Amazon Fraud Detector

Rileva frodi online più rapidamente

Amazon Fraud Detector è un servizio completamente gestito che facilita l’identificazione di potenziali attività fraudolente online come la frode dei pagamenti online e la creazione di account falsi.

A livello globale ogni anno, si perdono decine di miliardi di dollari a causa delle frodi online. Le aziende che conducono la loro attività online sono particolarmente soggette agli attacchi dei malintenzionati che spesso sfruttano tattiche diverse come la creazione di account falsi e l’esecuzione di pagamenti con carte di credito rubate. Le aziende usano in genere le applicazioni di rilevamento di attività fraudolente per identificare i truffatori e fermarli prima che causino costose interruzioni dell’attività. Spesso, tuttavia, queste applicazioni fanno affidamento a regole commerciali che non sono al passo con i mutevoli comportamenti dei truffatori. Applicazioni di rilevamento di attività fraudolente di più recente generazione hanno tentato di utilizzare il machine learning. Tuttavia, esse utilizzano spesso un approccio indifferenziato basato su set di dati e comportamenti fraudolenti generici che non sono specifici della tua attività, il che ne riduce l’accuratezza.

Fraud Detector supera queste difficoltà utilizzando i tuoi dati, il machine learning (ML) e gli oltre 20 anni di esperienza nel rilevamento delle frodi di Amazon per identificare automaticamente l’attività online potenzialmente fraudolenta e consentirti di bloccare più frodi più in fretta. Puoi creare un modello di rilevamento delle frodi con pochi clic e senza alcuna esperienza precedente nel machine learning perché Fraud Detector gestisce al tuo posto tutte le complesse operazioni del machine learning.

Rileva tipi comuni di frodi online

Nuovo account

Distingue con precisione tra registrazioni di account clienti legittimi e ad alto rischio, affinché tu possa introdurre selettivamente passaggi o verifiche ulteriori in base al rischio. Puoi, ad esempio, impostare il flusso di lavoro di registrazione dell’account clienti affinché richieda ulteriori passaggi di verifica di e-mail e telefono soltanto per la registrazione degli account che evidenziano caratteristiche ad alto rischio.

Processo di pagamento per utenti guest

Individua i potenziali truffatori anche tra i clienti che non hanno una cronologia di transazioni alle spalle. I clienti che eseguono transazioni regolarmente utilizzano in genere un account registrato. Di conseguenza, esiste una cronologia delle transazioni che facilita l’identificazione di potenziali frodi. Il processo di pagamento per utenti guest, invece, non implica alcuna cronologia di utilizzo dell’account né dati sul comportamento dell’utente, il che rende il rilevamento delle frodi molto più difficile. Con Amazon Fraud Detector, puoi inviare anche solo un’e-mail e un indirizzo IP da un ordine di pagamento per utenti guest per valutare il potenziale rischio di frode corrispondente, per poter decidere se accettare, rivedere o raccogliere altri dati sul cliente. 

Abuso del servizio “prova prima di acquistare”

Identifica gli account che con più probabilità abuseranno dei programmi “prova prima di acquistare”, come i servizi del settore moda che ti spediscono abbigliamento e accessori affinché tu possa esaminarli prima di inviare il pagamento. Con Amazon Fraud Detector, le aziende online possono valutare il rischio dato dai clienti che violano i termini del servizio e fissare dei limiti al valore delle merci e servizi forniti, per evitare che le merci vengano rubate o restituite in una condizione che viola le condizioni del servizio..

Pagamento online (disponibile a breve)

Riduci le frodi dei pagamenti online segnalando le transazioni di pagamento online sospette prima di elaborare i pagamenti ed evadere gli ordini. Con Amazon Fraud Detector, puoi impostare il flusso di pagamento alla cassa in modo da valutare i nuovi ordini e segnalare quelli sospetti affinché vengano esaminati prima che venga elaborato il pagamento, per ridurre il riaddebito delle carte di credito.

