Amazon Fraud Detector

オンライン不正をより素早く検知

Amazon Fraud Detector は、オンライン支払いの不正や偽のアカウントの作成など、潜在的に不正のオンラインアクティビティを簡単に識別できるようにする完全マネージドサービスです。

世界中で毎年、オンラインの不正により数百億ドルが失われています。オンラインでビジネスを行う企業は、偽のアカウントの作成や盗まれたクレジットカードでの支払いなど、さまざまな戦術を悪用する悪意のある攻撃者からの攻撃を受けやすい傾向があります。企業は一般的に、不正検出アプリケーションを使用して詐欺師を特定し、費用のかかるビジネスの中断を引き起こす前にそれらを防止します。ただし、これらのアプリケーションは、多くの場合、変化する詐欺師の行動に対応していないビジネスルールに依存しています。より最近の不正検出アプリケーションでは、機械学習を使用しようとしてきました。しかし、一般的なデータセットとビジネスに特有ではない不正行為に基づいた 1 つのものがすべてに当てはまるアプローチを使用することがよくあり、これにより、正確さに制限が加えられます。

Fraud Detector は、データ、機械学習 (ML)、および Amazon の 20 年以上の不正検出の専門知識を使用してこれらの課題を克服し、不正行為の可能性があるオンラインアクティビティを自動的に識別して、より多くの不正行為を迅速に検出できるようにします。Fraud Detector がすべての ML の手間のかかる作業を処理するため、数回クリックするだけで、ML の経験がまったくなくても、不正検出モデルを作成できます。

一般的な種類のオンライン不正を検出する

新しいアカウント

正当なお客様のアカウント登録とリスクの高いお客様のアカウント登録を正確に区別して、リスクに基づいて追加のステップまたはチェックを選択的に導入できるようにします。たとえば、お客様のアカウント登録ワークフローを設定して、リスクの高い特性を示すアカウント登録に対してのみ追加の電子メールと電話の確認手順を要求できます。

ゲストチェックアウト

取引履歴のないお客様との間で潜在的な詐欺師を見つけます。通常、定期的に取引を行うお客様は、レジスタードアカウントを使用します。その結果、取引の履歴があるため、潜在的な不正行為を簡単に特定できます。一方、ゲストチェックアウトには、過去のアカウント使用状況やユーザーの行動データがないため、不正行為の検出がはるかに困難になります。Amazon Fraud Detector を使用すると、潜在的な不正リスクを評価するために、ゲストのチェックアウト注文から電子メールと IP アドレスを送信することができます。 

「購入前に試す」サービスの濫用

支払いを送信する前に調査するために衣類やアクセサリーを発送するファッションサービスなど、「購入する前に」プログラムを濫用する可能性が高いアカウントを特定します。Amazon Fraud Detector を使用すると、オンラインビジネスはお客様がサービス条件に違反するリスクを評価し、サービス条件に違反する状態で商品が盗まれたり返品されたりしないように、提供される商品またはサービスの価値に制限を設定できます。

オンライン支払い (まもなく公開)

支払いを処理して注文を履行する前に、疑わしいオンライン支払いトランザクションにフラグを立てることにより、オンライン支払い不正を減らします。Amazon Fraud Detector を使用すると、チェックアウトフローを設定して、新しい注文を評価し、疑わしい注文にフラグを立てて、支払いを処理する前に確認して、クレジットカードのチャージバックを減らすことができます。

利点

高品質の不正検出 ML モデルをより迅速に構築

Amazon Fraud Detector は、コードを記述せずに潜在的な不正を識別するための ML モデルを簡単に作成するために使用できるテンプレートを提供します。トランザクションやアカウント登録などの履歴オンラインイベントデータをアップロードし、ユースケースに一致するモデルテンプレートを選択するだけです。そこから、Amazon Fraud Detector は、ビジネスに合ったカスタマイズされた不正検出モデルを自動的にトレーニング、テスト、デプロイします。 

不正行為者を事前に阻止する

Amazon Fraud Detector は、提供した情報のリスクを予測することにより、アカウントを作成したときに不正行為者を特定し、実際の被害をもたらす前に疑わしいアクティビティにフラグを立てることができます。これは、Amazon Fraud Detector が高度な機械学習技術を使用しており、アカウント作成時に提供された限られたデータにも適用できるためです。 Amazon Fraud Detector の機械学習モデルは、従来の方法よりも最大 80% 多くの不正行為者を特定できます。 

組み込まれたオンライン不正の専門知識

Amazon Fraud Detector の構築済みの機械学習モデルテンプレートは、悪役が AWS や Amazon.com に不正をしようとするのを阻止した 20 年の経験から開発されました。たとえば、Amazon Fraud Detector は、AWS アカウントのサインアップフローで使用されるモデルと同様のモデルを使用して、低いリスクの場合と高いリスクの場合のサインアップに異なるアカウント検証手順を作成します。

不正チームにさらにコントロールを与える

Amazon Fraud Detector は、不正検出モデルの構築、トレーニング、調整、デプロイに必要な複雑なタスクを自動的に処理することで、不正チームの迅速な移動を可能にします。モデルの作成後、他のユーザーに依存することなく、モデルの予測に基づいてアクションを有効にするルールを作成、表示、および更新できます。

5 つのステップで Amazon Fraud Detector を使い始める

ステップ 1: 過去の不正データセットを Amazon S3 にアップロードします
ステップ 2: 事前構築不正検出モデルテンプレートから選択します
ステップ 3: モデルテンプレートは、履歴データを入力として使用して、カスタムモデルを構築します。モデルテンプレートは、データの検査と強化、機能エンジニアリングの実行、アルゴリズムの選択、モデルのトレーニングと調整、モデルのホストを行います。
ステップ 4: ルールを作成して、モデルの予測に基づいて詳細な情報を承認、確認、または収集します
ステップ5:オンラインアプリケーションから Amazon Fraud Detector API を呼び出して、リアルタイムの不正予測を受信し、設定された検出ルールに基づいてアクションを実行します。たとえば、e コマースアプリケーションは、電子メールと IP アドレスを送信し、不正スコアとルールからの出力(レビューなど)を受信できます。

お客様

Vacasa

Vacasa は北米最大のフルサービスバケーションレンタル管理会社で、17 か国に 23,000 を超えるバケーションホームがあり、年間 200 万人以上のお客様にサービスを提供しています。

Vacasa の創設者兼 CEO である Eric Breon は次のように述べています。「創業以来、私たちは地元のチームが家やゲストの世話に専念できるようにテクノロジーを使用し、バケーションホームの所有者の収益を最大化してきました。」「Fraud Detector の導入をうれしく思います。これは、不正な予約を正確に検出するために高度な機械学習技術をより簡単に使用できることを意味します。『フロントドア』を潜在的な危険から保護することで、バケーションホームのレンタルをシームレスかつ安心して体験していただけるための努力に集中できるようになります。」

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