Publicado: Feb 8, 2022
Temos o prazer de anunciar o lançamento de um recurso de enriquecimento da geolocalização para os modelos de machine learning (ML) do Amazon Fraud Detector, que calcula automaticamente a distância entre o endereço IP, o endereço de faturamento e o endereço de remessa que você fornece para um evento. Isso ajuda a evitar mais fraudes, especialmente quando um usuário tenta criar uma conta com informações de outra pessoa ou fazer uma transação com o cartão de crédito de outra pessoa.
O Amazon Fraud Detector é um serviço totalmente gerenciado que facilita a identificação de atividades online potencialmente fraudulentas, como a criação de contas falsas e fraudes em pagamentos online. Usando ML nos bastidores e com base em mais de 20 anos de experiência em detecção de fraudes, o Amazon Fraud Detector identifica automaticamente atividades potencialmente fraudulentas em uma fração de segundos, sem necessidade de experiência em ML. Como parte do processo de treinamento do modelo, o Amazon Fraud Detector enriquece os elementos de dados brutos, como endereços IP, números de identificação bancária (BINs) e números de telefone, para criar dezenas de entradas adicionais no modelo de detecção de fraude.
A partir de hoje, o Amazon Fraud Detector calcula automaticamente a distância física entre o endereço IP, o endereço de faturamento e o endereço de entrega que você fornece para um evento. As distâncias calculadas são usadas como entradas no modelo de detecção de fraude. Esse novo enriquecimento aumenta a performance dos modelos que usam essas variáveis, permitindo que eles capturem até 10% mais fraudes quando é aceita uma taxa de 3% de falso-positivos
O enriquecimento da geolocalização é habilitado automaticamente para todos os modelos, em todas as regiões onde o Amazon Fraud Detector está disponível. Os clientes do Amazon Fraud Detector podem utilizar esse enriquecimento retreinando os modelos que usam endereços IP, assim como as variáveis de endereço de remessa e endereço de faturamento. Para obter mais detalhes, consulte a página de documentação.