การสร้างโมเดลแบบอัตโนมัติ

Amazon Fraud Detector จะปรับให้การสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งเป็นไปโดยอัตโนมัติทั้งหมด ซึ่งจะช่วยระบุการทุจริตที่อาจเกิดขึ้นกับกิจกรรมทางออนไลน์ทั่วไป เช่น การสร้างบัญชีใหม่ การชำระเงินออนไลน์ และการชำระเงินของผู้เยี่ยมชม กระบวนการสร้างโมเดลแบบอัตโนมัติจะช่วยจัดการภาระอันหนักอึ้งทั้งหมด เช่น การตรวจสอบความถูกต้องและการปรับปรุงข้อมูล การสร้างคุณสมบัติ การเลือกอัลกอริทึม การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และการปรับใช้โมเดล เพียงแค่คุณอัปโหลดชุดข้อมูล เลือกประเภทโมเดล จากนั้น Amazon Fraud Detector ก็จะค้นหาโมเดล ML สำหรับการตรวจจับการทุจริตที่เหมาะสมที่สุดให้โดยอัตโนมัติ ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดหรือเคยใช้งานแมชชีนเลิร์นนิ่งมาก่อน

โมเดลที่เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

โมเดลของคุณจะรักษาประสิทธิภาพระหว่างการฝึกอบรมซ้ำได้นานขึ้นเนื่องจาก Amazon Fraud Detector จะคำนวณข้อมูลโดยอัตโนมัติ เช่น อายุบัญชี เวลาตั้งแต่กิจกรรมล่าสุด และจำนวนกิจกรรม นั่นหมายความว่าโมเดลของคุณสามารถเรียนรู้ความแตกต่างระหว่างลูกค้าที่ไว้ใจได้ซึ่งทำธุรกรรมเป็นประจำ กับความพยายามอย่างต่อเนื่องของผู้มีเจตนาทุจริต

ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ

สำหรับแต่ละโมเดลที่คุณฝึกอบรม คุณสามารถดูอินพุตทั้งหมดที่คุณจัดอันดับไว้ตามผลกระทบที่มีต่อประสิทธิภาพของโมเดลได้ เมื่อใช้ค่าความสำคัญและการจัดอันดับที่สัมพันธ์กัน คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกว่าอินพุตใดบ้างที่ขับเคลื่อนประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ

Fraud-Detector_Model_Performance

กระตุ้นการดำเนินการตามกฎ

เมื่อคุณสร้างโมเดลตรวจจับการทุจริตของ Amazon Fraud Detector แล้ว คุณสามารถใช้งาน Console ของ Amazon Fraud Detector หรืออินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) เพื่อสร้างกฎตามการคาดการณ์ของโมเดลได้ ลูกค้าสามารถสร้างกฎสำหรับการดำเนินการต่างๆ เช่น ยอมรับ ตรวจสอบ หรือเก็บรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับคะแนนของโมเดลที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถสร้างกฎเพื่อตรวจจับและตรวจสอบบัญชีต้องสงสัยของลูกค้าหากคะแนนของโมเดลนั้นมากกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและประเทศตามหมายเลขโทรศัพท์และประเทศที่อยู่ IP ของบัญชีนั้นๆ ไม่ตรงกัน

trigger_rules
คลิกเพื่อขยาย

API การคาดการณ์การทุจริตแบบเรียลไทม์

คุณสามารถใช้งาน API ของ Amazon Fraud Detector เพื่อคาดการณ์การทุจริตแบบเรียลไทม์ และประเมินกิจกรรมทางออนไลน์ในแอปพลิเคชันของคุณเมื่อเกิดขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเรียกใช้ API การคาดการณ์การทุจริตเพื่อตรวจสอบทุกการลงทะเบียนบัญชีใหม่เพื่อหาความเสี่ยงของการทุจริตที่อาจเกิดขึ้นได้โดยใช้โมเดลและกฎของคุณเพื่อกระตุ้นให้เกิดการดำเนินการ

อินเทอร์เฟซเดียวเพื่อทบทวนและตรวจสอบการคาดการณ์และตรรกะในการตรวจจับ

เมื่อใช้งาน Console ของ Amazon Fraud Detector คุณจะสามารถค้นหาและตรวจสอบการประเมินการทุจริตที่ผ่านมาเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของตรรกะในการตรวจจับได้อย่างง่ายดาย ดูข้อมูลเหตุการณ์ ตรรกะในการตรวจจับที่ใช้ระหว่างการประเมิน และเงื่อนไขที่ทำให้เกิดผลลัพธ์การคาดการณ์การทุจริตได้

search_past_evaluations
คลิกเพื่อขยาย

การผสานการทำงานกับ Amazon SageMaker

หากคุณสร้างโมเดลตรวจจับการทุจริตไว้อยู่แล้วใน Amazon SageMaker คุณสามารถผสานการทำงานกับ Amazon Fraud Detector เพื่อช่วยป้องกันการทุจริตเพิ่มขึ้นอีกขั้นได้ คุณสามารถใช้ทั้งโมเดล Amazon SageMaker และ Amazon Fraud Detector ในแอปพลิเคชันของคุณเพื่อตรวจจับการทุจริตประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันของคุณสามารถใช้โมเดล Amazon Fraud Detector เพื่อประเมินความเสี่ยงในการทุจริตของบัญชีของลูกค้า และในขณะเดียวกันก็สามารถใช้โมเดล Amazon SageMaker เพื่อตรวจสอบความเสี่ยงในการบุกรุกบัญชีไปพร้อมกันได้

Standard Product Icons (Features) Squid Ink
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับราคาผลิตภัณฑ์

ไปที่หน้าราคา Amazon Fraud Detector

เรียนรู้เพิ่มเติม 
Sign up for a free account
ลงชื่อสมัครใช้บัญชีฟรี

รับสิทธิ์การเข้าถึง AWS Free Tier ได้ทันที 

ลงชื่อสมัครใช้งาน 
Standard Product Icons (Start Building) Squid Ink
เริ่มต้นสร้างใน Console

เริ่มต้นสร้างด้วย Amazon Fraud Detector ใน AWS Management Console

ลงชื่อเข้าใช้