Bagaimana machine learning membantu Fraud.net membangun aplikasi modern di AWS untuk memerangi penipuan keuangan

Bagaimana konten ini?

Perusahaan rintisan paham secara langsung bagaimana teknologi yang lebih baik dapat meningkatkan kualitas hidup: Dari AI/ML yang memungkinkan para ilmuwan untuk memprediksi hasil kesehatan pasien dengan lebih baik, hingga komputasi cloud yang mendorong inovasi penyelamatan jiwa, dan aplikasi modern yang meningkatkan aksesibilitas.

Hadirnya teknologi yang lebih baik juga mendatangkan kesempatan bagi penjahat untuk melakukan tingkat kejahatan yang lebih maju. Penipuan, khususnya, terjadi dengan kecanggihan teknis yang lebih hebat ketika masyarakat beralih ke dunia digital pertama. Penipuan dan kejahatan dunia maya juga tumbuh pada tingkat yang signifikan, dan sekarang merugikan bisnis di seluruh dunia lebih dari 6 triliun USD per tahun atau rata-rata 5% dari pendapatan mereka.

Untuk mengalahkan dan mengungguli teknologi yang digunakan penjahat untuk melakukan penipuan, mantan bankir Whitney Anderson dan Cathy Ross mendirikan Fraud.net, platform penipuan dan kepatuhan modern, pada tahun 2016. Fraud.net menawarkan kepada pelanggan di industri perbankan dan fintech di seluruh dunia sebuah aplikasi modern nirserver yang menggunakan kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengidentifikasi penipuan dengan cepat sehingga operasi menjadi yang lebih efisien dan pelanggan merasa lebih puas.

Memberikan solusi modern untuk masalah yang berkembang

Layaknya banyak perusahaan rintisan yang sukses, Fraud.net menghadapi tantangan dan melihat peluang untuk membangun solusi yang membantu mereka sendiri dan perusahaan lain untuk mengatasinya.

“Kami adalah kasus penggunaan kami sendiri,” jelas Whitney. Saat mengoperasikan perusahaan di dunia perdagangan digital dan pembayaran, “Salah satu bentuk frustrasi terbesar adalah mengalami tingkat penipuan yang mencapai beberapa persen, dan pemroses pembayaran yang tidak memberikan akses ke informasi yang kami perlukan untuk mengatasi penipuan tersebut.”

Untuk mengatasi masalah yang merugikan perusahaan dan pelanggan, ia menjelaskan, “Kami mulai mengumpulkan pemain lain di dunia digital: fasilitator pembayaran, pedagang, dan peserta ekosistem lainnya.”

“Dengan berbagi data yang aman dan anonim, kami dapat mengurangi penipuan lebih dari 66%. Cara ini sederhana, cepat, dan intuitif.”

Salah satu temuan utama adalah bahwa orang yang sama menggunakan metode berbasis teknologi yang sama untuk menipu beberapa perusahaan. “Melawan penipuan tanpa bantuan pihak ketiga memang sulit,” ujar Whitney, “Berbagi data dengan cara yang aman dan terjamin memungkinkan kami memahami lebih banyak tentang para pelaku kejahatan dan memisahkan mereka dengan tujuan untuk memuaskan 99% pelanggan yang baik.”

Berbagi sejumlah besar informasi dalam konsorsium lintas industri mereka berarti bahwa Fraud.net membutuhkan solusi yang cepat dan terukur untuk menyatukan data mereka dan menciptakan wawasan yang dapat ditindaklanjuti secara waktu nyata.

Fraud.net memilih untuk menggunakan Amazon Web Services (AWS).

Membangun arsitektur berbasis peristiwa di AWS

Sebagai aplikasi modern cloud-native, Fraud.net menggunakan arsitektur berbasis peristiwa yang menggunakan komponen nirserver. Arsitektur berbasis peristiwa membantu perusahaan rintisan untuk mengembangkan aplikasi modern secara lebih efisien karena mereka menaikkan skala untuk mengatasi peristiwa dan menurunkan skala ketika tidak ada peristiwa yang terjadi. Hal ini dapat menghemat sumber daya dan biaya perusahaan rintisan, yang sangat penting saat perusahaan rintisan masuk ke pasar. Salah satu manfaat arsitektur berbasis peristiwa Fraud.net adalah skalabilitas dan kecepatan yang dapat digunakan developer untuk membawa produk mereka ke pasar.

Solusi AWS Fraud.net mencakup EC2 dan Lambda untuk komputasi, S3 untuk penyimpanan objek dengan skalabilitas tinggi, dan DynamoDB sebagai basis data nirserver noSQL mereka.

