O Amazon Fraud Detector, um serviço totalmente gerenciado baseado em mais de 20 anos de insights da Amazon, ajuda os clientes a identificar atividades potencialmente fraudulentas e detectar mais fraudes online com mais rapidez. Com o Amazon Fraud Detector, você paga somente pelo que usa. Não há taxas mínimas nem compromissos antecipados. Você é cobrado com base nas horas de computação usadas para treinar e hospedar seus modelos, a quantidade de armazenamento que você usa e a quantidade de previsões de fraude feitas.
Teste gratuito
Cadastre-se agora para experimentar o Amazon Fraud Detector gratuitamente por dois meses. A oferta inclui 50 horas de computação para treinamento de modelos, até 500 horas de computação para hospedagem de modelos, 20 GB de dados de eventos armazenados por mês, 30.000 previsões do Online Fraud Insight, 30.000 previsões do Transaction Fraud Insights e 30.000 previsões de fraude baseadas em regras por mês.
Visão geral dos preços
Processamento e armazenamento de dados
Você é cobrado por Gigabyte (GB) pelo armazenamento de dados de eventos no Amazon Fraud Detector. O armazenamento de dados é opcional. Os dados de eventos podem ser armazenados por meio de uploads de eventos históricos e ao gerar previsões.
Treinamento de modelos
A cobrança do Amazon Fraud Detector é feita pelas horas de computação consumidas para treinar um modelo personalizado com seus dados. Uma hora de computação representa uma hora de capacidade computacional usando 8 vCPUs e 32 GB de memória. O Fraud Detector escolhe automaticamente o tipo de instância mais rápida e mais eficiente para treinar seus dados, e a instância pode exceder as especificações básicas. Portanto, o número de horas de computação faturadas pode ser maior que o número de horas de treinamento decorridas.
Hospedagem de modelos
A cobrança do Fraud Detector é feita pela capacidade computacional por hora para hospedagem sob demanda de modelos implantados, de forma que eles estejam disponíveis para previsões em tempo real.
Previsões de fraude
Cobranças do Fraud Detector por previsão de fraude. O preço cobrado varia se você estiver usando um modelo de machine learning ou apenas regras do Amazon Fraud Detector. O preço por previsão é o mesmo para previsões em tempo real e em lote. Suas previsões de fraude são agregadas para o uso de cada mês e cobradas de acordo com os níveis de preço. As previsões que utilizam modelos importados do Amazon SageMaker são cobradas como previsões baseadas em regras.
Detalhes de preço
| Processamento e armazenamento de dados | Preços |
|---|---|
| Processamento e armazenamento de dados | USD 0,10 por GB |
| Treinamento e hospedagem de modelos | Preço |
|---|---|
| Treinamento de modelos | 0,39 USD por hora |
| Hospedagem de modelos | 0,06 USD por hora |
| Previsões de fraudes | Preço |
|---|---|
| Insights de fraudes online | |
| As primeiras 100 mil previsões por mês | USD 0,0300 por previsão |
| Mais de 100.000 previsões por mês | USD 0,0075 por previsão |
| Transaction Fraud Insights | |
| As primeiras 100 mil previsões por mês | USD 0,0300 por previsão |
| Mais de 100.000 previsões por mês | USD 0,0075 por previsão |
| Previsões de fraude baseadas em regras | |
| As primeiras 400 mil previsões por mês | USD 0,00500 por previsão |
| As próximas 800 mil previsões por mês | USD 0,00250 por previsão |
| Mais de 1,2 milhão de previsões por mês | USD 0,00125 por previsão |
Exemplo 1: Detecção de fraudes online em tempo real para um vendedor de comércio eletrônico
Você é um comerciante de comércio eletrônico que deseja se proteger de pedidos e estornos de finalização de compra de hóspedes de alto risco. Digamos que você carregue 5 GB de dados e treine um único modelo duas vezes por mês, com cada treinamento consumindo 10 horas de computação para ser concluído. Além disso, você implanta um dos modelos para o mês inteiro e o usa para gerar 1.000 previsões de fraude em tempo real por dia. A fatura mensal de uso do Amazon Fraud Detector será:
Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 5 GB x USD 0,10 por GB = USD 0,50
Cobrança pelo treinamento = 10 horas de computação x 2 treinamentos x USD 0,39 por hora de computação = USD 7,80
Cobrança pela hospedagem = 30 dias x 24 horas x 1 modelo x USD 0,06 por hora de computação = USD 43,20
Cobrança pela previsão de fraudes (tempo real e em lote) = 1.000 previsões/dia x 30 dias x USD 0,03 por previsão de insights de fraudes online = USD 900
Custo total = USD 0,50 + USD 7,80 + USD 43,20 + USD 900 = USD 951,50
Exemplo 2: Detecção de fraude de transação de um provedor de serviços de pagamento
Você é um provedor de serviços de pagamento que oferece soluções de aceitação sem presença de cartão, você está procurando reduzir a fraude na transação sinalizando pagamentos suspeitos. Você planeja implementar um modelo de machine learning e um sistema de decisão baseado em regras. Digamos que você carregue 20 GB e treine dois modelos uma vez por mês, com cada treinamento de modelo consumindo 10 horas de computação para ser concluído. Você então escolhe o modelo de melhor performance e o implanta durante todo o mês. Você gera 20.000 previsões de fraude em tempo real por dia (resultando em 600.000 transações por mês) e 1000 decisões de previsão de fraude baseadas em regras por dia (resultando em 30.000 transações por mês). A fatura mensal de uso do Amazon Fraud Detector será:
Cobrança de processamento e armazenamento de dados = 20 GB x USD 0,10 por GB = USD 2
Cobrança pelo treinamento = 2 modelos x 10 horas de computação x 2 treinamentos x USD 0,39 por hora de computação = USD 15,60
Cobrança pela hospedagem = 30 dias x 24 horas x 1 modelo x USD 0,06 por hora de computação = USD 43,20
Cobrança de previsão de fraude baseada em ML (em tempo real) para as primeiras 100.000 transações = 100.000 previsões x USD 0,03 por previsão do Transaction Fraud Insights = USD 3.000
Cobrança de previsão de fraude baseada em ML (em tempo real) para as próximas 500.000 transações = 500.000 previsões x USD 0,075 por previsão do Transaction Fraud Insights = USD 3.750
Cobrança pela previsão de fraude baseada em regras = 1.000 previsões/day x 30 dias x USD 0,005 por previsão de fraude baseada em regras = USD 150
Custo total = USD 2 + USD 15,60 + USD 43,20 + USD 3.000 + USD 3.750 + USD 150 = USD 6.960,80
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