Publié le: Feb 8, 2022
Nous sommes ravis d'annoncer le lancement de nouvelles fonctions d'enrichissement de géolocalisation pour les modèles de machine learning (ML) d'Amazon Fraud Detector permettant de calculer automatiquement la distance entre l'adresse IP, l'adresse de facturation et l'adresse de livraison fournies pour un événement. Cela vous aide à prévenir davantage de fraudes, en particulier lorsqu'un utilisateur tente de créer un compte en utilisant les informations d'une tierce personne ou d'effectuer une transaction avec une carte de crédit qui ne lui appartient pas.
Amazon Fraud Detector est un service entièrement géré qui facilite l'identification de pratiques cybernétiques potentiellement frauduleuses, notamment la création de faux comptes ou la fraude au paiement en ligne. Amazon Fraud Detector s'appuie sur le ML ainsi que sur plus de 20 ans d'expertise de détection de fraude afin d'identifier automatiquement les activités potentiellement frauduleuses en quelques millisecondes, sans qu'aucune expertise en ML ne soit nécessaire. Dans le cadre du entraînement du modèle, Amazon Fraud Detector enrichit les éléments de données brutes comme les adresses IP, les numéros d'identification bancaire (BIN) et les numéros de téléphone afin de créer des dizaines d'entrées supplémentaires pour votre modèle de détection de fraude.
À partir d'aujourd'hui, Amazon Fraud Detector calcule automatiquement la distance physique entre l'adresse IP, l'adresse de facturation et l'adresse de livraison que vous fournissez pour un événement. Les distances calculées sont ensuite utilisées comme entrées dans votre modèle de détection de fraude. Ce nouvel enrichissement améliore les performances des modèles utilisant ces variables, il permet à ceux-ci de détecter jusqu'à 10 % de fraude en plus lorsqu'ils acceptent un taux de faux positifs de 3 %
L'enrichissement de la géolocalisation est automatiquement activé pour tous les modèles de toutes les régions où Amazon Fraud Detector est disponible. Les clients d'Amazon Fraud Detector peuvent utiliser ce nouvel enrichissement en réentraînant leurs modèles qui utilisent l'adresse IP, les variables d'adresse de livraison et/ou d'adresse de facturation. Pour plus de détails, veuillez consulter notre page de documentation.