Criação automatizada de modelos

O Amazon Fraud Detector automatiza totalmente a criação de modelos de machine learning que identificam possíveis fraudes para atividades online comuns, como criações de novas contas, pagamentos online e finalizações de compra de convidados. O processo automatizado de criação de modelos cuida de todo o trabalho pesado, como validação e enriquecimento de dados, engenharia de recursos, seleção de algoritmos, ajuste de hiperparâmetros e implantação de modelos. Você simplesmente carrega seu conjunto de dados, seleciona o tipo de modelo, e o Amazon Fraud Detector encontra automaticamente o modelo de ML de detecção de fraude mais adequado. Não é necessária codificação ou experiência anterior com machine learning.

Modelos que aprendem continuamente

Seu modelo mantém sua performance por mais tempo entre os treinamentos porque o Amazon Fraud Detector calcula automaticamente informações como idade da conta, tempo desde a última atividade e contagens de atividades. Isso significa que seu modelo pode aprender a diferença entre clientes confiáveis que fazem transações com frequência e tentativas contínuas dos fraudadores.

Insights sobre a performance do modelo

Para cada modelo que você treina, você pode ver todas as entradas fornecidas classificadas pelo impacto na performance do modelo. Usando os valores de importância e a classificação relativa, você pode obter insights sobre quais entradas estão impulsionando a performance do seu modelo.

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Acione ações baseadas em regras

Depois de criar um modelo de detecção de fraude do Amazon Fraud Detector, você pode usar o console do Amazon Fraud Detector ou a Interface do Programa da Aplicação (API) para criar regras com base nas previsões do modelo. Os clientes podem criar regras para executar ações como aceitar, revisar ou coletar mais informações para pontuações específicas do modelo. Por exemplo, você pode criar facilmente uma regra para sinalizar contas de clientes suspeitas para revisão se a pontuação do modelo for maior que seu limite predeterminado e o país do número de telefone da conta e o país do endereço IP não corresponderem.

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API de previsão de fraudes em tempo real

Você pode usar a API do Amazon Fraud Detector para executar previsões de fraude em tempo real e avaliar as atividades online em sua aplicação à medida que elas ocorrem. Por exemplo, é possível chamar a API de previsões de fraude para verificar todas as novas inscrições na conta quanto a possíveis riscos de fraude usando seu modelo e regras para acionar uma ação.

Uma única interface para analisar e auditar suas previsões e lógica de detecção

Usando o console do Amazon Fraud Detector, você pode pesquisar e revisar facilmente suas avaliações anteriores de fraudes para auditar a lógica de detecção. Visualize os dados do evento, a lógica de detecção aplicada durante a avaliação e as condições que resultaram em um resultado de previsão de fraude.

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Integração do Amazon SageMaker

Se você já criou um modelo de detecção de fraude no Amazon SageMaker, pode integrá-lo ao Amazon Fraud Detector para impedir ainda mais fraudes. Você pode usar os modelos do Amazon SageMaker e do Amazon Fraud Detector na sua aplicação para detectar diferentes tipos de fraude. Por exemplo, sua aplicação pode usar o modelo Amazon Fraud Detector para avaliar o risco de fraude de contas de clientes e, simultaneamente, usar seu modelo do Amazon SageMaker para verificar o risco de comprometimento da conta.

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