Amazon Fraud Detector

Détecter plus rapidement les fraudes en ligne

Amazon Fraud Detector est un service entièrement géré qui facilite l'identification de pratiques cybernétiques douteuses comme la fraude au paiement en ligne et la création de faux comptes.

La fraude en ligne est responsable de la perte de dizaines de milliards de dollars chaque année dans le monde. Les entreprises qui commercent en ligne sont particulièrement exposées aux attaques de malfaiteurs aux modes opératoires variés, dont la création de faux comptes et les paiements par carte de crédit volée, entre autres. Habituellement, elles utilisent des applications de détection des fraudes pour identifier les fraudeurs et les arrêter avant qu'ils ne causent des perturbations coûteuses de leurs activités. Malheureusement, ces applications reposent souvent sur des règles métier en déphasage avec l'évolution des comportements des fraudeurs. Les toutes dernières applications de détection de la fraude sont équipées de la technologie de machine learning. Cependant, leur précision est limitée, car elles utilisent souvent une approche universelle basée sur des ensembles de données générales et des comportements de fraude qui ne sont pas spécifiques à votre entreprise.

Fraud Detector comble toutes ces lacunes non seulement en exploitant les données de votre entreprise et le machine learning (ML), mais aussi en mettant à contribution plus de 20 ans d'expertise en détection de fraude d'Amazon pour identifier automatiquement des pratiques cybernétiques douteuses afin que vous puissiez détecter plus de fraudes plus rapidement. Étant donné que Fraud Detector s'occupe du gros du travail de ML en vos lieux et place, vous pouvez créer un modèle de détection de fraude en quelques clics et sans expérience préalable en machine learning.

Détecter des types courants de fraudes en ligne

Nouveau compte

Distinguez avec précision les ouvertures de comptes clients légitimes des ouvertures de comptes clients à haut risque afin de pouvoir introduire de manière sélective des étapes ou des contrôles supplémentaires en fonction du niveau de risque. À titre d'exemple, vous pouvez configurer votre flux de travail d'ouverture de comptes client de sorte à exiger des étapes supplémentaires de vérification par e-mail et par téléphone uniquement pour les ouvertures de comptes qui présentent des caractéristiques à haut risque.

Commande en mode invité

Détectez les fraudeurs potentiels même parmi les clients sans historique de transactions. En règle générale, les clients qui effectuent régulièrement des transactions utilisent un compte enregistré. De tels clients ont donc un historique de transactions qui permet d'identifier plus facilement les fraudes potentielles. Par contre, pour les clients qui commandent en mode invité, il n'existe pas d'historique d'utilisation de compte, encore moins de données sur leur comportement d'utilisateur. Dans ce cas de figure, la détection des fraudes est donc beaucoup plus difficile. Avec Amazon Fraud Detector, vous pouvez envoyer simplement une adresse e-mail et une adresse IP liées à une commande passée en mode invité pour évaluer son risque potentiel de fraude et décider si vous voulez l'accepter, l'examiner davantage ou chercher à en savoir plus sur le client. 

Abus du service « Essayez avant d'acheter ».

Identifiez les comptes qui sont plus susceptibles d'abuser des programmes « Essayez avant d'acheter » que proposent les entreprises du secteur de la mode et qui consistent à expédier des vêtements et accessoires aux clients pour essai avant paiement. Les plateformes de commerce en ligne peuvent utiliser Amazon Fraud Detector pour évaluer le risque de violation des conditions de service par les clients et fixer des limites sur la valeur des biens ou services fournis afin que les biens ne soient pas volés ou retournés dans un état qui viole les conditions de service.

Paiement en ligne (bientôt disponible)

Limitez la fraude au paiement en ligne en marquant les transactions de paiement en ligne suspectes avant de traiter les paiements et d'exécuter les commandes. Avec Amazon Fraud Detector, vous pouvez configurer votre flux de paiement de sorte à évaluer les nouvelles commandes et à marquer celles qui paraissent suspectes et requièrent un examen supplémentaire préalablement au traitement des paiements. Cette démarche aide à réduire les débits compensatoires par carte de crédit.

