Häufig gestellte Fragen zu Amazon-Betrugserkennung

F: Was ist Amazon Fraud Detector?

Amazon Fraud Detector ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es einfach macht, potenziell betrügerische Online-Aktivitäten wie Online-Zahlungsbetrug und die Erstellung gefälschter Konten zu identifizieren. Die Betrugserkennung nutzt Machine Learning (ML) und 20 Jahre Erfahrung von Amazon Web Services (AWS) und Amazon.com bei der Betrugserkennung, um potenzielle betrügerische Aktivitäten automatisch in Millisekunden zu identifizieren. Es gibt keine Vorauszahlungen oder langfristigen Verpflichtungen und keine Infrastruktur, die mit Amazon Fraud Detector verwaltet werden muss. Sie zahlen nur für Ihre tatsächliche Nutzung.

F: Wie funktioniert Amazon Fraud Detector?

Zuerst definieren Sie das Ereignis, das Sie auf Betrug prüfen möchten. Als Nächstes laden Sie Ihren vorherigen Ereignisdatensatz in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) hoch und wählen einen Modelltyp zur Betrugserkennung aus, der eine Kombination von Funktionen und Algorithmen angibt, die für die Erkennung einer bestimmten Form von Betrug optimiert sind. Der Dienst trainiert, testet und stellt dann automatisch ein benutzerdefiniertes Betrugserkennungsmodell basierend auf Ihren individuellen Informationen bereit. Während dieses Vorgangs können Sie die Leistung Ihres Modells mit einer Reihe von Modellen steigern, die auf Betrugsmustern basierend auf AWS und Amazons eigener Betrugsexpertise trainiert wurden. Die Ausgabe des Modells ist eine Vorhersage in Form einer Punktzahl von 0 bis 1 000, die die Wahrscheinlichkeit eines Betrugsrisikos vorhersagt. In der letzten Phase des Prozesses richten Sie eine Entscheidungslogik (z. B. Regeln) ein, um die Bewertung Ihres Modells zu interpretieren und Ergebnisse zuzuweisen, wie beispielsweise das Bestehen oder das Weiterleiten von Transaktionen an einen menschlichen Prüfer zur Überprüfung.

Nachdem dieses Framework erstellt wurde, können Sie die Amazon-Fraud-Detector-API in die Transaktionsfunktionen Ihrer Website integrieren, z. B. bei der Kontoanmeldung oder während des Bestellvorgangs. Amazon Fraud Detector verarbeitet diese Aktivitäten in Echtzeit und liefert Betrugsvorhersagen in Millisekunden, um Ihnen zu helfen, Ihre Endbenutzererfahrung anzupassen.

F: Welche konkreten Anwendungsfälle unterstützt Amazon Fraud Detector?

Amazon Fraud Detector wurde für Anwendungsfälle von Online-Betrug entwickelt, die eine ML-Modellierung in Echtzeit und eine regelbasierte Auswertung erfordern. Beispiel:

• Betrug mit neuen Konten beim Registrierungsvorgang
  
• Online-Identitätsbetrug 
• Zahlungsbetrug bei Online-Bestellungen
• Betrug beim Gast-Checkout
• Schutz von Treuekonten
• Erkennung von Kontoübernahmen
• Verkäuferbetrug auf Online-Marktplätzen

F: Kann ich die Konfiguration von Amazon Fraud Detector für meinen Anwendungsfall anpassen?

Ja. Sie können Amazon Fraud Detector für jeden Anwendungsfall anpassen, indem Sie eine Mischung aus Amazon-Fraud-Detector-ML-Modellen, Amazon-SageMaker-Modellen und Regeln verwenden. Sammeln Sie zunächst die relevanten Risikodaten, um sie als Eingaben zur Betrugsbewertung zu verwenden. Dazu gehören E-Mail-Adressen, Telefonnummern und IP-Adressen. Diese Daten werden in ein ML-Modell eingespeist, das eine Punktzahl ausgibt. Schließlich können Sie Erkennungsregeln zur Interpretation des Scores und anderer Risikodaten verwenden, um Entscheidungen zu treffen, z. B. einen Anspruch zu genehmigen oder Aufträge zur Untersuchung an Betrugsanalysten zu senden. Ein Beispiel für eine einfache Regel und ein entsprechendes Ergebnis könnte sein: „IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN accept_order.“

F: Wie nutze ich Amazon Fraud Detector, um auf die Daten und das Fachwissen von Amazon zur Betrugserkennung zuzugreifen?

Mit 20 Jahren Erfahrung bei der Betrugsbekämpfung hat Amazon aus erster Hand gesehen, wie Akteure mit schlechten Absichten verschiedene Formen von Online-Betrug betreiben. Amazon Fraud Detector hilft Ihnen, dieses von uns erworbene Wissen für Ihre Zwecke zu nutzen. Während des automatisierten Modelltrainingsprozesses verwendet Amazon Fraud Detector eine Reihe von Modellen, die auf Mustern von AWS und Amazons eigener Betrugsexpertise trainiert wurden, um die Leistung Ihres Modells zu steigern.

F: Wie verwendet Amazon Fraud Detector ML, um meine Betrugserkennung zu verbessern?

Amazon Fraud Detector trainiert, testet und stellt benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle zur Betrugserkennung basierend auf Ihren historischen Betrugsdaten automatisch bereit, ohne dass ML-Erfahrung erforderlich ist. Entwickler mit mehr Erfahrung im Bereich Machine Learning können Amazon Fraud Detector mit Amazon SageMaker eigene Modelle hinzufügen.

F: F: Wie richte ich Betrugserkennungsregeln mit Amazon Fraud Detector ein?

Amazon Fraud Detector ermöglicht es, regelbasierte Betrugsvorhersagen mit oder ohne Machine Learning durchzuführen. Mit Amazon Fraud Detector können Sie Erkennungsregeln erstellen (z. B. „IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order“) mithilfe einer einfachen Sprache zum Schreiben der Regeln. Sie können über eine intuitive Oberfläche auch die Reihenfolge festlegen, die Regeln während einer Auswertung auslösen.

F: Kann mein Team Betrugsbewertungen mit Amazon Fraud Detector überprüfen?

Ja, Sie können Ihre früheren Betrugsbewertungen überprüfen, um die Entscheidungslogik mithilfe der Amazon-Fraud-Detector-Konsole zu überprüfen. In der Amazon-Fraud-Detector-Konsole können Sie basierend auf den Merkmalen des Ereignisses und/oder der angewendeten Erkennungslogik, wie dem Ergebnis, den verwendeten Modellen oder Regeln oder den Ereignismetadaten, nach vergangenen Ereignissen suchen. Sie können dann aufschlüsseln, wie die Erkennungslogik ein Ereignis bewertet hat.

F: Teilt Amazon Fraud Detector meine Risikodaten und Risikoentscheidungen mit anderen Unternehmen?

Nein. Sicherheit und Datenschutz haben bei uns oberste Priorität. Als wesentlicher Grundsatz, um das Vertrauen der Kunden zu gewinnen, gibt AWS niemals Kundendaten weiter.