Amazon AWS kündigt allgemeine Verfügbarkeit des Amazon-Betrugsdetektors an

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Amazon Web Services Inc. (AWS), gab die allgemeine Verfügbarkeit des Amazon Fraud Detector bekannt, eines vollständig verwalteten Dienstes, mit dem sich potenziell betrügerische Online-Aktivitäten wie Online-Zahlungen und Identitätsbetrug schnell und einfach identifizieren lassen. Mit Hilfe von maschinellem Lernen und basierend auf über 20 Jahren Erfahrung in der Betrugserkennung von Amazon erkennt Amazon Fraud Detector automatisch potenziell betrügerische Aktivitäten innerhalb von Millisekunden – ohne dass dafür Fachwissen über maschinelles Lernen erforderlich ist. Mit nur wenigen Klicks in der Amazon Fraud Detector-Konsole können Kunden eine vorgefertigte Vorlage für ein maschinelles Lernmodell auswählen, historische Ereignisdaten hochladen und eine Entscheidungslogik erstellen, um die Ergebnisse den Vorhersagen zuzuordnen (z.B. eine Betrugsuntersuchung einleiten, wenn das maschinelle Lernmodell eine potenziell betrügerische Aktivität vorhersagt). Mit Amazon Fraud Detector müssen keine Vorauszahlungen, langfristigen Verpflichtungen oder Infrastruktur verwaltet werden, und die Kunden zahlen nur für ihre tatsächliche Nutzung des Dienstes. Um mit dem Amazon Fraud Detector zu beginnen, besuchen Sie http://aws.amazon.com/fraud-detector

Heute gehen Organisationen auf der ganzen Welt jedes Jahr Dutzende Milliarden Dollar durch Online-Betrug verloren. Infolgedessen investieren viele Unternehmen in große, teure Betrugsmanagementsysteme. Diese Systeme basieren häufig auf handkodierten Regeln, die zeitaufwändig einzurichten, teuer anzupassen und schwer auf dem neuesten Stand zu halten sind, da sich die Betrugsmuster ändern – was alles zu einer geringeren Genauigkeit führt. Dies führt dazu, dass Unternehmen gute Kunden als Betrüger ablehnen, kostspieligere Betrugsprüfungen durchführen und Gelegenheiten verpassen, die Betrugsraten zu senken. Amazon hat in den letzten 20 Jahren beträchtliche Investitionen getätigt, um betrügerische Aktivitäten mit Hilfe ausgeklügelter Techniken des maschinellen Lernens zu bekämpfen, die die Reibung zwischen den Kunden minimieren und gleichzeitig den schlechten Akteuren immer einen Schritt voraus sind.

