事前構築モデルテンプレート

Amazon Fraud Detector には、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、事前構築された機械学習モデルテンプレートが付属しています。モデルテンプレートは、データの検証と強化、機能エンジニアリング、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメーターの調整、モデルのデプロイなど、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、モデルテンプレートを選択するだけで、不正検出が自動的に最適な不正検出 ML 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。

ルールに基づいてアクションをトリガーする

Amazon Fraud Detector 不正検出モデルが作成されたら、Fraud Detector コンソールを使用して、モデル予測に基づいてルールを作成できます。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 500 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。

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リアルタイム不正予測 API

リアルタイムの不正予測を実行するには、アプリケーションで Amazon Fraud Detector API を使用して、発生したオンラインアクティビティを評価できます。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。

予測と検出ロジックを見直し、監査するための単一インターフェイス

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。希望の評価が得られたら、これらのイベントについて受信したデータ、評価中に適用された検出ロジック、および不正予測結果をもたらした条件を表示できます。

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Amazon SageMaker の統合

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 に持ち込むことができます。アプリケーションで SageMaker モデルと Fraud Detector モデルの両方を使用して、さまざまな不正使用事例を検出できます。たとえば、アプリケーションは 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 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。 

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