Modelos pré-criados

O Amazon Fraud Detector vem com modelos de machine learning pré-criados que identificam possíveis fraudes em atividades online comuns, como criação de novas contas, pagamentos online e finalizações de compras sem identificação. Os modelos de modelo cuidam de todo o trabalho pesado para você, 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 modelo de modelo e o Fraud Detector encontra automaticamente o modelo de ML de detecção de fraude mais adequado. Não é necessária codificação ou experiência anterior com machine learning.

Dispare ações com base em regras

Após a criação do modelo de detecção de fraude do Amazon Fraud Detector, você pode usar o console do Fraud Detector 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 500 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

Para executar previsões de fraude em tempo real, você pode usar a API do Amazon Fraud Detector em seu aplicativo para avaliar as atividades online à medida que elas ocorrem. Você pode 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. Depois de ter as avaliações desejadas, você pode visualizar os dados recebidos relacionados a esses eventos, a lógica de detecção aplicada durante a avaliação e as condições resultantes 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 trazê-lo para o Amazon Fraud Detector para impedir ainda mais fraudes. Você pode usar os modelos SageMaker e Fraud Detector em seu aplicativo para detectar diferentes casos de uso de fraude. Por exemplo, seu aplicativo pode usar o modelo do Fraud Detector para avaliar o risco de fraude nas contas dos clientes e, simultaneamente, usar o modelo SageMaker para verificar o risco de comprometimento da conta. 

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