Amazon Fraud Detector bietet einen vollständig verwalteten Dienst, der maschinelles Lernen zur Erkennung von potenziellem Betrug in Echtzeit verwendet (z. B. Online-Zahlungs- und Identitätsbetrug, die Einrichtung gefälschter Konten, Missbrauch von Treuhandkonten und Promotion-Codes usw.) und auf derselben Technologie basiert, die auch von Amazon.com verwendet wird – ohne dass Erfahrung mit maschinellem Lernen erforderlich ist. Mit dem Amazon Fraud Detector verwenden Kunden ihre historischen Daten von sowohl betrügerischen als auch legitimen Transaktionen, um maschinelle Lernmodelle zu erstellen, zu trainieren und einzusetzen, die in Echtzeit und mit geringer Latenz Betrugsrisikovorhersagen liefern. Zu Beginn laden Kunden historische Ereignisdaten (z. B. Transaktionen, Kontoregistrierungen, Einlösung von Treuepunkten usw.) auf den Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) hoch, wo sie während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden und zur Anpassung der Schulung des Modells verwendet werden. Kunden müssen nur zwei beliebige Attribute angeben, die mit einem Ereignis verbunden sind (z.B. Logins, Anlegen eines neuen Kontos usw.) und können optional weitere Daten hinzufügen (z.B. Rechnungsadresse oder Telefonnummer). Basierend auf der Art des Betrugs, den die Kunden vorhersagen möchten, wird Amazon Fraud Detector die Daten vorverarbeiten, einen Algorithmus auswählen und ein Modell trainieren. Amazon Fraud Detector verwendet Modelle des maschinellen Lernens, die auf Amazons über 20-jähriger Erfahrung mit Betrug basieren, um Muster zu erkennen, die häufig mit betrügerischen Aktivitäten in Verbindung gebracht werden. Dadurch wird die Genauigkeit des trainierten Modells verbessert, auch wenn die Anzahl der betrügerischen Beispiele, die ein Kunde Amazon Fraud Detector zur Verfügung stellt, gering ist. Amazon Fraud Detector trainiert und setzt ein Modell bis zu einem vollständig verwalteten, privaten Application Programming Interface (API) Endpunkt ein. Kunden können neue Aktivitäten (z.B. Anmeldungen oder neue Käufe) an die API senden und erhalten eine Antwort auf das Betrugsrisiko, die eine genaue Bewertung des Betrugsrisikos enthält. Auf der Grundlage des Berichts kann die Anwendung eines Kunden die richtige Vorgehensweise bestimmen (z.B. einen Kauf annehmen oder zur Überprüfung an einen Mitarbeiter weiterleiten). Mit dem Amazon Fraud Detector können Kunden mit maschinellem Lernen Betrug schneller, einfacher und genauer aufdecken und gleichzeitig Betrug von vornherein verhindern.

„Kunden aller Größen und Branchen haben uns erzählt, dass sie viel Zeit und Mühe aufwenden, um die Anzahl der Betrugsfälle auf ihren Websites und Anwendungen zu verringern“, sagte Swami Sivasubramanian, Vice President, Amazon Machine Learning, Amazon Web Services Inc. „Durch die Nutzung von 20 Jahren Erfahrung in der Betrugserkennung in Verbindung mit einer leistungsstarken Technologie des maschinellen Lernens freuen wir uns, unseren Kunden den Amazon Fraud Detector anbieten zu können, so dass sie potentielle Betrugsfälle automatisch erkennen, Zeit und Geld sparen und die Kundenerfahrung verbessern können – und das ganz ohne Erfahrung mit maschinellem Lernen.

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    • Entwickler mit Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens, die das Angebot von Amazon Fraud Detector erweitern möchten, können Amazon Fraud Detector mithilfe einer Kombination aus maschinellen Lernmodellen, die mit Amazon Fraud Detector erstellt wurden, und solchen, die mit Amazon SageMaker erstellt wurden, anpassen (ein vollständig verwalteter Service für die schnelle Erstellung, Schulung und Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen). Amazon Fraud Detector ist heute in US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), EU (Irland), Asien-Pazifik (Singapur) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar. In den kommenden Monaten werden weitere Regionen hinzukommen.

    GoDaddy ist die weltweit größte Dienstleistungsplattform für Unternehmer rund um den Globus und hat es sich zur Aufgabe gemacht, ihre weltweite Gemeinschaft von über 19 Millionen Kunden zu stärken, indem sie ihnen alle Hilfe und Tools zur Verfügung stellt, die sie für ihr Online-Wachstum benötigen. „GoDaddy hat sich verpflichtet, betrügerische Konten zu verhindern, und wir verstärken kontinuierlich unsere Fähigkeiten, solche Konten bei der Anmeldung automatisch zu erkennen“, sagte John Kercheval, Senior Director, Identity Services Group bei GoDaddy. „Wir haben vor kurzem begonnen, den Amazon Fraud Detector zu verwenden, und wir freuen uns, dass er niedrige Implementierungskosten und einen Self-Service-Ansatz für den Aufbau eines maschinellen Lernmodells bietet, das auf unser Unternehmen zugeschnitten ist. Das Modell kann problemlos in unserem neuen Kontoprozess eingesetzt und verwendet werden, ohne die Anmeldeerfahrung für legitime Kunden zu beeinträchtigen. Das Modell, das wir mit dem Amazon Fraud Detector erstellt haben, ist in der Lage, wahrscheinlich betrügerische Anmeldungen sofort zu erkennen, daher sind wir mit den Ergebnissen sehr zufrieden und freuen uns darauf, noch mehr zu erreichen“.