Vantaggi

Crea più rapidamente modelli di machine learning del rilevamento di attività fraudolente di alta qualità

Amazon Fraud Detector fornisce degli schemi che puoi utilizzare per creare facilmente modelli di machine learning per identificare potenziali frodi senza la necessità di scrivere codice. Ti basta caricare il dato cronologico dell’evento online come le transazioni o le registrazioni degli account e selezionare lo schema del modello che corrisponde al tuo caso d’uso. A questo punto, Amazon Fraud Detector addestra, verifica e distribuisce automaticamente un modello di rilevamento frodi personalizzato adatto alla tua attività. 

Blocca i malintenzionati sulla soglia

Amazon Fraud Detector ti consente di identificare i truffatori nel momento esatto in cui creano un account mediante la previsione del rischio grazie alle informazioni che hanno fornito e che ti permettono di segnalare l’attività sospetta prima che possano causare seri danni. Ciò è possibile perché Amazon Fraud Detector impiega tecniche di machine learning avanzate che possono essere applicate anche allo scarso numero di dati forniti durante la creazione dell’account. I modelli di machine learning di Amazon Fraud Detector sono in grado di identificare fino all’80% di potenziali malintenzionati in più rispetto ai metodi tradizionali. 

Competenza sulle frodi online incorporata

Gli schemi precostruiti del modello di machine learning in Amazon Fraud Detector sono stati sviluppati in 20 anni di esperienza nell’intercettazione dei malintenzionati che tentavano di frodare AWS e Amazon.com. Amazon Fraud Detector, ad esempio, adotta modelli simili a quelli utilizzati nel flusso di accesso agli account AWS per creare più passaggi di verifica dell’account per le procedure di accesso a basso e ad alto rischio.

Assicura maggiore controllo ai team antifrode

Gestendo in modo automatico le attività complesse richieste per creare, addestrare, regolare e distribuire un modello di rilevamento dell’attività di frode, Amazon Fraud Detector consente ai team antifrode di agire più in fretta. Una volta creato il modello, possono creare, visualizzare e aggiornare le regole per abilitare le azioni in base alle previsioni del modello senza affidarsi ad altri.

Nozioni di base su Amazon Fraud Detector in 5 fasi

Fase 1. Caricamento dei set di dati cronologici delle frodi su Amazon S3.
Fase 2. Selezione tra gli schemi di modelli di rilevamento delle frodi precostruiti.
Fase 3. Lo schema di modello utilizza i tuoi dati cronologici come input per creare un modello personalizzato. Lo schema del modello ispeziona e arricchisce i dati, eseguire progettazione delle funzioni, seleziona gli algoritmi, addestra e regola il tuo modello e ne esegue l’hosting.
Fase 4. Creazione delle regole per accettare, rivedere o raccogliere altre informazioni in base alle previsioni del modello.
Fase 5. Chiamata dell’API Amazon Fraud Detector dall’applicazione online per ricevere le previsioni sulle frodi in tempo reale e agire in base alle regole di rilevamento configurate. Ad esempio, un’applicazione di e-commerce può inviare un’e-mail e un indirizzo IP e ricevere un punteggio frodi oltre all’output della propria regola (ad es. recensione).

Clienti

Vacasa

Vacasa è la più grande società di affitti vacanza con servizio completo del Nord America, con oltre 23.000 case di vacanza in 17 paesi e servizi offerti a più di 2 milioni di clienti ogni anni.

“A partire dalla nostra fondazione, abbiamo utilizzato la tecnologia per consentire ai nostri team locali di occuparsi con attenzione delle case e degli ospiti, massimizzando al contempo il reddito per i proprietari delle case vacanza”, ha dichiarato Eric Breon, fondatore e CEO di Vacasa. “Siamo entusiasti dell’introduzione di Amazon Fraud Detector perché significa che possiamo utilizzare più facilmente tecniche avanzate di machine learning per rilevare accuratamente le prenotazioni fraudolente. La protezione della nostra ‘porta di casa’ da potenziali danni ci consente di pensare a rendere l’esperienza di affitto della casa vacanza trasparente e senza pensieri”.

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