großen Investitionen in unser eigenes Machine-Learning-Know-how tätigen mussten. Mit Amazon Fraud Detector konnten wir auf einfache Weise ein effektives und erschwingliches Machine-Learning-Modell erstellen und in unsere vorhandene Infrastruktur integrieren. Dabei profitieren wir von den transparenten, nutzungsbasierten Preisen.“

Richard Fisher, Head of Technology, SLA Digital

Die FlightHub Group macht die Welt des Reisens für mehr Menschen zugänglich und erlaubt ihnen, neue Länder und Kulturen kennenzulernen. Das Unternehmen, das über 5 Millionen Kunden pro Jahr verzeichnet, möchte Reisenden die günstigsten Flüge sowie optimale Routen und einen hervorragenden Kundenservice bieten. Eine der höchsten Prioritäten des Betrugserkennungsteams von FlightHub ist, kostenbewusste Reisende, die ein erschwingliches Flugticket buchen möchten, von Betrügern zu unterscheiden, die Tickets mit gestohlenen Kreditkarten erwerben.

„Seit der Einführung von Amazon Fraud Detector ist unsere Abbruchrate auf unter 2 % gesunken (zuvor 5 %). Außerdem ist unsere Rückbuchungsrate die niedrigste seit der Gründung des Unternehmens. Das Unternehmen kann jetzt mehr Zahlungsvorgänge an der Kasse akzeptieren, die unsere früheren Modelle als riskant eingestuft und abgelehnt hätten. Das Beste dabei ist vielleicht, dass wir diese tollen Ergebnisse bei praktisch unveränderten Betriebskosten erzielen. All das führt zu einer größeren Zahl von Buchungen und mehr Umsatz sowie geringeren Verlusten durch Rückbuchungen.“

Drayton Williams, Fraud Investigations Manager, FlightHub

Omnyex ist ein in Dubai ansässiger Großhändler für digitale Produkte, der mehrere eCommerce-Websites wie beispielsweise „CDKeys.com” betreibt. Omnyex bietet seinen Kunden ein vertrauenswürdiges, zuverlässiges und schnelles Kauferlebnis, indem sie Spielschlüssel so schnell wie möglich liefern, damit die Kunden sicher einkaufen können und so mehr Zeit zum Spielen haben.

„Mit dem Amazon Fraud Detector haben wir betrügerische Transaktionen um 6 % reduziert. Gleichzeitig haben wir die Kassenabwicklung bei mehr als 90 % der Transaktionen, die zuvor für eine manuelle Überprüfung markiert worden wären, automatisiert. Mittlerweile überprüfen wir weniger als 1 % unserer Transaktionen manuell – vorher waren es 10 %.

Seit der Einführung dieses Services hat sich unsere Trustpilot-Bewertung deutlich verbessert. Wir wissen, dass dies ein Ergebnis der Automatisierung der Checkout-Erkennung sowie weiterer Optimierungen ist, die wir ständig an der Website vornehmen. Vertrauen hat für unsere Kunden einen großen Wert, daher ist das ein großer Gewinn für unser Geschäft.

Kevin Cole, Operations Director, Omnyex

Qantas Loyalty ist ein innovatives, datengesteuertes Unternehmen, das die Loyalität von Kunden und Partnern durch Programme wie „Qantas Vielflieger“ und „Qantas Geschäftsprämien“ fördert. Über 12 Millionen Mitglieder werden mit Qantas-Punkten in einer Reihe von Kategorien belohnt, darunter Reisen, Finanzservices, Einzelhande, Gesundheit und Wohlbefinden, Essen und Wein, sowie Services für kleine Unternehmen.

„Amazon Fraud Detector ist eine großartige Ergänzung unserer Funktionen zur Betrugserkennung und -minderung. Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Regeln zu schreiben, die auf unsere einzigartige Situation zutreffen, ML-Modelle nach Bedarf zu trainieren und die nahtlose Integration mit anderen AWS-Services hat es uns ermöglicht, Entscheidungen schnell und intelligent zu treffen und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über die Plattform zu behalten. AWS war während der Machbarkeitsnachweis-Phase sehr hilfreich und hat der Plattform im Einklang mit den Betrugstrends neue Funktionen hinzugefügt.“

Mary Criniti, CTO, Qantas Loyalty

Duda ist eine professionelle Webdesign-Plattform für alle Unternehmen, die Webdesign-Dienstleistungen für kleine Unternehmen anbieten. Das Unternehmen bedient alle Arten von Kunden, von freiberuflichen Web-Profis und digitalen Agenturen bis hin zu den größten Hosting-Unternehmen, SaaS-Plattformen und Online-Publishern der Welt.