Bersama-sama, solusi ini membantu mereka untuk menyatukan dan menganalisis tiga tingkat data: data tingkat pelanggan, data tingkat institusi, dan data lintas lembaga.

“Karena teknologi nirserver AWS dan inovasi luar biasa lainnya, kami dapat menyatukan data untuk pencegahan penipuan, anti pencucian uang, dan fungsi kepatuhan,” kata Whitney.

Peristiwa dari platform Fraud.net masuk melalui API Fraud.net yang dikelola oleh Amazon API Gateway. Ketika peristiwa tiba, peristiwa tersebut memicu fungsi AWS Lambda untuk memproses catatan dari Amazon DynamoDB.

“Fungsi Lambda telah menjadi pengubah permainan bagi kami. Kami mengajukan ribuan pertanyaan untuk setiap aplikasi atau transaksi yang diajukan kepada kami untuk penilaian risiko, berdasarkan skenario dan profil risiko yang berbeda. Semua itu perlu dilakukan di pusat data kami sendiri dengan berton-ton server,” kata Whitney. “Sebaliknya, Lambda dan kapasitas nirservernya membantu kami menjawab pertanyaan-pertanyaan itu dalam milidetik, dan membantu kami mencapai akurasi keputusan hingga 99,9%. Ini adalah teknologi yang sangat efisien dan hemat biaya bagi kami dan klien kami.”

Fraud.net juga menggunakan Amazon Kinesis untuk memproses dan menganalisis data streaming secara waktu nyata untuk memberikan hasil kepada pelanggan berdasarkan data terbaru dan terlengkap. Amazon Redshift adalah gudang data mereka, yang digunakan untuk melakukan analitik data pada peristiwa yang masuk, transaksi, dan banyak lagi.

Per Whitney, “AWS membantu kami memproses ribuan transaksi per detik, pada skala yang di tiga atau empat tahun lalu tidak mungkin untuk dilakukan.”

Menjadi nirserver untuk skala dan kecepatan

Whitney memuji teknologi nirserver AWS sebagai komponen penting dalam misi Fraud.net untuk membuat setiap transaksi digital aman. “Dahulu, menyediakan rangkaian layanan mikro terpadu untuk memerangi penipuan belum pernah dilakukan, atau pastinya belum dilakukan secara efektif,” jelas Whitney. “Dengan beberapa basis data lama yang terpisah-pisah, hal itu bahkan tidak mungkin dilakukan.”

“Teknologi nirserver juga sangat cepat dan mudah, dibandingkan dengan masa lalu saat menggunakan perangkat lunak on-premise, di mana bank memerlukan waktu enam bulan hingga satu tahun untuk mengintegrasikan sebuah sistem,” kata Whitney. Fraud.net menyelesaikan sebagian besar orientasi pelanggan mereka dengan seperangkat alat tanpa kode sederhana yang memanfaatkan serangkaian API untuk masuk ke bank atau fintech dalam waktu 30 hari, termasuk waktu perencanaan dan pelatihan.

“Karena sangat hemat biaya, kami 99% nirserver,” kata Whitney.

Fraud.net menawarkan salah satu produk nirserver mereka, Transaction AI—platform pemantauan transaksi, pencegahan penipuan, dan peningkatan pendapatan—di AWS Marketplace.

Mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti menggunakan machine learning

Fraud.net menggunakan Amazon SageMaker untuk membuat, melatih, dan melakukan deployment pada model machine learning yang memberikan pelanggannya rata-rata 80% penurunan kasus penipuan, 92% penurunan positif palsu, dan 30% peningkatan persetujuan untuk pelanggan baik yang salah ditandai sebagai berisiko tinggi.

Machine learning memungkinkan Fraud.net memberikan jawaban kepada bank dan fintech dalam waktu kurang dari satu detik, yang mungkin membutuhkan waktu berjam-jam bagi karyawan untuk melakukan tugas-tugas yang menyita waktu, seperti memeriksa ulang informasi klien secara manual. Whitney menjelaskan, “Teknologi AWS sebagai dasar, dengan lapisan perangkat lunak Fraud.net di atasnya, memungkinkan tim menjadi jauh lebih efisien dan menggunakan waktu mereka dengan lebih bijak.”

“Teknologi yang mendasarinya, bersama dengan harga Amazon, memungkinkan kami untuk mengajukan sekitar 20.000 pertanyaan tentang identitas dan perilaku setiap kali kami menerima aplikasi atau transaksi akun baru,” jelas Whitney. “Semua itu diserahkan ke machine learning. Kami sekarang secara rutin membangun model risiko ML kustom klien, dengan beberapa ratus juta fitur sebagai input, karena AWS telah membuatnya relatif murah untuk dilakukan.”

