Amazon Fraud Detector の料金

お客様は、リスクの高いゲストチェックアウトオーダーやチャージバックからの保護を検討している e コマースマーチャントです。例えば、5 GBのデータをアップロードし、1 つのモデルを月に 2 回トレーニングし、各トレーニングを完了するにはコンピューティング 10 時間がかかるとします。さらに、1 か月間、モデルの 1 つをデプロイし、それを使って 1 日に 1,000 件のリアルタイム不正予測を生成します。Amazon Fraud Detector の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

データの処理およびストレージの料金 = 5 GB x 0.10 USD/GB = 0.50 USD

トレーニング料金 = 10 コンピューティング時間 x 2 トレーニング x 0.39 USD/コンピューティング時間 = 7.80 USD

ホスティング料金 = 30 日 x 24 時間 x 1 モデル x 0.06 USD/コンピューティング時間 = 43.20 USD

不正予測料金 (リアルタイムとバッチ) = 1,000 予測/日 x 30 日 x 0.03 USD/オンライン不正インサイト予測 = 900 USD

合計コスト = 0.50 USD + 7.80 USD + 43.20 USD + 900 USD = 951.50 USD

お客様はカードレス決済ソリューションを提供する決済サービスプロバイダで、疑わしい決済にフラグを立てることで、トランザクションの不正を削減したいと考えています。機械学習モデルとルールベースの意思決定システムを導入する予定です。例えば、20 GB のデータをアップロードし、2 つのモデルを月に 1 回トレーニングし、各モデルトレーニングには 10 時間のコンピューティング時間がかかるとします。そして、パフォーマンスの良い方のモデルを選び、そのモデルを1 か月間デプロイします。1 日あたり 20,000 件のリアルタイム不正予測 (結果として、600,000 件/月のトランザクション) と、1 日あたり 1000 件のルールベースの不正予測判断 (結果として、30,000 件/月のトランザクション) を生成します。Amazon Fraud Detector の使用に対する月間料金は以下のとおりです。

データの処理およびストレージの料金 = 20 GB x 0.10 USD/GB = 2 USD

トレーニング料金 = 2 モデル x 10 コンピューティング時間 x 2 トレーニング x 0.39 USD/コンピューティング時間 = 15.60 USD

ホスティング料金 = 30 日 x 24 時間 x 1 モデル x 0.06 USD/コンピューティング時間 = 43.20 USD

最初の 100,000 トランザクションに対する 機械学習ベースの不正予測料金 (リアルタイム) = 100,000 件の予測 x 0.03 USD/トランザクション不正インサイト予測 = 3,000 USD

次の 500,000 トランザクションに対する 機械学習ベースの不正予測料金 (リアルタイム) = 500,000 件の予測 x 0.075 USD/トランザクション不正インサイト予測 = 3,750 USD

ルールベースの不正予測料金 = 1,000 件の予測/日 x 30 日 x 0.005 USD/ルールベースの不正予測 = 150 USD

合計コスト = 2 USD + 15.60 USD + 43.20 USD + 3,000 USD + 3,750 USD + 150 USD = 6,960.80 USD