„Der regelbasierte Betrugserkennungsansatz, den wir für unsere Webdesign-Plattform entwickelt haben, war erfolgreich darin, bösartige Akteure zu stoppen, aber da unser Unternehmen gewachsen ist, haben wir erkannt, dass wir uns kontinuierlich verbessern müssen. Einige der Ansätze, die wir ausprobierten, verhinderten zwar Betrug, gingen aber zu Lasten der Kundenerfahrung. Wir begannen, auf Machine Learning (ML) basierende Ansätze zu untersuchen, die uns dabei helfen würden, eine Balance zwischen verbesserter Betrugsprävention und einem schmerzfreien Kundenerlebnis zu finden, das wir schnell in Betrieb nehmen konnten. Amazon Fraud Detector ist genau das, was wir brauchten: ein Cloud-basierter Betrugserkennungsdienst, mit dem wir einfach individuelle ML-Modelle erstellen und in unseren bestehenden Ansatz integrieren können. Wir stellten fest, dass der Prozess der Erstellung und Bereitstellung eines ML-basierten Betrugs-“Detektors“ einfach war und mit unseren vorhandenen Ressourcen bewältigt werden konnte. Mit dem Amazon Fraud Detector konnten wir die Genauigkeit weiter verbessern und einen zweistelligen Rückgang der falsch-negativen Ergebnisse verzeichnen, was es uns ermöglicht, mehr böse Akteure zu erwischen. Darüber hinaus haben wir unzählige Stunden an Aufwand gespart, die nötig gewesen wären, um einen ML-basierten Ansatz von Grund auf neu zu entwickeln und in unsere bestehende Lösung zu integrieren. Wir sehen viel Potenzial, unsere Nutzung von Amazon Fraud Detector zu erweitern, um uns dabei zu helfen, das sichere und problemlose Web-Design-Erlebnis zu bieten, das unsere Kunden erwarten.“

Amir Glatt, Mitgründer und CTO, Duda

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 entwickelt 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, GoDaddy

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

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

Als Pionier im Online-Shopping hat sich Clearly zu einem der größten Online-Brillenhändler der Welt entwickelt und beliefert Kunden in Kanada, den USA, Australien und Neuseeland mit Brillen, Sonnenbrillen, Kontaktlinsen und anderen Augengesundheitsprodukten. Clearly hat es sich zur Aufgabe gemacht, Sehschwächen zu beseitigen und Brillen für jedermann erschwinglich und zugänglich zu machen.

„Bei Clearly suchen wir ständig nach Möglichkeiten, unseren beispiellosen Kundenservice zu verbessern und gleichzeitig unser Geschäft besser zu schützen. Unsere frühere Lösung zur Betrugserkennung bestand darin, reaktiv Regeln auf der Grundlage früherer Betrugsversuche fest zu kodieren und alle verdächtigen Transaktionen manuell zu untersuchen. Dies führte dazu, dass uns eine große Anzahl von Betrugsfällen entging, sich die Bestellungen unserer Kunden aufgrund manueller Überprüfungen verzögerten und unsere Abwicklungskosten in die Höhe getrieben wurden. Wir zögerten zunächst, eine ML-Lösung in Betracht zu ziehen, da wir schnell handeln mussten und kein festes ML-Team hatten, aber mit Amazon Fraud Detector konnten wir in nur wenigen Wochen eine genaue und zuverlässige Lösung zur Betrugsprävention bereitstellen. Jetzt erkennen wir mehr Betrugsfälle und schicken weniger Bestellungen zur manuellen Überprüfung, wodurch wir Tausende von Dollar pro Woche sparen.“

Dr. Ziv Pollak, Machine Learning Team Leader, Clearly

Die ICONY GmbH ist ein kleines Unternehmen mit 15 Mitarbeitern, die täglich daran arbeiten, den Nutzern im ICONY-Netzwerk den besten Service und viel Spaß bei der Partnersuche zu bieten. Lesen Sie mehr unter: ICONY: Erkennen und Bearbeiten von gefälschten Konten mit Amazon Fraud Detector.

