Amazon Fraud Detector の特徴

Amazon Fraud Detector は、新しいアカウントの作成、オンライン支払い、ゲストのチェックアウトなどの一般的なオンラインアクティビティでの潜在的な不正行為を特定する、機械学習モデルの作成を完全に自動化します。自動化されたモデル構築プロセスは、データの検証と強化、特徴エンジニアリング、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメーターのチューニング、モデルのデプロイなどの面倒な作業をすべて処理します。データセットをアップロードし、モデルタイプを選択するだけで、Amazon Fraud Detector は自動的に最適な不正検出機械学習モデルを見つけます。コーディングや過去の機械学習の経験は必要ありません。

Amazon Fraud Detector は、アカウント年齢、最後のアクティビティからの時間、およびアクティビティのカウントなどの情報を自動的に計算するので、モデルは再トレーニングの間、より長くそのパフォーマンスを維持します。これは、モデルが、頻繁に取引を行う信頼できる顧客と、不正行為者の継続的な試みの違いを学習できることを意味します。

トレーニングした各モデルについて、提供したすべての入力を、モデルのパフォーマンスへの影響度でランキングして見ることができます。重要度の値と相対的なランキングを使用して、どの入力がモデルのパフォーマンスを促進しているかについてインサイトを得ることができます。

Amazon Fraud Detector の不正検出モデルを作成すると、Amazon Fraud Detector コンソールまたはアプリケーションプログラムインターフェイス (API) を使用して、モデルの予測に基づいてルールを作成することができます。お客様はルールを作成して、特定のモデルスコアの承認、確認、または詳細情報の収集などのアクションを実行できます。たとえば、モデルスコアがあらかじめ設定した閾値を超えていて、アカウントの電話番号の国と IP アドレスの国が一致しない場合、疑わしいお客様アカウントに確認のためのフラグを立てるためのルールを簡単に作成できます。

この Amazon Fraud Detector API を利用して、リアルタイムで不正予測を実行し、アプリケーション内の発生したオンラインアクティビティを評価することができます。例えば、モデルとルールを使用してアクションをトリガーすることで、不正予測 API を呼び出して、潜在的な不正リスクについて、すべての新しいアカウントサインアップを確認できます。

Amazon Fraud Detector コンソールを使用すると、過去の不正評価を簡単に検索および確認して、検出ロジックを監査できます。イベントデータ、評価時に適用された検出ロジック、不正予測の結果となった条件を確認できます。

Amazon SageMaker で不正検出モデルをすでに作成している場合、さらに多くの不正を停止するために、Amazon Fraud Detector と統合することができます。アプリケーションで Amazon SageMaker モデルと Amazon Fraud Detector モデルの両方を使用して、異なるタイプの不正を検出できます。たとえば、アプリケーションは Amazon Fraud Detector モデルを使用してお客様のアカウントの不正リスクを評価し、同時に Amazon SageMaker モデルを使用してアカウント侵害リスクをチェックできます。