Clients Amazon Fraud Detector

Chez AWS, nous utilisons Amazon Fraud Detector pour protéger nos clients et notre entreprise. Amazon Fraud Detector est particulièrement utile lorsque nous pénétrons de nouveaux marchés ou zones géographiques, car l'enrichissement de données telles que l'adresse IP et l'adresse e-mail fournit un coup de pouce immédiat, même lorsque nous ne disposons pas de données historiques fiables. En utilisant le modèle automatisé Online Fraud Insights d'Amazon Fraud Detector, nous avons commencé à détecter une hausse de 35 % d'inscriptions frauduleuses à des comptes dans de nouvelles zones géographiques. De plus, Amazon Fraud Detector nous permet de former des modèles pour de nouveaux secteurs de notre activité en une demi-journée, alors que le processus prenait auparavant au moins une semaine.

Il y a douze mois de cela, nous recherchions une solution de détection des fraudes qui ne nous obligeait pas à investir énormément dans notre propre expertise en machine learning. Avec sa tarification à l’utilisation transparente, Amazon Fraud Detector nous a aidés à créer et à intégrer facilement dans notre configuration existante un nouveau modèle de machine learning efficace et abordable.

Depuis que nous avons introduit Amazon Fraud Detector, notre taux d’abandon a chuté en-dessous de 2 % (contre 5 % avant). De plus, notre taux de rétrofacturation n'a jamais été aussi bas depuis la création de l'entreprise. L'entreprise peut désormais accepter plus de paiements qu'avec nos anciens modèles, qui auraient indiqué la transaction comme risquée avant de la rejeter. Mais le meilleur dans cette histoire, c'est peut-être le fait que nous obtenions ces excellents résultats avec à peu près les mêmes coûts d'exploitation qu'auparavant. Tout cela permet d’augmenter le nombre de réservations et nos revenus, tout en réduisant les pertes de revenus liées à la rétrofacturation

Avec Amazon Fraud Detector, nous avons réduit de 6 % les transactions frauduleuses. Dans le même temps, nous avons pu automatiser l'exécution des opérations de paiement pour plus de 90 % des transactions qui, auparavant, auraient été marquées pour un examen manuel. Aujourd'hui, nous examinons manuellement moins de 1 % de nos transactions, contre 10 % auparavant.

Depuis que nous avons implémenté ce service, nous avons constaté une amélioration significative de notre score Trustpilot, et nous savons que c'est le résultat de cette automatisation de la détection des paiements, ainsi que des améliorations supplémentaires que nous apportons constamment au site Web. La confiance est un élément important de notre valeur pour les clients, c’est donc une grande victoire pour notre entreprise.

Amazon Fraud Detector se révèle être un ajout précieux à nos capacités de détection et d’atténuation des fraudes. La possibilité d'écrire des règles personnalisées qui s'appliquent à notre situation spécifique, qui forment des modèles de machine learning à la demande et qui s'intègrent facilement aux autres services AWS que nous utilisons nous a permis de prendre des décisions plus rapidement et plus intelligemment tout en gardant le contrôle complet de la plateforme. AWS nous a été d’une grande aide durant la phase de preuve de concept et a ajouté de nouvelles fonctionnalités à la plateforme conformes aux tendances de détection.

L’approche de détection de la fraude basée sur des règles que nous avons développée pour notre plateforme de conception Web nous a permis d’empêcher les intrusions de malfaiteurs. Toutefois, à mesure que notre entreprise se développait, nous avons compris qu’il était nécessaire de l’améliorer en continu. Certaines des approches que nous avons testées ont permis d'éviter la fraude, mais nuisaient à l'expérience client. Nous avons commencé à investir dans des approches basées sur le machine learning (ML) qui nous permettent de trouver un équilibre entre l'amélioration de la lutte contre la fraude et l'assurance d'une expérience client fluide que nous pourrions mettre en place rapidement. Amazon Fraud Detector est exactement la solution dont nous avions besoin : un service de détection de la fraude basé sur le cloud qui nous permet de créer facilement des modèles de ML personnalisés et de les intégrer à notre approche existante. Nous avons constaté qu'il était très simple de développer et de déployer un système de détection de la fraude basé sur le ML, et d'y parvenir à l'aide de nos ressources existantes. Grâce à Amazon Fraud Detector, nous avons pu améliorer encore davantage notre précision. Nous sommes par ailleurs parvenus à réduire fortement le nombre de faux négatifs, ce qui nous a permis d'arrêter un plus grand nombre de malfaiteurs. De plus, nous avons économisé un nombre incalculable d'heures d'efforts qui auraient été nécessaires pour concevoir à partir de rien une approche basée sur le ML et l'intégrer à notre solution existante. Il existe de nombreuses possibilités d’étendre notre utilisation d’Amazon Fraud Detector afin d’offrir à nos clients l’expérience de conception Web sûre et aisée qu’ils attendent.

GoDaddy s’est engagé à prévenir les comptes frauduleux, et nous renforçons continuellement nos capacités à détecter automatiquement ces comptes lors de l’inscription. Récemment, nous avons commencé à utiliser Amazon Fraud Detector et nous sommes heureux qu'il offre un faible coût de mise en œuvre et une approche en libre-service pour créer un modèle de machine learning adapté à notre entreprise. Le modèle peut être facilement déployé et utilisé dans le cadre de notre nouveau processus d'ouverture de compte sans avoir d'incidence sur l'expérience d'inscription des clients légitimes. Le modèle que nous avons créé avec Amazon Fraud Detector est capable de détecter immédiatement les inscriptions probablement frauduleuses. Nous sommes donc très satisfaits des résultats et nous sommes impatients d’aller encore plus de l’avant.

