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 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。」
