Creazione di modelli automatizzata

Amazon Fraud Detector automatizza completamente la creazione di modelli di machine learning che identificano potenziali frodi per attività online comuni come creazioni di nuovi account, pagamenti online e completamento di opzioni di pagamento degli ospiti. Il processo di costruzione dei modelli automatizzati si occupa di tutti lavori pesanti, tra cui la convalida e l'arricchimento dei dati, ingegneria delle funzionalità, la selezione degli algoritmi, la regolazione degli iperparametri e l'implementazione dei modelli. Dovrai semplicemente caricare il set di dati e selezionare il tipo di modello, e Amazon Fraud Detector troverà automaticamente il modello di ML di rilevamento delle frodi più adatto alle tue esigenze. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in materia di machine learning o di programmazione.

Modelli che apprendono in modo costante

Il tuo modello assicura una continuità di prestazioni più duratura attraverso nuove formazioni poiché Amazon Fraud Detector calcola automaticamente informazioni come età dell'account, tempo passato dall'ultima attività e numero di attività. Ciò significa che il tuo modello può apprendere la differenza tra clienti fidati che spesso fanno transazioni e i continui tentativi dei truffatori.

Informazioni dettagliate sulle prestazioni del tuo modello

Per ogni modello che formi, puoi vedere tutti gli input che hai fornito, classificati a seconda del loro impatto sulle prestazioni del modello. Utilizzando i valori di importanza e la relativa classificazione, puoi ottenere informazioni dettagliate su quali input governano le prestazioni del tuo modello.

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Attiva le operazioni basate su regole

Una volta creato un modello di rilevamento di frodi di Amazon Fraud Detector, puoi utilizzare la console di Amazon Fraud Detector o l'interfaccia del programma dell'applicazione (API) per creare regole basate sulle previsioni dei modelli. I clienti possono creare regole per intervenire accettando, verificando o raccogliendo più informazioni per punteggi di modelli specifici. Ad esempio, puoi creare facilmente una regola per contrassegnare gli account di clienti sospetti, per constatare se il punteggio del modello sia superiore ad una soglia predeterminata e se il paese del numero di telefono e il paese dell'indirizzo IP dell'account non corrispondono.

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API di previsione di frode in tempo reale

Puoi utilizzare l'API di Amazon Fraud Detector per effettuare previsioni di frodi in tempo reale e valutare le attività online nell'applicazione mentre si verificano. Per esempio, puoi richiamare l'API di previsioni delle frodi per controllare un potenziale rischio di frode su ogni nuovo account connesso, utilizzando le regole e i modelli per attivare un'operazione.

Un'unica interfaccia per effettuare la verifica e la revisione della logica di previsione e rilevamento

Utilizzando la console di Amazon Fraud Detector puoi cercare e verificare in modo semplice le valutazioni di frodi del passato per effettuare l'audit della logica di rilevamento. Vedere dati di eventi, la logica di rilevamento applicata durante la valutazione e le condizioni che hanno portato ad una previsione di frode.

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Integrazione di Amazon SageMaker

Se hai già creato un modello di rilevamento delle frodi su Amazon SageMaker, puoi integrarlo con Amazon Fraud Detector per bloccare un numero maggiore di frodi. Puoi utilizzare sia modelli Amazon SageMaker che Amazon Fraud Detector nella tua applicazione per rilevare diversi tipi di frode. Ad esempio, la tua applicazione può utilizzare il modello di Amazon Fraud Detector per valutare il rischio di frode degli account dei clienti e allo stesso tempo utilizzare il tuo modello Amazon SageMaker per controllare il rischio di compromissione dell'account.

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