Amazon 詐騙偵測器

更快偵測更多線上詐騙

在全球範圍內,線上詐騙每年造成組織數百億美元的損失。Amazon Fraud Detector 是一項全受管服務,透過使用機器學習 (ML),以及 Amazon 超過 20 年的詐騙偵測專業知識,可識別潛在的詐騙活動,因此客戶可以更快地攔截更多線上詐騙。Amazon Fraud Detector 可自動執行耗時且昂貴的步驟來建置、訓練和部署 ML 模型以進行詐騙偵測,從而讓客戶更輕鬆地利用該技術。Amazon Fraud Detector 能根據客戶自己的資料集定製其建立的每​​個模型,讓模型的精準性高於目前千篇一律的 ML 解決方案。而且,由於您只需按實際用量付費,因此避免了大筆預付費用。

Amazon Fraud Detector 簡介 (1:36)

優勢

預防和偵測線上詐騙

Amazon Fraud Detector 是一項全受管 機器學習 (ML) 詐騙偵測解決方案,可提供建置、部署和管理詐騙偵測模型所需的一切。只需點按幾下,詐騙分析人員即可使用有助於控制模型行為的業務規則來增強模型偵測,然後將結果部署為生產就緒 API,以開始產生預測。

在幾分鐘內即可進行詐騙偵測

Amazon Fraud Detector 可自動化建立機器學習模型進行詐騙偵測的複雜步驟。從資料驗證到模型部署,無需機器學習或編碼經驗即可完成一切操作。產生以機器學習為基礎的詐騙偵測模型,可在數分鐘而非數月內完成部署。

根據您的獨特業務需求進行定製

Amazon Fraud Detector 建置唯一的機器學習模型,該模型融合了從企業歷史資料中學習的詐騙模式,以及 Amazon 在詐騙偵測領域超過 20 年的洞見。最終產生獨特、定製的詐騙偵測模型,針對每種特定的業務案例進行最佳化。這種方法可為客戶提供高度精準的詐騙偵測,且誤報率極低。

偵測常見的線上詐騙類型

新帳戶

準確區分合法與高風險客戶帳戶註冊,以便您根據風險有選擇地採用其他步驟或檢查。例如,您可以將客戶帳戶註冊工作流程設定為,僅針對具有高風險特徵的帳戶註冊,要求採用其他電子郵件和電話驗證步驟。

線上付款

透過在處理付款和配送訂單之前標記可疑的線上支付交易,來減少線上支付詐騙。使用 Amazon Fraud Detector,您可以設定結帳流程來評估新訂單,並在處理付款之前標記可疑訂單以進行檢閱。

來賓結帳

在沒有交易歷史的客戶中,也可以發現潛在詐騙者。藉助 Amazon Fraud Detector,您透過來賓結帳單傳送少至兩項資料 (例如電子郵件和 IP 地址),即可評估其潛在的詐騙風險,從而決定是否接受、檢閱或收集更多客戶詳細資訊。

線上服務和會員計劃濫用

識別更有可能濫用線上服務的帳戶,例如會員或「先試后買」計劃,這些計劃會在客戶付款之前配送商品供客戶試用。藉助 Amazon Fraud Detector,線上企業可評估客戶濫用計劃的風險,例如,竊取商品或退貨濫用,從而讓企業可透過對所提供商品或服務的價值施加適當限制來限制其風險。

Amazon Fraud Detector 運作方式

運作方式

客戶

Quote-Left
Quote-Right
Vacasa

GoDaddy 是全球最大型的企業家服務平台,致力於為企業家提供線上成長所需的協助和工具,為遍布全球超過 1,900 萬客戶和企業家提供支援

「GoDaddy 竭盡全力防止詐騙性帳戶,並不斷增強在註冊過程中自動偵測此類帳戶的能力。我們最近開始使用 Amazon Fraud Detector,讓我們感到非常高興的是,它提供較低的實作成本,並提供一種自助方法來建置為我們的業務量身定製的機器學習模型。該模型可輕鬆部署並在我們的新帳戶程序中使用,而不會影響認可客戶的註冊體驗。我們使用 Amazon Fraud Detector 建置的模型能夠立即偵測到可能存在的詐騙性註冊,因此我們對結果感到非常滿意,並期待實現更多目標。」

GoDaddy 身份服務組資深總監 John Kercheval

Vacasa

ActiveCampaign 是一間行銷自動化供應商,為全球超過 100,000 個 SMB 提供支援。 我們的使命是協助成長中的企業建立具有意義的聯繫並與客戶互動。這就是我們建置 ActiveCampaign 的原因,為了讓成長中的企業能夠擁有節省時間、與客戶聯繫並不斷發展所需的工具。我們的專長是電子郵件行銷、行銷自動化和銷售自動化。

「在 2020 年第一季度/第二季度,我們發現用於網路釣魚攻擊的帳戶激增。因此,我們需要使用更強大的交易資料和跡象,來補充我們現有的本地解決方案,以便更快地識別惡意人士。隨著我們的業務日益發展,以預測性機器學習為基礎的可擴展解決方案對我們而言至關重要。Amazon Fraud Detector 讓我們能夠使用自己的資料輕鬆建置模型,準確識別導致網絡釣魚攻擊的帳戶註冊。更重要的是,我們能夠以非常低的誤報率獲得這些結果,這意味著我們的營運人員無需進行額外工作。憑藉 Amazon Fraud Detector 極具競爭力的定價模型,我們可以輕鬆地將該模型整合至我們現有的工作流程中。」

ActiveCampaign 資深電子郵件營運工程師 Alex Burch

Vacasa

Truevo 開發簡單、直覺化和使用者友好的付款產品,讓客戶可以毫不費力地收款,以便他們可以專注於發展業務。

「Amazon Fraud Detector 讓我們能夠顯著改善營運,提高我們應對惡意人士的靈活性,並更好地控制系統和程序。最初,我們不斷探索內部和第三方解決方案。推出 Amazon Fraud Detector 後,我們立即改變了方針。多年來,我們一直是 AWS 的客戶,並且對 Amazon 的產品非常信任。有了 Amazon Fraud Detector,我們不再受內部部署或 SaaS 產品常規限制的束縛。取而代之的是,我們可以靈活地適應採用 Machine Learning 技術的服務來滿足我們的需求,並且能夠使用 AWS 僅規則選項,同時在需要時輕鬆擴展至完整的 Machine Learning 功能。這為 Truevo 節省了 3-6 個月的開發時間! 實際上,我們在 30 分鐘內即可部署我們的第一個原型模型。

總體而言,我們在營運過程中更有信心能夠即時偵測詐騙。當我們發現可能不完全了解但需要停止的奇怪活動時,我們將更有能力部署規則偵測。我們可回應並適應不斷變化的法規和方案要求,從而讓我們能夠始終居於領先地位。」

Truevo 營運長 Charles Grech

其他資源


透過在 Amazon Fraud Detector 中建置概念驗證來加速發現詐騙

2020 年 5 月 8 日
作者︰Chris Porter 和 Mike Ames

使用 Amazon Fraud Detector 和 Amazon Connect 的智慧呼叫路由 

2020 年 5 月 8 日
作者︰Deenadayaalan Thirugnanasambandam 和 Madhan Kandaswamy

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