Au cours du premier et du deuxième trimestres 2020, nous avons connu un pic de comptes utilisés pour des usurpations d’identités. Par conséquent, nous devions compléter notre solution interne avec des données de transaction et des signaux plus puissants pour identifier plus rapidement les acteurs malveillants. Une solution évolutive basée sur le machine learning prédictif était importante pour nous qui sommes nous-mêmes une entreprise en pleine croissance. Amazon Fraud Detector a facilité la création d'un modèle utilisant nos propres données qui identifie avec précision les ouvertures de compte qui donnent lieu à des attaques d'usurpation d'identités. Plus important encore, nous avons pu obtenir ces résultats avec un très faible taux de faux positifs, ce qui signifie qu'aucun travail supplémentaire ne vient surcharger notre personnel chargé des opérations. Amazon Fraud Detector offre un modèle de tarification compétitif, et nous pouvons facilement intégrer le modèle dans notre flux de travail existant.

Amazon Fraud Detector nous a permis d’améliorer considérablement nos opérations, d’augmenter notre flexibilité pour répondre aux acteurs malveillants et de mieux contrôler les systèmes et les processus. Au départ, nous explorions une solution interne et tierce. Quand Amazon Fraud Detector a été annoncé, nous avons immédiatement changé de cap. Nous sommes clients d'AWS depuis de nombreuses années et nous avons une grande confiance dans les produits d'Amazon. Grâce à Amazon Fraud Detector, nous ne sommes plus liés par les limitations classiques des offres sur site ou SaaS. Au lieu de cela, nous avons la flexibilité d'adapter un service basé sur le machine learning pour répondre à nos besoins et la possibilité d'utiliser l'option « rules-only » (règles uniquement) d'AWS tout en pouvant facilement passer aux fonctionnalités complètes de machine learning, si nécessaire. Ainsi, nous gagnons de 3 à 6 mois de développement ! En fait, nous avons déployé notre premier prototype en 30 minutes.

Dans l'ensemble, nous sommes plus confiants dans notre capacité à détecter la fraude en temps réel. Nous sommes mieux équipés pour déployer les détections de règles lorsque nous remarquons une activité étrange que nous ne comprenons peut-être pas entièrement, mais qu'il faut arrêter. Nous sommes capables de répondre et de nous adapter aux exigences réglementaires et régimes en constante évolution, ce qui nous permet de rester à la pointe du progrès.

Chez Clearly, nous cherchons constamment des moyens d’améliorer notre service client hors pair tout en protégeant mieux notre activité. Notre précédente solution de détection des fraudes impliquait de coder en dur de manière réactive des règles basées sur les tentatives de fraude passées et d'enquêter manuellement sur toutes les transactions suspectes. Nous sommes ainsi passés à côté d'un grand nombre de fraudes, générant des retards de commandes de clients en raison de révisions manuelles et une augmentation de nos coûts d'expédition. Nous avons hésité à explorer une solution de machine learning car nous devions agir rapidement et ne disposions pas d'une équipe de machine learning permanente, mais avec Amazon Fraud Detector, nous avons pu déployer une solution de prévention des fraudes précise et fiable en quelques semaines seulement. Aujourd’hui, nous détectons davantage de fraudes et réduisons le nombre de commandes soumises à une révision manuelle, ce qui nous permet d’économiser des milliers de dollars par semaine.

Après avoir mis en œuvre cette solution de détection des fraudes, l’équipe d’assistance d’ICONY a constaté une baisse de 77 % du temps passé à traiter les faux comptes et les comptes indésirables. Cela a permis à l'équipe de s'occuper des vérifications individuelles des utilisateurs, ce qui a immédiatement amélioré la qualité de la plateforme et a entraîné une baisse de 63 % des signalements de fraude émanant de la communauté. De plus, le nombre d'utilisateurs enregistrés revenant sur la plateforme a augmenté de 4,13 %. Avec moins de harcèlement provenant de faux comptes et d'escrocs, les utilisateurs se sentent plus à l'aise sur la plateforme et aiment l'utiliser.

En intégrant Amazon Fraud Detector au système WuzzTrack, Wuzzon dispose désormais d’une solution de détection des fraudes beaucoup plus robuste et fiable, qui peut également détecter des techniques de fraude plus innovantes. La mise en œuvre a été rapide et facile et les résultats ont été encore meilleurs que ceux initialement espérés. Dans certains cas extrêmes, le nombre de faux positifs a diminué jusqu’à 43 % (par rapport aux solutions basées sur des règles précédentes), tandis que pour d’autres sources, le taux de vrais positifs a augmenté de 11 à 14 %.

Depuis que nous avons lancé Amazon Fraud Detector en production, nos résultats sont excellents. Environ 94 % de nos demandes sont généralement considérées comme présentant un faible risque et, pour ces demandes, le délai de traitement a déjà été réduit, passant de 48 heures en février avec notre processus manuel traditionnel à moins de 6 heures à la fin du mois d'août. Cela s'est traduit par une amélioration de l'expérience client. Nous avons également constaté une augmentation de 36 % des scores de notre Net Promoter Survey (NPS) entre février 2022 et août 2022 depuis la mise en production. Nous attribuons cela à la rapidité des paiements grâce à l'automatisation sécurisée des approbations pour les demandes à faible risque. En ce qui concerne les 6 % de demandes considérées comme présentant un risque élevé, nous sommes désormais mieux en mesure de les interroger qu'auparavant. Nous sommes ainsi en mesure d'enquêter de manière approfondie sur les cas suspects et de mettre fin à davantage de réclamations liées à des fraudes réelles. Dans l’ensemble, le nombre de cas de fraude confirmés que nous avons pu identifier avant de régler une réclamation a augmenté de plus de 100 %, ce qui a considérablement réduit l’exposition de l’entreprise aux risques.