Modelli precompilati

Amazon Fraud Detector dispone di modelli precompilati 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. I modelli si occupano di tutti i processi pesanti per l'utente, tra cui la convalida e l'arricchimento dei dati, la progettazione delle caratteristiche, la selezione degli algoritmi, la regolazione degli iperparametri e la distribuzione dei modelli. Carichi semplicemente il set di dati, selezioni il modello e Fraud Detector trova automaticamente il modello di ML di rilevamento delle frodi più adatto. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in materia di machine learning o di codifica.

Operazioni di trigger basate su regole

Una volta creato il modello di rilevamento delle frodi di Amazon Fraud Detector, puoi utilizzare la console di Fraud Detector 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 verificare che il punteggio del modello sia superiore a 500 e che 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

Per effettuare previsioni di frodi in tempo reale, puoi utilizzare l'API di Amazon Fraud Detector nell'applicazione per valutare le attività online mentre si verificano. Puoi chiamare 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 l'audit e la verifica 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. Dopo aver raccolto le valutazioni opportune, puoi visualizzare i dati ricevuti per questi eventi, la logica di rilevamento applicata durante la valutazione e le condizioni del risultato di 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 spostarlo su Amazon Fraud Detector per bloccare un numero maggiore di frodi. Puoi utilizzare sia modelli SageMaker che Fraud Detector nell'applicazione per rilevare diversi casi d'uso delle frodi. Ad esempio, l'applicazione può utilizzare il modello di Fraud Detection per valutare il rischio di frode degli account dei clienti e allo stesso tempo utilizzare il modello SageMaker per controllare il rischio di compromissione dell'account. 

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