AWS宣布Amazon Fraud Detector全面上市

亚马逊网络服务公司(AWS)，一个Amazon.com该公司宣布全面启用Amazon Fraud Detector，这是一项完全托管的服务，可轻松快速识别潜在的欺诈性在线活动，例如在线支付和身份欺诈。Amazon Fraud Detector基于后台的机器学习功能，并基于20多年的Amazon欺诈检测专业知识，自动识别了潜在的欺诈活动(毫秒)，而无需任何机器学习专业知识。只需在Amazon Fraud Detector控制台中单击几下，客户就可以选择预构建的机器学习模型模板，上传历史事件数据以及创建决策逻辑以将结果分配给预测(例如，在机器学习模型时启动欺诈调查)预测潜在的欺诈活动)。没有前期付款，长期承诺，或使用Amazon Fraud Detector进行管理的基础架构，客户仅需为服务的实际使用付费。要开始使用Amazon Fraud Detector，请访问 http://aws.amazon.com/fraud-detector

今天，全世界的组织每年因在线欺诈而损失数百亿美元。结果，许多企业在大型，昂贵的欺诈管理系统上进行投资。这些系统通常基于手工编码的规则，这些规则设置起来很耗时，定制成本高昂，并且随着欺诈模式的改变而很难保持最新状态，所有这些都会导致准确性降低。这导致组织拒绝好客户成为欺诈者，进行更昂贵的欺诈审查，并且错过降低欺诈率的机会。过去20年来，Amazon进行了大量投资，目的是通过先进的机器学习技术来打击欺诈活动，这些技术可以最大程度地减少客户的摩擦，同时领先于不良行为者，

Amazon Fraud Detector提供了一项完全托管的服务，该服务基于所使用的相同技术，使用机器学习来实时检测潜在的欺诈行为(例如，在线支付和身份欺诈，伪造账户，会员账户的创建以及促销代码滥用等)。由Amazon.com提供，无需任何机器学习经验。借助Amazon Fraud Detector，客户可以使用其欺诈和合法交易的历史数据来构建，训练和部署机器学习模型，以提供实时，低延迟的欺诈风险预测。首先，客户将历史事件数据(例如交易，账户注册，忠诚度积分兑换等)上载到Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)，在传输过程中和静止时对其进行加密，并用于自定义模型的培训。客户只需要提供与事件关联的任何两个属性(例如，登录名，创建新帐户等)，并且可以选择添加其他数据(例如，账单地址或电话号码)。根据客户想要预测的欺诈类型，Amazon Fraud Detector将对数据进行预处理，选择算法并训练模型。Amazon Fraud Detector使用基于亚马逊20多年欺诈经验的机器学习模型来帮助识别通常与欺诈活动相关的模式。即使客户提供给Amazon Fraud Detector的欺诈示例数量很少，这也可以提高训练模型的准确性。Amazon Fraud Detector可以训练模型并将其部署到完全托管的私有应用程序编程接口(API)端点。客户可以发送新活动(例如 签收或购买新商品)并接收欺诈风险响应，其中包括准确的欺诈风险评分。根据该报告，客户的应用程序可以确定正确的操作过程(例如，接受购买或将其传递给人工进行审核)。借助Amazon Fraud Detector，客户可以通过机器学习更快，更轻松，更准确地检测欺诈，同时还可以从一开始就防止欺诈发生。

“各种规模，各个行业的客户都告诉我们，他们花费了大量时间和精力来减少其网站和应用程序上发生的欺诈行为，”亚马逊网络服务公司亚马逊机器学习副总裁Swami Sivasubramanian说“凭借20年的欺诈检测经验以及强大的机器学习技术，我们很高兴为客户带来Amazon Fraud Detector，使他们能够自动检测潜在的欺诈行为，节省时间和金钱，并改善客户体验-无需任何机器学习经验需要。”

拥有机器学习经验的开发人员想要扩展Amazon Fraud Detector提供的功能，可以结合使用Amazon Fraud Detector构建的机器学习模型和Amazon SageMaker(用于构建，培训和部署机器的完全托管服务)的组合来自定义Amazon Fraud Detector。快速学习模型)。Amazon Fraud Detector今天在美国东部(弗吉尼亚北部)，美国东部(俄亥俄州)，美国西部(俄勒冈)，欧盟(爱尔兰)，亚太地区(新加坡)和亚太地区(悉尼)可用，并在其他地区提供在未来的几个月中。

GoDaddy是面向全球企业家的全球最大服务平台，其使命是通过为全球19+百万客户提供强大的帮助和工具，为他们提供在线发展所需的所有帮助和工具。GoDaddy身份服务集团高级总监John Kercheval说：“ GoDaddy致力于防止欺诈性帐户，并且我们将不断增强在注册过程中自动检测此类帐户的能力。” “我们最近开始使用Amazon Fraud Detector，我们很高兴它提供了低成本的实施和自助服务方法来构建针对我们业务定制的机器学习模型。该模型可以轻松部署并在我们的新帐户流程中使用，而不会影响合法客户的注册体验。

Truevo制作简单，直观和用户友好的付款产品，使他们的客户可以毫不费力地接收付款，因此他们可以专注于发展业务。“ Amazon Fraud Detector使我们能够大大改善运营，提高我们对不良行为者的响应能力，并更好地控制系统和流程。最初，我们正在探索内部和第三方解决方案。宣布Amazon Fraud Detector时，我们立即更改了路线。我们多年来一直是AWS的客户，并且对亚马逊的产品非常信任。” Truevo首席运营官Charles Grech说。“借助Amazon Fraud Detector，我们不再受限于本地或SaaS产品的常规限制。代替，我们可以灵活地调整机器学习支持的服务来满足我们的需求，并且能够使用AWS的仅规则选项，同时可以在需要时轻松扩展到完整的机器学习功能。这为Truevo节省了3-6个月的开发时间!实际上，我们在30分钟内部署了我们的第一个原型模型。总体而言，我们对实时检测欺诈行为的能力充满信心。当我们发现可能不完全了解但需要停止的奇怪活动时，我们将更有能力部署规则检测。我们能够响应并适应不断变化的法规和计划要求，从而使我们能够始终处于领先地位。” 总体而言，我们对实时检测欺诈的能力充满信心。当我们发现可能不完全了解但需要停止的奇怪活动时，我们将更有能力部署规则检测。我们能够响应并适应不断变化的法规和计划要求，从而使我们能够始终处于领先地位。” 总体而言，我们对实时检测欺诈的能力充满信心。当我们发现可能不完全了解但需要停止的奇怪活动时，我们将更有能力部署规则检测。我们能够响应并适应不断变化的法规和计划要求，从而使我们能够始终处于领先地位。”

ActiveCampaign为全球100k小型且成长中的企业提供类别定义的客户体验自动化软件。 “在2020年第一季度/第二季度，我们经历了用于网络钓鱼攻击的帐户激增。因此，我们需要用更强大的交易数据和信号来补充我们现有的本地解决方案，以更快地识别不良行为者。对于我们自身而言，基于预测性机器学习的可伸缩解决方案对于我们自身而言非常重要，” ActiveCampaign的高级电子邮件运营工程师Alex Burch说。“ Amazon Fraud Detector使使用我们自己的数据构建模型变得容易，该模型可以准确识别导致网络钓鱼攻击的帐户注册。更重要的是，我们能够以非常低的误报率获得这些结果，这意味着我们的运营人员无需进行其他工作。Amazon Fraud Detector具有竞争性的定价模型，我们可以轻松地将该模型集成到我们现有的工作流程中。”