亞馬遜網絡服務公司（AWS），一個Amazon.com該公司宣布全面啟用Amazon Fraud Detector，這是一項完全托管的服務，可輕松快速識別潛在的欺詐性在線活動，例如在線支付和身份欺詐。Amazon Fraud Detector基于后臺的機器學習功能，并基于20多年的Amazon欺詐檢測專業知識，自動識別了潛在的欺詐活動（毫秒），而無需任何機器學習專業知識。只需在Amazon Fraud Detector控制臺中單擊幾下，客戶就可以選擇預構建的機器學習模型模板，上傳歷史事件數據以及創建決策邏輯以將結果分配給預測（例如，在機器學習模型時啟動欺詐調查）預測潛在的欺詐活動）。沒有前期付款，長期承諾，或使用Amazon Fraud Detector進行管理的基礎架構，客戶僅需為服務的實際使用付費。要開始使用Amazon Fraud Detector，請訪問 http://aws.amazon.com/fraud-detector

今天，全世界的組織每年因在線欺詐而損失數百億美元。結果，許多企業在大型，昂貴的欺詐管理系統上進行投資。這些系統通常基于手工編碼的規則，這些規則設置起來很耗時，定制成本高昂，并且隨著欺詐模式的改變而很難保持最新狀態，所有這些都會導致準確性降低。這導致組織拒絕好客戶成為欺詐者，進行更昂貴的欺詐審查，并且錯過降低欺詐率的機會。過去20年來，Amazon進行了大量投資，目的是通過先進的機器學習技術來打擊欺詐活動，這些技術可以最大程度地減少客戶的摩擦，同時領先于不良行為者，

Amazon Fraud Detector提供了一項完全托管的服務，該服務基于所使用的相同技術，使用機器學習來實時檢測潛在的欺詐行為（例如，在線支付和身份欺詐，偽造賬戶，會員賬戶的創建以及促銷代碼濫用等）。由Amazon.com提供，無需任何機器學習經驗。借助Amazon Fraud Detector，客戶可以使用其欺詐和合法交易的歷史數據來構建，訓練和部署機器學習模型，以提供實時，低延遲的欺詐風險預測。首先，客戶將歷史事件數據（例如交易，賬戶注冊，忠誠度積分兌換等）上載到Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），在傳輸過程中和靜止時對其進行加密，并用于自定義模型的培訓。客戶只需要提供與事件關聯的任何兩個屬性（例如，登錄名，創建新帳戶等），并且可以選擇添加其他數據（例如，賬單地址或電話號碼）。根據客戶想要預測的欺詐類型，Amazon Fraud Detector將對數據進行預處理，選擇算法并訓練模型。Amazon Fraud Detector使用基于亞馬遜20多年欺詐經驗的機器學習模型來幫助識別通常與欺詐活動相關的模式。即使客戶提供給Amazon Fraud Detector的欺詐示例數量很少，這也可以提高訓練模型的準確性。Amazon Fraud Detector可以訓練模型并將其部署到完全托管的私有應用程序編程接口（API）端點。客戶可以發送新活動（例如 簽收或購買新商品）并接收欺詐風險響應，其中包括準確的欺詐風險評分。根據該報告，客戶的應用程序可以確定正確的操作過程（例如，接受購買或將其傳遞給人工進行審核）。借助Amazon Fraud Detector，客戶可以通過機器學習更快，更輕松，更準確地檢測欺詐，同時還可以從一開始就防止欺詐發生。

“各種規模，各個行業的客戶都告訴我們，他們花費了大量時間和精力來減少其網站和應用程序上發生的欺詐行為，”亞馬遜網絡服務公司亞馬遜機器學習副總裁Swami Sivasubramanian說“憑借20年的欺詐檢測經驗以及強大的機器學習技術，我們很高興為客戶帶來Amazon Fraud Detector，使他們能夠自動檢測潛在的欺詐行為，節省時間和金錢，并改善客戶體驗-無需任何機器學習經驗需要。”