Avantages

Créer plus rapidement des modèles de détection de fraude de haute qualité à technologie ML

Amazon Fraud Detector fournit des modèles que vous pouvez utiliser pour créer facilement vos propres modèles ML pour identifier les fraudes potentielles sans écrire de code. Tout ce que vous avez à faire est de charger les données historiques de vos événements en ligne, notamment les transactions ou les ouvertures de comptes, puis sélectionner le modèle de modèle qui correspond à votre cas d'utilisation. À partir de là, Amazon Fraud Detector forme, teste et déploie automatiquement un modèle de détection de fraude personnalisé adapté à votre entreprise. 

Stopper les malfaiteurs à l'entrée

Amazon Fraud Detector vous aide à identifier les fraudeurs au moment même où ils créent un compte, notamment en prédisant le risque à partir des informations qu'ils fournissent. Ainsi, vous pouvez repérer les activités suspectes avant qu'elles puissent causer un réel préjudice. Cette anticipation est rendue possible par le fait que Amazon Fraud Detector utilise des techniques avancées de machine learning applicables même au peu de données fournies lors de la création du compte. Les modèles de machine learning d'Amazon Fraud Detector permettent d'identifier jusqu'à 80 % plus de malfaiteurs potentiels qu'avec les méthodes traditionnelles. 

Expertise intégrée en matière de fraude en ligne

Les modèles de modèle de machine learning pré-crées dans Amazon Fraud Detector ont été développés en puisant dans nos 20 ans d'expérience de développement de solutions de détection et de neutralisation de tentatives de fraude sur AWS et Amazon.com. Par exemple, Amazon Fraud Detector utilise des modèles similaires à ceux utilisés dans le flux de création de comptes AWS pour créer différentes étapes de vérification pour les ouvertures de comptes à faible risque et à haut risque.

Donner plus de capacité de contrôle aux équipes de lutte contre la fraude

En gérant automatiquement les tâches complexes nécessaires pour créer, former, ajuster et déployer un modèle de détection de fraude, Amazon Fraud Detector permet aux équipes de détection de fraude d'agir plus rapidement. Une fois le modèle créé, l'équipe peut créer, visualiser et mettre à jour des règles pour activer des actions basées sur les prédictions du modèle sans se fier aux autres.

Démarrer avec Amazon Fraud Detector en 5 étapes

Étape 1 : télécharger vos ensembles de données historiques sur Amazon S3
Étape 2 : sélectionner un modèle parmi les modèles de détection de fraude pré-crées
Étape 3 : le modèle utilise vos données historiques comme données d'entrée pour créer un modèle personnalisé. Le modèle inspecte et enrichit les données, effectue l'ingénierie des fonctionnalités, sélectionne les algorithmes, forme et ajuste votre modèle, puis héberge le modèle.
Étape 4 : créer des règles pour accepter, vérifier ou recueillir plus d'informations en fonction des prédictions du modèle.
Étape 5 : appeler l'API du détecteur de fraude Amazon à partir de votre application en ligne pour recevoir des prédictions de fraude en temps réel et prendre des mesures en fonction des règles de détection que vous avez configurées. À titre d'exemple, une application de commerce électronique peut envoyer un e-mail et une adresse IP et recevoir un score de fraude ainsi que le résultat de votre règle (par exemple, une évaluation).

Clients

Vacasa

Vacasa est la plus grande société de gestion de location de vacances à service complet en Amérique du Nord. L'entreprise gère plus de 23 000 résidences de vacances dans 17 pays et sert plus de 2 millions de clients par an.

« Depuis notre fondation, nous n'avons cessé d'utiliser la technologie pour permettre à nos équipes locales de se concentrer sur l'entretien des maisons et des invités, tout en maximisant les revenus des propriétaires de résidences secondaires », explique Eric Breon, fondateur et DG de Vacasa. « L'introduction de Fraud Detector est une excellente nouvelle car cette solution nous permet d'utiliser plus facilement les techniques avancées de machine learning pour détecter avec précision les réservations frauduleuses. En protégeant notre porte d'entrée contre les dommages potentiels, nous pouvons nous concentrer sur une expérience de location de vacances fluide et sereine. »

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