Amazon Fraud Detector をご利用のお客様

AWS では、お客様と自社のビジネスを保護するために Amazon Fraud Detector を使用しています。Amazon Fraud Detector は、新しい市場や地域に参入するときに特に役立ちます。これは、IP アドレスや E メールアドレスなどの入力を充実させることで、過去の堅牢なデータがない場合でもすぐに保護を強化できるためです。Amazon Fraud Detector の自動化された Online Fraud Insights モデルを使用することで、新しい地域でのアカウントの不正登録の検出が 35% 増加しました。さらに、Amazon Fraud Detector のおかげで、ビジネスの新しい部分のモデルを半日でトレーニングできるようになりました。以前は少なくとも 1 週間かかっていました。

12 か月前、当社は独自の機械学習の専門知識に多額の投資をする必要のない不正検出ソリューションを探していました。透明性のある従量制料金により、Amazon Fraud Detector は、当社が効果的で手頃な料金の新しい機械学習モデルを簡単に作成し、既存のセットアップに組み込むのに役立ちました。

Amazon Fraud Detector を導入して以来、当社の中断率は 2% を下回りました (以前は 5%)。さらに、当社のチャージバック率は、会社の設立以来、最低水準に抑えられています。このビジネスにおいて、当社の過去のモデルではリスクがあるとフラグを付けられて拒否されていたであろう、より多くの決済を受け付けることができるようになりました。しかし、当社にとっての最大のメリットはおそらく、以前とほぼ同じ運用コストでこれらの素晴らしい結果を得られることです。これらはすべて、予約数と収益の増加、およびチャージバックを理由とする損失の減少につながっています

当社では、Amazon Fraud Detector を使用して、不正取引を 6% 減らすことができました。同時に、これまで人間による確認が必要であった取引のうち、90% を超える取引でチェックアウトの実行を自動化することができました。現在、人間が確認する取引の割合は 1% 未満となっており、これまでの 10% から減少しています。

このサービスを実装してから、Trustpilot スコアが大幅に向上しました。これは、このチェックアウト検出の自動化と、ウェブサイトで一貫して行っている追加の機能強化の結果であることがわかっています。お客様にとって、信頼は当社の価値の大きな部分を占めているため、これは当社のビジネスにとって大きな勝利となりました。

Amazon Fraud Detector は、当社の不正検出と軽減の能力を大きく強化してくれました。当社固有の状況に適用するカスタムルールの記述、オンデマンドでの機械学習モデルのトレーニング、他の AWS のサービスとのシームレスな統合などにより、プラットフォームを完全にコントロールしながら、迅速かつインテリジェントな意思決定を行うことができました。AWS は概念実証の段階で非常に役に立ちましたし、不正の傾向に対応できるようにプラットフォームに新しい機能を追加してくれています。

当社がウェブデザインプラットフォーム用に開発したルールベースの不正検出アプローチは、不正行為者をうまく抑止できていますが、ビジネスの成長に伴い、継続的な改善が必要があることを認識するようになりました。これまでに試みたアプローチのいくつかでは、詐欺を防止できましたが顧客体験が犠牲になりました。そこで機械学習 (ML) に基づくアプローチの調査を開始しました。これは不正防止の改善とすぐに起動して実行できる苦痛のない顧客体験の維持を両立するうえで役立ちます。Amazon Fraud Detector はまさに当社が求めていたものでした。これはカスタム ML モデルを簡単に作成でき、既存のアプローチと統合できるクラウドベースの不正検出サービスです。ML ベースの不正「検出システム」を構築してデプロイするプロセスは簡単であり、既存のリソースで実行できることがわかりました。Amazon Fraud Detector を使用すると、精度が上がり、検出漏れが 2 桁減るので、不正行為を働く者を捕まえやすくになります。さらに、ML ベースのアプローチをゼロから構築して既存のソリューションと統合しようとしたらおそらくかかったであろう多大な時間を節約できました。Amazon Fraud Detector の使用を拡大することで、お客様が期待する安全でストレスのないウェブデザインエクスペリエンスを提供するのに役立つ可能性が高いと考えています。

GoDaddy は不正なアカウントの防止に取り組んでおり、サインアップ中にそのようなアカウントを自動的に検出する機能を継続的に強化しています。最近、当社は Amazon Fraud Detector の使用を開始しました。実装コストが低く、セルフサービスアプローチで当社のビジネスに合わせてカスタマイズされた機械学習モデルを構築できることにメリットを感じています。このモデルは、正当な顧客のサインアップエクスペリエンスに影響を与えることなく、簡単にデプロイして当社の新しいアカウントプロセスで使用できます。当社が Amazon Fraud Detector を使用して構築したモデルは、不正なサインアップの可能性をすぐに検出できることから、当社は結果に非常に満足しており、さらに多くの成果を期待しています。

