Tính năng của Trình phát hiện gian lận của Amazon

Amazon Fraud Detector tự động hóa hoàn toàn quá trình tạo các mô hình máy học giúp xác định gian lận tiềm ẩn trong những hoạt động trực tuyến thông thường như tạo tài khoản mới, thanh toán trực tuyến và thanh toán của khách truy cập. Quá trình xây dựng mô hình tự động xử lý tất cả các công việc phức tạp như xác thực và làm giàu dữ liệu, thiết kế tính năng, lựa chọn thuật toán, điều chỉnh siêu tham số và triển khai mô hình. Bạn chỉ cần tải lên tập dữ liệu, lựa chọn loại mô hình là Amazon Fraud Detector sẽ tự động tìm ra mô hình ML phù hợp nhất để phát hiện gian lận. Bạn không cần có kinh nghiệm về viết mã hoặc máy học.

Mô hình của bạn duy trì hiệu suất lâu hơn giữa những lần đào tạo lại vì Amazon Fraud Detector tự động tính toán thông tin như tuổi tài khoản, thời gian kể từ lần hoạt động gần nhất và số lượng hoạt động. Điều này nghĩa là mô hình của bạn có thể hiểu được sự khác biệt giữa những khách hàng đáng tin cậy, thường xuyên thực hiện giao dịch với hoạt động xâm phạm liên tục của đối tượng gian lận.

Đối với mỗi mô hình mà bạn đào tạo, bạn có thể thấy tất cả các thông tin đầu vào mà bạn cung cấp được xếp hạng theo mức độ tác động đến hiệu suất mô hình của chúng. Bằng cách sử dụng các giá trị quan trọng và thứ hạng tương đối, bạn có thể biết thông tin chuyên sâu về những thông tin đầu vào đang định hướng hiệu suất mô hình của bạn.

Sau khi đã tạo mô hình phát hiện gian lận trong Amazon Fraud Detector, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển Amazon Fraud Detector hoặc giao diện lập trình ứng dụng (API) để tạo quy tắc dựa trên dự đoán của mô hình. Khách hàng có thể tạo quy tắc để thực hiện các hành động như chấp nhận, xem xét hoặc thu thập thêm thông tin dựa trên các điểm mô hình cụ thể. Ví dụ: bạn có thể dễ dàng tạo quy tắc để gắn cờ và xem xét các tài khoản khách hàng đáng ngờ nếu điểm mô hình lớn hơn ngưỡng đã xác định trước của bạn cũng như khi thông tin quốc gia của số điện thoại và địa chỉ IP của tài khoản đó không khớp nhau.

Bạn có thể sử dụng API Amazon Fraud Detector để tiến hành dự đoán gian lận theo thời gian thực và đánh giá các hoạt động trực tuyến ngay khi chúng xảy ra trong ứng dụng của bạn. Ví dụ: bạn có thể gửi lệnh gọi API dự đoán gian lận để kiểm tra mọi hoạt động đăng ký tài khoản mới xem có rủi ro gian lận tiềm ẩn nào hay không, rồi kích hoạt hành động bằng mô hình và quy tắc của mình.

Với bảng điều khiển Amazon Fraud Detector, bạn có thể dễ dàng tìm kiếm và xem lại dữ liệu đánh giá gian lận trước đây để kiểm tra logic phát hiện. Xem dữ liệu sự kiện, logic phát hiện được áp dụng trong suốt quá trình đánh giá cũng như các điều kiện dẫn đến kết quả phát dự đoán gian lận.

Nếu đã tạo mô hình phát hiện gian lận trong Amazon SageMaker, bạn có thể tích hợp mô hình đó vào Trình phát hiện gian lận của Amazon để ngăn chặn nhiều hành vi gian lận hơn nữa. Bạn có thể sử dụng cả mô hình Amazon SageMaker lẫn mô hình Amazon Fraud Detector trong ứng dụng để phát hiện các loại gian lận khác nhau. Ví dụ: ứng dụng của bạn có thể sử dụng mô hình Amazon Fraud Detector để đánh giá rủi ro gian lận của tài khoản khách hàng, đồng thời sử dụng mô hình Amazon SageMaker của bạn để kiểm tra rủi ro xâm phạm tài khoản.