Amazon 詐騙偵測器

更快偵測更多線上欺詐

Amazon 詐騙偵測器是一項全受管服務,可輕鬆識別潛在的欺詐性線上活動,例如線上支付詐騙及建立虛假帳戶。

在全球範圍內,線上詐騙每年造成數百億美元的損失。線上開展業務的公司特別容易受到惡意人士的攻擊,這些惡意人士經常採用不同的策略,例如建立虛假帳戶及使用被盜信用卡付款。公司通常使用詐騙偵測應用程式來識別詐騙者,並在他們造成昂貴的業務中斷之前將其阻止。然而,這些應用程式通常依賴於與詐騙者不斷變化的行為不符的業務規則。最近的詐騙偵測應用程式已嘗試使用機器學習。但他們經常根據一般資料集和詐騙行為 (並非特定於您的業務) 頻繁使用千篇一律的方法,這限制了他們的準確性。

詐騙偵測器透過使用您的資料、機器學習 (ML),以及 Amazon 超過 20 年的詐騙偵測專業知識,可自動識別潛在的欺詐性線上活動,從而克服了這些挑戰,因此您可以更快地攔截更多詐騙行為。您只需點按幾下,即可建立詐騙偵測模型,而無須事先擁有 ML 經驗,因為詐騙偵測器可為您處理所有 ML 繁重工作。

檢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。

來賓結帳

即使在沒有交易歷史的客戶中,也可以發現潛在詐騙者。定期交易的客戶通常使用註冊帳戶。因此,您具有交易歷史記錄,可以更輕鬆地識別潛在的詐騙行為。另一方面,來賓結帳沒有歷史帳戶使用情況或使用者行為資料,這使得詐騙偵測更加困難。藉助 Amazon 詐騙偵測器,您可以透過來賓結賬單傳送少量電子郵件和 IP 地址來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。 

「先試后買」服務濫用

確定更可能濫用「先試后買」活動的帳戶,例如會向您運送服飾試穿後再付款的時尚服務。憑藉 Amazon 詐騙偵測器,線上業務可以評估客戶違反服務條款的風險,並設定所提供商品或服務的價值限制,以使商品不會因違反服務條款而被盜或退回。

線上支付 (即將推出)

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 詐騙偵測器,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,從而減少信用卡退款。

優勢

更快建立高品質的詐騙偵測 ML 模型

Amazon 詐騙偵測器提供了各種範本,可輕鬆建立 ML 模型來識別潛在詐騙,而無須編寫任何程式碼。您只需上傳歷史線上事件資料,例如交易或帳戶註冊,然後選取與使用案例相符的模型範本即可。此後,Amazon 詐騙偵測器會自動訓練、測試和部署適合您業務的自訂詐騙偵測模型。 

將惡意人士拒之門外

Amazon 詐騙偵測器透過預測詐騙者所提供資訊中的風險,來協助您在詐騙者建立帳戶時立即識別他們,從而在真正造成損害之前,讓您可以標記可疑活動。這是因為 Amazon 詐騙偵測器利用進階機器學習技術,甚至可以套用至建立帳戶時提供的有限資料。 相較於傳統方法,Amazon 詐騙偵測器的機器學習模型可以識別多達 80% 的潛在惡意人士。 

內建防線上詐騙專業知識

Amazon 詐騙偵測器中預先建立的機器學習模型範本,基於 20 年的經驗而開發,可阻止惡意人士嘗試欺詐 AWS 和 Amazon.com 的行為。例如,Amazon 詐騙偵測器採用與 AWS 帳戶註冊流程中所用的類似模型,針對低風險和高風險註冊建立不同的帳戶驗證步驟。

賦予防詐騙團隊更多的控制權

透過自動處理建置、訓練、調整和部署詐騙偵測模型所需的複雜任務,Amazon 詐騙偵測器讓防詐騙團隊可以加速操作。他們在建立模型後,即可建立、檢視和更新規則,根據模型來預測啟用操作,而無須依賴其他模型。

5 個步驟開始使用 Amazon 詐騙偵測器

步驟 1︰上傳歷史詐騙資料集至 Amazon S3
步驟 2︰選取預先建置的詐騙偵測模型模板
步驟 3︰模型範本使用歷史資料作為輸入來建置自訂模型。模型範本可檢查並擴充資料,執行特徵工程,選取演算法,訓練和調整模型,以及託管模型
步驟 4︰根據模型預測建立規則,以接受、檢閱或收集更多資訊
步驟 5︰從線上應用程式中叫用 Amazon 詐騙偵測器 API,以接收即時詐騙預測,並根據您設定的偵測規則採取行動。例如,電子商務應用程式可以傳送電子郵件和 IP 地址,以及接收詐騙分數和規則輸出 (例如檢閱)

客戶

Vacasa

Vacasa 是北美最大的提供全方位服務的度假租賃管理公司,在 17 個國家/地區擁有 23,000 多座度假屋,每年為 200 萬遊客提供服務。

「自成立以來,我們一直運用各種技術,讓我們的當地團隊專注於照護房屋和賓客,同時最大程度地增加度假屋主的收入。」Vacasa 創始人兼執行長 Eric Breon 說道。「我們對詐騙偵測器的推出感到很高興,因為這意味著我們可以更輕鬆地使用進階機器學習技術,來準確偵測詐騙預訂。保護我們的「前門」免受潛在損害,能夠讓我們專注於打造無縫且無憂的假期租賃體驗。」

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