„Nach der Implementierung dieser Betrugserkennungslösung stellte das ICONY-Supportteam fest, dass die Zeit, die es für die Bearbeitung von gefälschten Konten und Spam-Konten aufgewendet hat, um 77 % gesunken ist. Dadurch konnte sich das Team um individuelle Benutzerkontrollen kümmern, was die Qualität der Plattform sofort verbesserte und zu einem Rückgang der Betrugsmeldungen aus der Community um 63 % führte. Darüber hinaus ist die Zahl der registrierten Benutzer, die auf die Plattform zurückkehren, um 4,13 % gestiegen. Durch weniger Belästigung durch gefälschte Konten und Betrüger fühlen sich die Nutzer auf der Plattform wohler und nutzen sie gerne.

Uwe Thomas, CEO – ICONY GmbH
 

Wuzzon ist eine App-Marketing-Agentur, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, App-Besitzern dabei zu helfen, ihre Benutzerakquise zu steigern und zu aktivieren, indem sie ihnen bei der Erstellung eines kompletten Marketingplans hilft, der Strategien zur Benutzerakquise, App-Store-Optimierung und Re-Engagement beinhaltet.

„Durch die Implementierung von Amazon Fraud Detector in das WuzzTrack-System verfügt Wuzzon nun über eine viel robustere und zuverlässigere Betrugserkennungslösung, mit der auch neuere Betrugstechniken erkannt werden können. Die Implementierung war schnell und einfach und die Ergebnisse waren sogar besser als ursprünglich erhofft. In einigen Extremfällen gab es einen Rückgang der falsch positiven Ergebnisse um bis zu 43 % (im Vergleich zu den vorherigen regelbasierten Lösungen), während in anderen Quellen die tatsächliche Positivrate um 11 bis 14 % zunahm.“

Justin Westerveld, CTO, Wuzzon

Die Standard Bank ist eine große südafrikanische Finanzdienstleistungsgruppe, die seit über 160 Jahren im Geschäft ist und gemessen an ihren Vermögenswerten Afrikas größter Kreditgeber ist. Sie bieten eine Reihe von Produkten und Dienstleistungen an, darunter Anlagelösungen, Wohnungsbaudarlehen, Fahrzeug- und Vermögensfinanzierung sowie Versicherungen.

„Seit wir den Amazon Fraud Detector in den Produktionsbetrieb aufgenommen haben, sind unsere Ergebnisse großartig. Ungefähr 94 % unserer Anträge werden in der Regel als risikoarm eingestuft, und für diese Anträge hat sich die Bearbeitungszeit bereits von 48 Stunden im Februar mit unserem herkömmlichen manuellen Verfahren auf weniger als 6 Stunden Ende August reduziert. Dies hat zu einem verbesserten Kundenerlebnis geführt. Seit dem Start der Produktion haben wir zwischen Februar 2022 und August 2022 auch einen Anstieg der Ergebnisse unserer Net Promoter Survey (NPS) um 36 % verzeichnet. Wir führen dies auf die schnelleren Auszahlungen zurück, die auf die sichere Automatisierung der Genehmigungen für Anträge mit geringem Risiko zurückzuführen sind. Für die 6 % der Anträge, die als hochriskant eingestuft wurden, verfügen wir jetzt über mehr Kapazitäten, um diese besser als zuvor zu hinterfragen. Dadurch sind wir in der Lage, Verdachtsfälle gründlich zu untersuchen und mehr Schadensfälle mit tatsächlichem Betrug zu verhindern. Insgesamt haben unsere bestätigten Betrugsfälle, die wir vor der Auszahlung einer Forderung identifizieren konnten, um über 100 % zugenommen, wodurch das Risiko für das Unternehmen erheblich reduziert wurde.“

– Ashia Bowers, Head of Automation, Standard Bank Insurance