預先建置的模型範本

Amazon 詐騙偵測器隨附預先建置的機器學習模型範本,可識別常見線上活動 (例如新帳戶建立、線上支付和來賓結帳) 的潛在詐騙行為。模型範本會為您處理所有繁重的工作,例如資料驗證和擴充、特徵工程、演算法選擇、超參數調整和模型部署。您只需上傳資料集、選擇模型範本,詐騙偵測器即會自動找到最合適的詐騙偵測機器學習模型。無須編碼或之前的機器學習相關經驗。

根據規則觸發動作

建立 Amazon 詐騙偵測器模型後,您即可使用詐騙偵測器主控台,根據模型預測來建立規則。客戶可以建立規則以採取行動,例如接受、檢閱或收集有關特定模型評分的更多資訊。例如,若模型分數大於 500,並且帳戶的電話號碼所在國家/地區和 IP 地址所在國家/地區不相符,您可以輕鬆建立一條規則來標記可疑客戶帳戶以供審核。

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即時詐騙預測 API

若要執行即時詐騙預測,您可以在應用程式中使用 Amazon 詐騙偵測器 API 來評估線上活動。您可以使用模型和規則觸發操作,來叫用詐騙預測 API,以檢查每個新帳戶註冊是否存在潛在的詐騙風險。

單一界面可檢閱與稽核您的預測和偵測邏輯

藉助 Amazon 詐騙偵測主控台,您可以輕鬆搜尋和檢閱過去的詐騙評估,以稽核偵測邏輯。進行所需的評估後,您可以檢視針對這些事件收到的資料,評估期間套用的偵測邏輯,以及導致詐騙預測結果的條件。

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Amazon SageMaker 整合

若您已在 Amazon SageMaker 中建立詐騙偵測模型,則可將其整合至 Amazon 詐騙偵測器,以阻止更多詐騙行為。您可以在應用程式中同時使用 SageMaker 和詐騙偵測器模型,來偵測不同的詐騙使用案例。例如,您的應用程式可以使用「詐騙偵測器」模型,來評估客戶帳戶的詐騙風險,同時使用 SageMaker 模型來檢查帳戶洩露風險。 

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