擁有機器學習經驗的開發人員想要擴展Amazon Fraud Detector提供的功能，可以結合使用Amazon Fraud Detector構建的機器學習模型和Amazon SageMaker（用于構建，培訓和部署機器的完全托管服務）的組合來自定義Amazon Fraud Detector。快速學習模型）。Amazon Fraud Detector今天在美國東部（弗吉尼亞北部），美國東部（俄亥俄州），美國西部（俄勒岡），歐盟（愛爾蘭），亞太地區（新加坡）和亞太地區（悉尼）可用，并在其他地區提供在未來的幾個月中。

GoDaddy是面向全球企業家的全球最大服務平臺，其使命是通過為全球19+百萬客戶提供強大的幫助和工具，為他們提供在線發展所需的所有幫助和工具。GoDaddy身份服務集團高級總監John Kercheval說：“ GoDaddy致力于防止欺詐性帳戶，并且我們將不斷增強在注冊過程中自動檢測此類帳戶的能力。” “我們最近開始使用Amazon Fraud Detector，我們很高興它提供了低成本的實施和自助服務方法來構建針對我們業務定制的機器學習模型。該模型可以輕松部署并在我們的新帳戶流程中使用，而不會影響合法客戶的注冊體驗。

Truevo制作簡單，直觀和用戶友好的付款產品，使他們的客戶可以毫不費力地接收付款，因此他們可以專注于發展業務。“ Amazon Fraud Detector使我們能夠大大改善運營，提高我們對不良行為者的響應能力，并更好地控制系統和流程。最初，我們正在探索內部和第三方解決方案。宣布Amazon Fraud Detector時，我們立即更改了路線。我們多年來一直是AWS的客戶，并且對亞馬遜的產品非常信任。” Truevo首席運營官Charles Grech說。“借助Amazon Fraud Detector，我們不再受限于本地或SaaS產品的常規限制。代替，我們可以靈活地調整機器學習支持的服務來滿足我們的需求，并且能夠使用AWS的僅規則選項，同時可以在需要時輕松擴展到完整的機器學習功能。這為Truevo節省了3-6個月的開發時間！實際上，我們在30分鐘內部署了我們的第一個原型模型。總體而言，我們對實時檢測欺詐行為的能力充滿信心。當我們發現可能不完全了解但需要停止的奇怪活動時，我們將更有能力部署規則檢測。我們能夠響應并適應不斷變化的法規和計劃要求，從而使我們能夠始終處于領先地位。” 總體而言，我們對實時檢測欺詐的能力充滿信心。當我們發現可能不完全了解但需要停止的奇怪活動時，我們將更有能力部署規則檢測。我們能夠響應并適應不斷變化的法規和計劃要求，從而使我們能夠始終處于領先地位。” 總體而言，我們對實時檢測欺詐的能力充滿信心。當我們發現可能不完全了解但需要停止的奇怪活動時，我們將更有能力部署規則檢測。我們能夠響應并適應不斷變化的法規和計劃要求，從而使我們能夠始終處于領先地位。”

ActiveCampaign為全球100k小型且成長中的企業提供類別定義的客戶體驗自動化軟件。 “在2020年第一季度/第二季度，我們經歷了用于網絡釣魚攻擊的帳戶激增。因此，我們需要用更強大的交易數據和信號來補充我們現有的本地解決方案，以更快地識別不良行為者。對于我們自身而言，基于預測性機器學習的可伸縮解決方案對于我們自身而言非常重要，” ActiveCampaign的高級電子郵件運營工程師Alex Burch說。“ Amazon Fraud Detector使使用我們自己的數據構建模型變得容易，該模型可以準確識別導致網絡釣魚攻擊的帳戶注冊。更重要的是，我們能夠以非常低的誤報率獲得這些結果，這意味著我們的運營人員無需進行其他工作。Amazon Fraud Detector具有競爭性的定價模型，我們可以輕松地將該模型集成到我們現有的工作流程中。”