F: Was ist Amazon-Betrugserkennung?

Amazon-Betrugserkennung ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es einfach macht, potenziell betrügerische Online-Aktivitäten wie Online-Zahlungsbetrug und die Erstellung gefälschter Konten zu identifizieren. Die Betrugserkennung nutzt Machine Learning (ML) und 20 Jahre Erfahrung von AWS und Amazon.com bei der Betrugserkennung, um potenzielle betrügerische Aktivitäten automatisch in Millisekunden zu identifizieren. Es sind keine Vorauszahlungen oder langfristigen Vertragsbindungen erforderlich, und Sie müssen für Amazon-Betrugserkennung auch keine Infrastruktur verwalten; Sie zahlen lediglich für Ihre tatsächliche Nutzung.

F: Wie funktioniert Amazon-Betrugserkennung?

Zuerst wählen Sie eine Vorlage für ein Machine Learning-Modell aus, das eine Kombination von Funktionen und Algorithmen festlegt, die optimiert sind, um eine bestimmte Form von Online-Betrug zu erkennen. Als nächstes laden Sie Ihre historischen Betrugsdaten hoch, um automatisch ein individuelles Betrugserkennungsmodell basierend auf Ihren individuellen Informationen zu trainieren, zu testen und bereitzustellen. Während dieses Prozesses werden eine Reihe von Modellen, die Betrugsmuster von AWS und der eigenen Betrugsexpertise von Amazon gelernt haben, verwendet, um die Modellleistung des Kunden zu steigern. Die Ausgabe ist eine Vorhersage in Form eines Scores von 0 bis 1.000, der die Wahrscheinlichkeit eines Betrugsrisikos vorhersagt. In der Endphase des Prozesses richten Sie eine Entscheidungslogik (z. B. Regeln) ein, um die Punktzahl Ihres Modells zu interpretieren und Ergebnisse wie z. B. die Transaktion zur Überprüfung an einen menschlichen Prüfer zu übergeben oder zu senden.

Nachdem dieses Framework erstellt wurde, können Sie die Betrugserkennung-API in die Transaktionsfunktionen Ihrer Website integrieren, wie z. B. die Kontoanmeldung oder während der Bestellabwicklung. Amazon-Betrugserkennung wird diese Aktivitäten in Echtzeit verarbeiten und Betrugsvorhersagen in Millisekunden liefern. Sie können dann Ihr Endbenutzererlebnis basierend auf dieser Vorhersage anpassen.

F: Ist Amazon-Betrugserkennung allgemein erhältlich?

Amazon-Betrugserkennung ist nun als Vorversion erhältlich. Bitte stellen Sie hier eine Anforderung, um eine Vorversion zu erhalten. Wir werden Sie mit Anweisungen kontaktieren, sobald Ihre Anforderung von unserem Team genehmigt wurde. Für die Anforderung benötigen Sie eine AWS-Kontonummer.

F: Welche konkreten Anwendungsfälle unterstützt Amazon-Betrugserkennung?

Amazon-Betrugserkennung wurde für Online-Betrugsfälle entwickelt, die eine Echtzeitauswertung mit Hilfe von Modellen und Regeln des Machine Learnings erfordern. Beispiel:
• Online-Identitätsbetrug
• Zahlungsbetrug bei Online-Bestellungen
• Betrug mit neuen Konten beim Registrierungsvorgang
• Kontenübernahme (wenn Akteure mit schlechten Absichten gestohlene Zugangsdaten verwenden, um sich bei einem legitimen Kundenkonto anzumelden)
• Missbrauch von Werbegutscheincodes
• Verkäuferleistungsbewertungen auf Online-Marktplätzen

F: Kann ich die Konfiguration von Amazon-Betrugserkennung für meinen Anwendungsfall anpassen?

Ja. Sie können Amazon-Betrugserkennung für jeden Anwendungsfall anpassen, indem Sie eine Mischung aus ML-Modellen, SageMaker-Modellen und Regeln verwenden. Sie erfassen zunächst die relevanten Risikodaten, die als Input für Betrugsbewertungen verwendet werden, wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern und IP-Adressen. Diese Daten fließen in ein ML-Modell ein, das eine Bewertung ausgibt. Sie können dann eine Reihe von Erkennungsregeln verwenden, um den Score und andere Risikodaten zu interpretieren, um Entscheidungen zu treffen, wie z. B. die Genehmigung oder das Senden von Aufträgen an Betrugsanalysten zur Untersuchung. Ein Beispiel für eine einfache Regel und ein entsprechendes Ergebnis ist „IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order“.

F: Wie nutze ich Amazon-Betrugserkennung, um auf die Daten und das Fachwissen von Amazon zur Betrugserkennung zuzugreifen?

Mit 20 Jahren Erfahrung bei der Betrugsbekämpfung hat Amazon aus erster Hand gesehen, wie Akteure mit schlechten Absichten verschiedene Formen von Online-Betrug betreiben. Amazon-Betrugserkennung hilft Ihnen, dieses von uns erworbene Wissen für Ihre Zwecke zu nutzen. Während des automatisierten Modellschulungsprozesses verwendet Amazon-Betrugserkennung eine Reihe von Modellen, die Betrugsmuster von AWS und der eigenen Betrugsexpertise von Amazon gelernt haben, um die Leistung Ihres Modells zu steigern.

F: Wie verwendet Amazon-Betrugserkennung ML, um meine Betrugserkennung zu verbessern?

Amazon-Betrugserkennung trainiert, testet und implementiert automatisch benutzerdefinierte ML-Modelle zur Betrugserkennung, die auf Ihren historischen Betrugsdaten basieren, ohne dass ML-Erfahrung erforderlich ist. Für Entwickler mit mehr ML-Erfahrung können Sie mit Amazon SageMaker Ihre eigenen Modelle zu Amazon-Betrugserkennung hinzufügen.

F: Wie richte ich Betrugserkennungsregeln mit Amazon-Betrugserkennung ein?

Amazon-Betrugserkennung ermöglicht es, regelbasierte Betrugsvorhersagen mit oder ohne Machine Learning durchzuführen. Mit Amazon-Betrugserkennung können Sie Erkennungsregeln erstellen (z. B. „IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order“) mithilfe einer einfachen Sprache zum Schreiben der Regeln. Sie können über eine intuitive Oberfläche auch die Reihenfolge festlegen, die Regeln während einer Auswertung auslösen.

F: Kann mein Team Betrugsbewertungen mit Amazon-Betrugserkennung überprüfen?

Ja, Sie können Ihre bisherigen Betrugsbewertungen überprüfen, um die Entscheidungslogik über die Amazon-Betrugserkennung-Konsole zu überprüfen. In der Amazon-Betrugserkennung-Konsole können Sie nach vergangenen Ereignissen suchen, die auf den Merkmalen des Ereignisses und/oder der angewandten Erkennungslogik basieren, wie beispielsweise dem Ergebnis, den verwendeten Modellen oder Regeln oder den Ereignismetadaten. Sie können dann aufschlüsseln, wie die Erkennungslogik ein Ereignis bewertet hat.

F: Teilt Amazon-Betrugserkennung meine Risikodaten und Risikoentscheidungen mit anderen Unternehmen?

Nein. Sicherheit und Datenschutz haben bei uns oberste Priorität. Unser fundamentaler Grundsatz lautet, niemals Kundendaten preiszugeben, denn nur so lässt sich das Vertrauen der Kunden gewinnen.

 
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