    Truevo stellt einfache, intuitive und benutzerfreundliche Zahlungsprodukte her, die es ihren Kunden ermöglichen, Zahlungen mühelos zu erhalten, so dass sie sich auf das Wachstum ihres Unternehmens konzentrieren können. „Amazon Fraud Detector hat es uns ermöglicht, die Abläufe drastisch zu verbessern, unsere Flexibilität zu erhöhen, um auf schlechte Akteure zu reagieren, und eine größere Kontrolle über Systeme und Prozesse zu haben. Ursprünglich haben wir eine interne und eine externe Lösung geprüft. Als Amazon Fraud Detector angekündigt wurde, änderten wir sofort den Kurs. Wir sind seit vielen Jahren Kunde von AWS und haben großes Vertrauen in die Produkte von Amazon“, sagte Charles Grech, COO von Truevo. „Mit dem Amazon Fraud Detector sind wir nicht mehr an die herkömmlichen Beschränkungen von On-Premises- oder SaaS-Angeboten gebunden. Stattdessen haben wir die Flexibilität, einen auf maschinellem Lernen basierenden Dienst an unsere Bedürfnisse anzupassen, und die Möglichkeit, die Nur-Regeln-Option von AWS zu nutzen, während wir bei Bedarf problemlos auf volle maschinelle Lernfähigkeiten skalieren können. Dadurch sparte Truevo 3-6 Monate an Entwicklungszeit! Tatsächlich haben wir unser erstes Prototypmodell innerhalb von 30 Minuten bereitgestellt. Insgesamt arbeiten wir mit größerem Vertrauen in unsere Fähigkeit, Betrug in Echtzeit zu erkennen. Wir sind besser in der Lage, Regelerkennungen einzusetzen, wenn wir merkwürdige Aktivitäten bemerken, die wir vielleicht nicht ganz verstehen, die wir aber unterbinden müssen. Wir sind in der Lage, auf die sich ständig ändernden regulatorischen und Systemanforderungen zu reagieren und uns an diese anzupassen, so dass wir stets auf dem Laufenden bleiben“.

    ActiveCampaign bietet 100.000 kleinen und wachsenden Unternehmen auf der ganzen Welt Software zur Definition der Kategorie Customer Experience Automation. „In Q1/Q2 2020 erlebten wir einen Anstieg der Konten, die für Phishing-Angriffe genutzt werden. Infolgedessen mussten wir unsere bestehende, selbst entwickelte Lösung mit stärkeren Transaktionsdaten und Signalen ergänzen, um die schlechten Akteure früher zu identifizieren. Eine skalierbare Lösung auf der Grundlage des prädiktiven maschinellen Lernens war für uns als wachsendes Unternehmen selbst wichtig“, sagte Alex Burch, Senior Email Operations Engineer bei ActiveCampaign. „Der Amazon Fraud Detector machte es uns leicht, mit unseren eigenen Daten ein Modell zu erstellen, das Kontoanmeldungen, die zu Phishing-Angriffen führen, genau identifiziert. Noch wichtiger ist, dass wir diese Ergebnisse mit einer sehr niedrigen False-Positive-Rate erzielen konnten, was keinen zusätzlichen Arbeitsaufwand für unser Betriebspersonal bedeutet. Amazon Fraud Detector verfügt über ein wettbewerbsfähiges Preismodell, und wir können das Modell problemlos in unseren bestehenden Workflow integrieren“.

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