게시된 날짜: Oct 11, 2021
Amazon Fraud Detector는 온라인 무카드 거래 사기를 탐지하기 위해 특별히 설계된 짧은 대기 시간의 사기 탐지 기계 학습(ML) 모델인 Transaction Fraud Insights 모델을 발표하게 되어 기쁩니다. 다른 Amazon Fraud Detector 모델과 마찬가지로 Transaction Fraud Insights는 Amazon 및 AWS의 20년 넘는 경력의 사기 탐지 전문가를 활용합니다. 새로운 Transaction Fraud Insights 모델 유형은 Amazon Fraud Detector 이전 모델 유형인 Online Fraud Insights보다 최대 30% 더 많은 사기 거래를 탐지하고 그 성능을 최대 6배 더 오래 유지합니다.
온라인 거래 사기가 증가하고 있습니다. 점점 더 많은 상인들이 오프라인에서 온라인으로 전환함에 따라 범죄 행위를 하는 사람들이 점점 더 정교한 공격을 이용하여 선례를 따르고 있습니다. 상인들은 결국 차지백 수수료, 환불 불가 거래 수수료, 분실 상품 및 운영 비용의 형태로 사기에 따른 비용을 부담하게 됩니다. Transaction Fraud Insights 모델은 구매자가 재구매를 하는지 여부와 구매자가 얼마나 자주 구매를 하는지와 같은 위험 패턴을 자동으로 컴퓨팅하여 더 많은 사기 거래를 탐지합니다. Amazon Fraud Detector는 구매자의 이력과 관련된 이러한 값을 계산하고, 이를 계속 업데이트하고, 사기 예측 및 모델 재훈련에 사용할 수 있도록 보장하는 어려운 작업을 처리합니다. Transaction Fraud Insights 모델은 이러한 자동 컴퓨팅된 값이 거의 실시간으로 업데이트되고 대기 시간이 짧은 각 사기 예측에 사용되기 때문에 이전 Amazon Fraud Detector 모델 보다 성능을 더 오래 유지합니다.
시작하려면 Amazon Fraud Detector의 배치 가져오기 기능을 사용하여 과거 거래 이력을 업로드하여 거래 이벤트를 정의하고 이벤트 데이터 집합을 생성합니다. 그 다음에 클릭 몇 번으로 Transaction Fraud Insights 모델을 훈련합니다. 모델이 훈련되면 Fraud Detector API를 체크아웃 흐름에 임베딩하여 실시간으로 사기 예측을 생성하거나 Fraud Detector의 배치 예측 API를 사용하여 오프라인 또는 예약된 예측을 수행할 수 있습니다. 각 거래에 대해 Amazon Fraud Detector는 자동으로 저장된 이벤트 데이터 집합을 업데이트하며, 이는 몇 초 만에 모델 재훈련을 시작할 수 있다는 것입니다.