Publié le: Jul 9, 2020
Nous avons le plaisir d'annoncer le lancement de scores de modèles normalisés dans Amazon Fraud Detector (version préliminaire). Les clients utilisent les scores pour écarter les événements à haut risque et permettre aux événements à faible risque de se produire sans friction. Avant ce lancement, les distributions de scores pouvaient changer d'un modèle à l'autre. Les clients étaient alors contraints d'analyser manuellement les distributions et de mettre à jour leur logique commerciale (par exemple les règles) pour tenir compte de ces changements.
Les nouveaux scores normalisés sont cohérents pour tous les modèles d'Amazon Fraud Detector. Ainsi, les clients peuvent comparer facilement et intuitivement les modèles et de sélectionner les seuils de score appropriés pour leur entreprise. Les nouveaux scores sont directement corrélés aux taux de faux positifs afin que les clients connaissent toujours le degré de friction pour leurs activités. La cohérence du score d'une version à l'autre du modèle rend inutile la mise à jour de la logique commerciale lors du déploiement d'un nouveau modèle. Il en résulte un gain de temps et une réduction du risque d'introduire des erreurs dans les systèmes de détection de la fraude lors de la production.
Amazon Fraud Detector est disponible dans les régions USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon), UE (Irlande), Asie-Pacifique (Singapour) et Asie-Pacifique (Sydney). Apprenez-en davantage et inscrivez-vous pour accéder à la version préliminaire de Fraud Detector ici. Pour plus d'informations sur les scores des modèles, consultez notre documentation.