Câu hỏi thường gặp về Trình phát hiện gian lận của Amazon

Amazon Fraud Detector là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn, giúp bạn dễ dàng phát hiện các hoạt động gian lận trực tuyến tiềm ẩn như gian lận trong thanh toán trực tuyến và tạo tài khoản giả mạo. Amazon Fraud Detector sử dụng kỹ thuật máy học (ML) cùng kiến thức chuyên môn về phát hiện gian lận tích lũy trong 20 năm từ Amazon Web Services (AWS) và Amazon.com để tự động xác định hoạt động gian lận tiềm ẩn chỉ trong vài mili giây. Bạn không cần thanh toán trước, không cần cam kết dài hạn cũng như không cần bố trí cơ sở hạ tầng để quản lý bằng Amazon Fraud Detector, bạn chỉ cần thanh toán theo mức sử dụng thực tế.

Trước tiên, bạn xác định sự kiện bạn muốn đánh giá gian lận. Tiếp theo bạn tải tập dữ liệu sự kiện lịch sử của mình lên Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) và lựa chọn một loại mô hình phát hiện gian lận để chỉ định một tổ hợp tính năng và thuật toán được tối ưu hóa nhằm phát hiện một dạng gian lận cụ thể. Sau đó, Amazon Fraud Detector tự động đào tạo, kiểm tra và triển khai một mô hình phát hiện gian lận tùy chỉnh dựa trên thông tin duy nhất của bạn. Trong suốt quá trình này, bạn có thể tăng cường hiệu suất cho mô hình của mình bằng một loạt những mô hình được đào tạo từ trước về các mẫu gian lận, dựa trên AWS và chuyên môn về gian lận của riêng Amazon. Kết quả thu được từ mô hình là điểm số, có phạm vi từ 0 đến 1.000, giúp dự đoán khả năng xảy ra rủi ro gian lận. Trong giai đoạn cuối của quá trình, bạn thiết lập logic quyết định (ví dụ: quy tắc) để diễn giải điểm số của mô hình và chỉ định kết quả như chấp nhận giao dịch hoặc gửi giao dịch cho người kiểm tra xem xét lại.

Sau khi tạo khung này, bạn có thể tích hợp API Amazon Fraud Detector vào chức năng giao dịch của trang web như đăng ký tài khoản hoặc trong quá trình thanh toán cho đơn hàng. Amazon Fraud Detector sẽ xử lý các hoạt động này theo thời gian thực và cung cấp kết quả dự đoán gian lận trong vài mili giây để giúp bạn điều chỉnh trải nghiệm người dùng cuối của mình.

Amazon Fraud Detector được thiết kế cho các trường hợp sử dụng về gian lận trực tuyến yêu cầu lập mô hình ML theo thời gian thực và đánh giá dựa trên quy tắc. Ví dụ:

• Gian lận về tài khoản mới trong quá trình đăng ký tài khoản
• Gian lận về danh tính trực tuyến 
• Gian lận về thanh toán cho đơn hàng trực tuyến
• Gian lận thanh toán từ khách
• Bảo vệ tài khoản của khách hàng thân thiết
• Phát hiện chiếm đoạt tài khoản
• Gian lận từ người bán trên thị trường trực tuyến

Có. Bạn có thể tùy chỉnh Amazon Fraud Detector cho từng trường hợp sử dụng bằng cách kết hợp mô hình ML Amazon Fraud Detector, mô hình Amazon SageMaker và quy tắc. Trước tiên, thu thập dữ liệu rủi ro có liên quan để sử dụng làm đầu vào đánh giá gian lận. Những thông tin đầu vào này bao gồm địa chỉ email, số điện thoại và địa chỉ IP. Dữ liệu này được cấp cho một mô hình ML, đầu ra của mô hình là một điểm số. Cuối cùng, bạn có thể sử dụng quy tắc phát hiện để diễn giải điểm số và các dữ liệu rủi ro khác để đưa ra quyết định như phê duyệt một khiếu nại hoặc gửi đơn hàng cho người phân tích gian lận thực hiện điều tra. Ví dụ về quy tắc đơn giản và kết quả tương ứng: “IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order”.

Với kiến thức chuyên môn về phát hiện gian lận tích lũy trong hơn 20 năm, Amazon đã nhiều lần đối phó với những kẻ lừa đảo sử dụng nhiều hình thức gian lận trực tuyến. Amazon Fraud Detector giúp bạn tận dụng kiến thức này. Trong quy trình đào tạo mô hình tự động, Amazon Fraud Detector sử dụng một loạt những mô hình được đào tạo về các mẫu từ AWS và kiến thức chuyên môn về gian lận của chính Amazon để tăng hiệu suất cho mô hình của bạn.

Amazon Fraud Detector tự động đào tạo, kiểm tra và triển khai các mô hình máy học phát hiện gian lận tùy chỉnh dựa trên dữ liệu gian lận lịch sử của bạn. Bạn không cần phải có kinh nghiệm về ML. Đối với các nhà phát triển có nhiều kinh nghiệm hơn về máy học, bạn có thể dùng Amazon SageMaker để thêm mô hình của chính mình vào Amazon Fraud Detector.

Với Amazon Fraud Detector, bạn có khả năng thực hiện các dự đoán gian lận dựa trên quy tắc có sử dụng ML hoặc không. Với Amazon Fraud Detector, bạn có thể tạo quy tắc phát hiện (ví dụ: “IF model_score < 50 & credit_card_country = US THEN approve_order”) bằng ngôn ngữ viết quy tắc đơn giản. Bạn cũng có thể chỉ định thứ tự kích hoạt quy tắc trong khi đánh giá trên một giao diện trực quan.

Có. Trên bảng điều khiển Amazon Fraud Detector, bạn có thể xem lại đánh giá về gian lận trước đây để kiểm tra logic ra quyết định. Trên bảng điều khiển Amazon Fraud Detector, bạn có thể tìm kiếm các sự kiện trước đây dựa trên đặc điểm của sự kiện và/hoặc logic phát hiện được áp dụng như kết quả, mô hình, quy tắc đã sử dụng hoặc siêu dữ liệu sự kiện. Sau đó, bạn có thể đi sâu vào cách logic phát hiện đánh giá sự kiện.

Không. Vấn đề bảo mật và quyền riêng tư là mối quan tâm hàng đầu của chúng tôi. AWS sẽ không bao giờ chia sẻ dữ liệu của khách hàng vì nguyên tắc cơ bản của công ty là giành được niềm tin của họ.