Bekerja sama dengan AWS untuk memberikan nilai kepada pelanggan mereka

Di samping teknologi AWS yang digunakan Fraud.net untuk memberikan pelanggan mereka alat yang cepat dan akurat guna memerangi penipuan, mereka juga bekerja dengan AWS untuk mengoptimalkan biaya pelanggan. Whitney menjelaskan, “Laba atas investasi (ROI) rata-rata pelanggan kami yang menggunakan Fraud.net lebih dari 700%. Hal ini sebagian besar disebabkan oleh efisiensi AWS dalam struktur biaya. Kami memanfaatkan hal itu dan menawarkan nilai yang luar biasa bagi perusahaan mana pun yang menggunakan Fraud.net.

Fraud.net juga berkolaborasi dengan tim AWS dalam pembayaran ritel, kejahatan keuangan, dan tim lain untuk memberikan pengalaman orientasi yang aman dan efektif kepada klien mereka. “Kami mendapat banyak dukungan dari berbagai tim AWS,” kata Whitney. “Biasanya, ini merupakan interaksi pertama klien dengan lingkungan cloud. Beberapa klien jasa keuangan besar kami berasal dari lingkungan on-premise, dan mereka secara khusus datang kepada kami karena ROI kami terbukti sangat kuat dalam menggunakan proyek berbasis cloud pertama mereka.”

Melihat masa depan memerangi penipuan

Sebagai sistem manajemen pencegahan penipuan global, Fraud.net adalah, “semua tentang skala pada saat ini,” kata Whitney. Dengan klien mulai dari lembaga keuangan papan atas hingga perusahaan rintisan fintech tahap awal, dan di berbagai industri seperti keuangan, e-commerce, perjalanan, dan banyak lagi, tujuan Fraud.net adalah menjadi lapisan manajemen risiko dan penipuan yang unggul untuk semua perusahaan digital.

Bagi para pendiri lain yang ingin membangun perusahaan rintisan yang sukses, Whitney menyarankan tiga hal untuk menjadi wirausahawan yang baik:

Kenali industri sebaik-baiknya, lihatlah celah yang ada, dan bayangkan masa depan yang lebih baik untuk industri tersebut.

Jadilah pemecah masalah yang bersemangat dengan prospek penyelesaian masalah yang Anda lihat.

Miliki bekal energi dan antusiasme yang besar untuk membantu Anda melewati masa-masa sulit dan baik.

Whitney memberi saran khususnya bagi perusahaan rintisan fintech, bahwa peluncuran Layanan FedNow yang akan datang pada tahun 2023 kemungkinan besar akan, “menghadirkan serangkaian risiko baru yang sangat besar dan kebutuhan akan risiko yang harus segera diselesaikan.” Layanan FedNow adalah jaringan pembayaran waktu nyata yang akan memungkinkan transfer uang dalam hitungan detik, alih-alih hitungan hari.

Dengan kemajuan teknologi pembayaran ini, Whitney berharap dapat melihat banyak sekali inovasi yang bermanfaat di AWS dan di dunia fintech seiring dengan kemajuan teknologi yang melampaui para penipu.

“Semua kembali pada pemberdayaan kepercayaan yang sederhana,” jelasnya. “Bagi bank dan perusahaan, ini adalah tentang memulihkan kepercayaan dalam hubungan Anda dengan pelanggan berjarak ribuan mil yang tidak akan pernah Anda temui.”

Penasaran bagaimana AWS dapat membantu memulai perusahaan rintisan Anda? Bergabunglah dengan AWS Activate untuk membangun dan menskalakan perusahaan rintisan Anda dengan sumber daya yang tepat dan pada waktu yang tepat.

Lihat lebih banyak pembangunan dan penskalaan perusahaan rintisan Fintech di AWS 🚀:

Megan Crowley

Megan Crowley

Megan Crowley adalah Senior Technical Writer di Tim Konten Startups di AWS. Mengawali kariernya sebagai guru bahasa Inggris di sekolah menengah atas, dia memiliki antusiasme yang tinggi untuk berkontribusi pada konten yang mendidik dan menginspirasi. Berbagi kisah Startups dengan dunia adalah bagian paling berharga dari perannya di AWS. Di waktu luangnya, Megan kerap menghabiskan waktu dengan membuat kerajinan kayu, berkebun, dan berbelanja di pasar barang antik.

Bagaimana konten ini?