西雅圖--今天，Amazon.com 旗下公司（納斯達克股票代碼：AMZN）旗下亞馬遜網絡服務公司 (AWS) 宣布全面推出 Amazon Fraud Detector，這是一項完全托管的服務，可以輕松快速識別潛在客戶在線支付和身份欺詐等欺詐性在線活動。 Amazon Fraud Detector 在后臺使用機器學習并基于 Amazon 20 多年的欺詐檢測專業知識，可在幾毫秒內自動識別潛在的欺詐活動，無需機器學習專業知識。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，并創建決策邏輯以將結果分配給預測（例如，當機器學習模型預測潛在的欺詐活動）。使用 Amazon Fraud Detector 無需管理預付款、長期承諾或基礎設施，客戶只需為服務的實際使用情況付費。要開始使用 Amazon Fraud Detector，請訪問

“GoDaddy 致力于防止欺詐賬戶，我們不斷增強我們在注冊期間自動檢測此類賬戶的能力”

如今，全球組織每年因網絡欺詐而損失數百億美元。因此，許多企業投資于大型、昂貴的欺詐管理系統。這些系統通常基于手動編碼的規則，這些規則設置起來耗時、定制成本高，并且隨著欺詐模式的變化難以保持最新狀態——所有這些都會導致準確性降低。這導致組織拒絕將好客戶視為欺詐者，進行成本更高的欺詐審查，并錯失降低欺詐率的機會。亞馬遜在過去 20 年中進行了大量投資，以使用復雜的機器學習技術來打擊欺詐活動，這些技術可以最大限度地減少客戶摩擦，同時比不良行為者領先一步，客戶要求亞馬遜分享這些專業知識和經驗，以幫助他們打擊在線欺詐。

Amazon Fraud Detector 提供完全托管的服務，使用機器學習實時檢測潛在的欺詐行為（例如在線支付和身份欺詐、創建虛假賬戶、忠誠度賬戶和促銷代碼濫用等），基于使用的相同技術由 Amazon.com 提供——無需機器學習經驗。借助 Amazon Fraud Detector，客戶可以使用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）上傳到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)，在該服務中，數據在傳輸中和靜止時被加密，并用于自定義模型的訓練。客戶只需提供與事件相關的任意兩個屬性（例如登錄、新帳戶創建等），并且可以選擇添加其他數據（例如帳單地址或電話號碼）。根據客戶想要預測的欺詐類型，Amazon Fraud Detector 將預處理數據、選擇算法并訓練模型。 Amazon Fraud Detector 使用基于 Amazon 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 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。客戶可以向 API 發送新活動（例如注冊或新購買）并接收欺詐風險響應，其中包括精確的欺詐風險評分。根據該報告，客戶的應用程序可以確定正確的行動方案（例如接受購買，或將其傳遞給人工審核）。借助 Amazon Fraud Detector，客戶可以通過機器學習更快速、更輕松、更準確地檢測欺詐，同時還能從一開始就防止欺詐的發生。

亞馬遜網絡服務公司亞馬遜機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 表示：“各種規模和各行各業的客戶都告訴我們，他們花費了大量時間和精力來試圖減少其網站和應用程序上發生的欺詐數量。” . “通過利用 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，這樣他們就可以自動檢測潛在欺詐，節省時間和金錢，并改善客戶體驗——無需機器學習經驗必需的。”

具有機器學習經驗且希望擴展 Amazon Fraud Detector 提供的功能的開發人員可以結合使用使用 Amazon Fraud Detector 構建的機器學習模型和使用 Amazon SageMaker（用于構建、訓練和部署機器的完全托管服務）構建的機器學習模型來自定義 Amazon Fraud Detector快速學習模型）。 Amazon Fraud Detector 現已在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國東部（俄亥俄）、美國西部（俄勒岡）、歐洲（愛爾蘭）、亞太地區（新加坡）和亞太地區（悉尼）推出，并在其他地區推出在接下來的幾個月里。

GoDaddy 是全球最大的面向全球企業家的服務平臺，其使命是通過為他們提供在線發展所需的所有幫助和工具來增強其全球 19 多萬客戶社區的能力。 “GoDaddy 致力于防止欺詐賬戶，我們不斷增強我們在注冊期間自動檢測此類賬戶的能力，”GoDaddy 身份服務集團高級總監 John Kerceval 說。 “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。該模型可以在我們的新帳戶流程中輕松部署和使用，而不會影響合法客戶的注冊體驗。我們使用 Amazon Fraud Detector 構建的模型能夠立即檢測到可能的欺詐性注冊，因此我們對結果非常滿意，并期待完成更多工作。”

Truevo 制作簡單、直觀且用戶友好的支付產品，讓他們的客戶可以輕松地接收付款，從而可以專注于發展業務。 “Amazon Fraud Detector 使我們能夠大幅改善運營，提高我們應對不良行為者的靈活性，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。當 Amazon Fraud Detector 發布時，我們立即改變了方向。我們多年來一直是 AWS 的客戶，并且非常信任亞馬遜的產品，”Truevo 的首席運營官 Charles Grech 說。 “借助 Amazon Fraud Detector，我們不再受本地或 SaaS 產品的傳統限制的束縛。相反，我們可以靈活地調整機器學習驅動的服務來滿足我們的需求，并且能夠使用 AWS 的純規則選項，同時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！事實上，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的能力充滿信心。當我們注意到我們可能不完全理解但需要停止的奇怪活動時，我們更有能力部署規則檢測。我們能夠響應并適應不斷變化的監管和計劃要求，使我們能夠保持領先地位。”

ActiveCampaign 為全球 10 萬家小型和成長型企業提供定義客戶體驗自動化軟件的類別。 “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賬戶數量激增。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土解決方案，以便更快地識別不良行為者。 ActiveCampaign 的高級電子郵件運營工程師 Alex Burch 說，基于預測機器學習的可擴展解決方案對我們自己作為一家不斷發展的企業來說非常重要。 “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額外工作。 Amazon Fraud Detector 具有具有競爭力的定價模型，我們可以輕松地將模型集成到我們現有的工作流程中。”

關于亞馬遜網絡服務

14 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應用最廣泛的云平臺。 AWS 為計算、存儲、數據庫、網絡、分析、機器人、機器學習和人工智能 (AI)、物聯網 (IoT)、移動、安全、混合、虛擬和增強現實（VR 和 AR）提供超過 175 項功能齊全的服務)、媒體和應用程序開發、部署和管理，來自 24 個地理區域內的 77 個可用區 (AZ)，并宣布計劃在印度尼西亞、日本和西班牙再增加 9 個可用區和 3 個 AWS 區域。數以百萬計的客戶（包括發展最快的初創公司、最大的企業和領先的政府機構）信任 AWS 來支持他們的基礎設施、變得更加敏捷并降低成本。

關于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo 和 Alexa 是亞馬遜率先推出的一些產品和服務。

點擊咨詢現在有哪些新興平臺值得關注 >>>

特別聲明：以上文章內容僅代表作者本人觀點，不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關于作品內容、版權或其它問題請于作品發表后的30日內與ESG跨境電商聯系。