Q:Amazon Fraud Detector とは何ですか?
Amazon Fraud Detector は、オンライン支払い詐欺や偽アカウントの作成など、不正の可能性があるオンラインアクティビティを簡単に識別できるようにする、フルマネージドサービスです。Amazon Fraud Detector は、機械学習 (ML) とアマゾン ウェブ サービス (AWS) および Amazon.com の 20 年にわたる不正検出の専門知識を使用して、潜在的な不正アクティビティをミリ秒単位で自動的に識別します。Amazon Fraud Detector で管理するための前払いや長期的なコミットメント、インフラストラクチャはありません。実際の使用に対してのみお支払いいただきます。
Q:Amazon Fraud Detector の仕組みは?
まず、不正を評価したいイベントを定義します。次に、過去のイベントデータセットを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にアップロードし、不正検出モデルタイプを選択します。これは、特定の形態の不正を検知するために最適化された機能とアルゴリズムの組み合わせを指定するものです。その後、本サービスは、お客様の固有の情報に基づいてカスタマイズされた不正検出モデルを自動的にトレーニング、テスト、およびデプロイします。このプロセスでは、AWS と Amazon 独自の不正に関する専門知識に基づいて不正パターンを事前にトレーニングさせた一連のモデルを使用して、モデルのパフォーマンスを高めることができます。モデルの出力は、不正リスクの可能性を予測する 0〜1,000 の範囲のスコアです。プロセスの最終段階で、モデルのスコアを解釈し、レビューのために人間の調査員にトランザクションを渡すか送信するなど、結果を割り当てるために、決定ロジック (ルールなど) を設定します。
このフレームワークを作成した後、Amazon Fraud Detector API をアカウントのサインアップや注文のチェックアウトなどのウェブサイトのトランザクション機能に統合できます。Amazon Fraud Detector は、これらのアクティビティをリアルタイムで処理し、ミリ秒単位で不正予測を提供し、エンドユーザーエクスペリエンスの調整に役立ちます。
Q:Amazon Fraud Detector はどのような特定のユースケースをサポートしていますか?
Amazon Fraud Detector は、リアルタイムの機械学習モデリングとルールベースの評価を必要とするオンライン不正ユースケースのために設計されています。例:
- アカウントのサインアッププロセス内での新しいアカウント不正
- オンラインアイデンティティ 不正
- オンライン注文の支払いの不正
- ゲストチェックアウトの不正
- ロイヤリティアカウントの保護
- アカウントの乗っ取りの検出
- オンラインマーケットプレイスにおける出品者の不正
Q:ユースケースに合わせて Amazon Fraud Detector の構成をカスタマイズできますか?
はい。Amazon Fraud Detector ML モデル、Amazon SageMaker モデル、およびルールの組み合わせを使用して、ユースケースごとに Amazon Fraud Detector をカスタマイズできます。まず、不正評価のインプットとして使用する関連するリスクデータを収集します。電子メールアドレス、電話番号、IP アドレスなどを含みます。これらのデータは、機械学習モデルに入力され、スコアが出力されます。最後に、検出ルールを使ってスコアやその他のリスクデータを解釈し、クレームを承認したり、調査のために不正分析者に送信するなどの決定を下すことができます。単純なルールと対応する結果の例は、「IF model_score <50＆credit_card_country = US THEN approve_order」です。
Q:Amazon Fraud Detector を使用して Amazon の不正検出データと専門知識を活用するにはどうすればよいですか?
Amazon は、20 年にわたる不正の経験により、悪役がさまざまな形態のオンライン不正をどのように行っているかを直接見てきました。Amazon Fraud Detector は、この知識を活用するのに役立ちます。自動化されたモデルトレーニングプロセス中に、Amazon Fraud Detector は、AWS と Amazon 自身の不正の専門知識から不正のパターンに関するトレーニングを受けた一連のモデルを使用して、モデルのパフォーマンスを向上させます。
Q:Amazon Fraud Detector はどのように ML を使用して不正検出を改善しますか?
Amazon Fraud Detector は、機械学習の経験を必要とせずに、過去の不正データに基づいてカスタムの不正検出機械学習モデルを自動的にトレーニング、テスト、デプロイします。機械学習の経験が豊富なデベロッパー向けに、Amazon SageMaker を使用して独自のモデルを Amazon Fraud Detector に追加できます。
Q:Amazon Fraud Detector を使用して不正検出ルールを設定するにはどうすればよいですか?
Amazon Fraud Detector を使用すると、機械学習を使用してもしなくても、ルールベースの不正予測を実行できます。Amazon Fraud Detector を使用すると、検出ルールを作成できます (例:単純なルール記述言語を使用して、「IF model_score <50＆credit_card_country = US THEN approve_order」）。直感的なインターフェイスを使用して、評価中にルールがトリガーする順序を指定することもできます。
Q:私のチームは Amazon Fraud Detector を使用して不正評価をレビューできますか?
はい。Amazon Fraud Detector コンソールを使用して、過去の不正評価を確認し、決定ロジックを監査できます。Amazon Fraud Detector コンソールでは、結果、使用されたモデルまたはルール、イベントメタデータなど、適用されたイベントおよび/または検出ロジックの特性に基づいて、過去のイベントを検索できます。その後、検出ロジックがイベントを評価する方法を掘り下げることができます。
Q:Amazon Fraud Detector は、リスクデータとリスクの決定を他の企業と共有しますか?
いいえ。セキュリティとプライバシーが当社の最大の関心事です。顧客の信頼を獲得するための基本原則として、AWS はお客様のデータを共有しません。
