投稿日: Oct 11, 2021
Amazon Fraud Detector は、取引不正検出インサイトモデルを発表できることに興奮しています。このモデルは、オンラインカードレス決済決済の不正を検出するために特別に設計された低レイテンシーの不正検出機械学習 (ML) モデルです。他の Amazon Fraud Detector モデルのように、取引不正インサイトは Amazon および AWS の 20 年以上の不正検出の専門知識を活かしたサービスです。この新しい取引不正インサイトモデルタイプは、Amazon Fraud Detector の前モデルタイプであるオンライン不正インサイトと比較して、不正取引検出率は最大 30% 増、パフォーマンスの維持期間は最大 6 か月長くなりました。
オンライン取引不正は日々増加しています。多くの売り手は実店舗からオンラインへと移っているため、不正行為者はますます洗練された攻撃を使用して先例を真似しています。結局、売り手がチャージバック料金、返金不可取引料金、商品の紛失、運営コストという形で不正請求のコストを負担します。取引不正インサイトモデルは、購入者が繰り返し購入しているか、どの程度頻繁に購入しているかなどのリスクパターンを自動的にコンピューティングすることにより、より多くの不正取引を検出します。Amazon Fraud Detector は、購入者の履歴に関する値を計算し、それを更新し、不正予測とモデルの再トレーニングを確実にするという重労働をこなしています。取引不正インサイトモデルは以前の Amazon Fraud Detector モデルよりも長くパフォーマンスを維持します。これは、これらの自動コンピューティング値がほぼリアルタイムで更新され、各低レイテンシー不正予測で使用されているためです。
この新機能を使用するには、Amazon Fraud Detector のバッチインポート機能を使用して過去の取引をアップロードすることで取引イベントを定義しイベントデータセットを作成します。次に、取引不正インサイトモデルをトレーニングします。これは数クリックで完了します。モデルをトレーニングしたら、Fraud Detector API 会計フローに埋め込めばリアルタイムで不正予測を生成できます。または、Fraud Detector のバッチ予測 API を使用してオフラインまたはスケジュールされた予測を実行します。各取引で、Amazon Fraud Detector は保存したイベントデータセットを自動的に更新します。すぐにモデル再取得を始められます。