2020 年第 1 四半期/第 2 四半期に、フィッシング攻撃に使用されるアカウントが急増しました。そのため、当社では、既存の自社製ソリューションをより強力なトランザクションデータとシグナルで補完して、悪意のある攻撃者をより迅速に特定する必要がありました。予測的な機械学習に基づくスケーラブルなソリューションは、自らも成長を続ける企業である当社にとって重要でした。Amazon Fraud Detector を使用したことで、当社の独自のデータを使用して、フィッシング攻撃を引き起こすアカウントのサインアップを正確に識別するモデルの構築が容易になりました。さらに重要なことに、当社は、これらの結果を非常に低い誤検知率で得ることができました。つまり、当社のオペレーションスタッフは追加の作業をする必要がなかったということです。Amazon Fraud Detector の料金モデルは競争力があります。また、モデルを既存のワークフローに簡単に統合できます。

Amazon Fraud Detector により、当社におけるオペレーションが大幅に改善され、悪意のある攻撃者への対応における柔軟性が高まり、システムとプロセスをより良くコントロールできるようになりました。最初は、社内およびサードパーティのソリューションに目を向けていました。Amazon Fraud Detector が発表されると、当社は方向性をすぐに変更しました。当社は長年 AWS のサービスを利用しており、Amazon のサービスに大きな信頼を置いています。Amazon Fraud Detector を使用することで、当社は、オンプレミスまたは SaaS のサービスに付随する従来の制限から脱することができました。代わりに、当社は、ニーズに合わせて Machine Learning を利用したサービスを適応させる柔軟性を得ることができました。また、AWS のルールのみのオプションを使用しながら、必要に応じて完全な Machine Learning 機能に簡単に拡張できます。これにより、Truevo の開発期間が 3〜6 か月短縮されました! 実際、当社では、最初のプロトタイプモデルを 30 分以内にデプロイできました。

全体的に、当社は、リアルタイムで不正を検出する能力に大きな自信を持って事業活動を行っています。完全に確信できないものの、停止する必要のある不審なアクティビティに気付いた場合に備えて、当社ではルール検出をデプロイする準備が整っています。当社は、変わり続ける規制やスキームの要件に対応し、取り込むことで、ビジネスのトップを走り続けることができます。

Clearly では、比類のないカスタマーサービスを改善すると同時に、当社のビジネスをより適切に保護する方法を常に模索しています。以前の不正検出ソリューションでは、過去の不正行為に基づいてルールを事後的にハードコーディングし、疑わしい取引をすべて手動で調査する必要がありました。その結果、大量の不正行為を見逃し、手作業によるレビューのために顧客の注文が遅れ、フルフィルメントコストが高くなりました。迅速に行動する必要があり、専任の ML チームもいなかったため、ML ソリューションの検討をためらっていましたが、Amazon Fraud Detector のおかげで、正確で信頼性の高い不正防止ソリューションをわずか数週間でデプロイできました。現在では、不正行為の検出が増え、手作業で確認する注文が減り、毎週数千 USD のコストを削減できるようになりました。

この不正検出ソリューションを実装した後、ICONY サポートチームでは、偽アカウントやスパムアカウントの対応に費やす時間が 77% 減少しました。これにより、チームは個々のユーザーの確認に対応できるようになり、プラットフォームの質がすぐに向上し、コミュニティからの不正報告が 63% 減少しました。さらに、プラットフォームに戻ってくる登録ユーザー数が 4.13% 増加しました。偽アカウントや不正行為者からの嫌がらせが減ったため、ユーザーはプラットフォームをより快適に感じ、楽しく使用することができます。

Amazon Fraud Detector を WuzzTrack システムに実装したことで、Wuzzon は、これまでよりもはるかに堅牢で信頼性の高い不正検出ソリューションを利用できるようになりました。これにより、さらに多くの新しい不正手法も検出できます。実装は迅速かつ簡単で、結果は当初の想定よりもさらに優れていました。一部の極端なケースでは (以前のルールベースのソリューションと比較して) 誤検出が最大 43% 減少した一方で、他のソースでは真陽性率が 11～14% 増加しました。

Amazon Fraud Detector を本番に導入して以来、当社ではすばらしい結果が得られています。当社が受け取る請求の約 94% は通常、低リスクと評価されており、これらの請求の所要時間は、2 月には従来の手作業で 48 時間かかっていましたが、8 月末までには 6 時間未満に短縮されました。その結果、カスタマーエクスペリエンスが改善しました。また、本番環境での実稼働の開始後、2022 年 2 月から 2022 年 8 月までの間に、Net Promoter Survey (NPS) のスコアが 36% 向上しました。これは、リスクの低い請求の承認を安全に自動化したことにより、支払いが速くなったためであると考えられます。高リスクであると評価された 6% の請求に対する調査能力は、以前よりも向上しました。その結果、疑わしいケースを徹底的に調査し、実際の不正行為による請求を阻止できるようになりました。全体として、請求の支払い前に特定でき、不正であることが確定したケースが 100% 超増加し、ビジネスがリスクにさらされる機会が大幅に減少しました。