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Como funciona o Amazon Fraud Detectore
O Amazon Fraud Detector cria um modelo de aprendizado de máquina personalizado para detectar possíveis atividades on-line fraudulentas em sua empresa. Para começar, conceda conceda seguinte ao caso de uso comercial. Dependendo do seu caso de uso comercial, o Amazon Fraud Detector recomenda um tipo de modelo que será usado para criar um modelo de detecção de fraudes para você. Além disso, ele também fornece informações sobre os elementos de dados que você precisa fornecer como parte dos dados históricos da sua empresa. O Amazon Fraud Detector usa o conjunto de dados históricos para criar e treinar automaticamente um modelo personalizado para você.
O processo automatizado de treinamento de modelos envolve a escolha de um algoritmo de aprendizado de máquina que detecta fraudes em seu caso de uso comercial específico, a validação dos dados fornecidos e a realização de manipulações de dados para melhorar o desempenho do modelo. Depois de treinar o modelo, o Amazon Fraud Detector gera pontuações do modelo e outras métricas de desempenho do modelo. Você pode usar a pontuação e as métricas de desempenho para avaliar o desempenho do modelo. Se necessário, você pode adicionar ou remover elementos de dados do conjunto de dados fornecido para treinamento e treinar novamente o modelo para melhorar a pontuação do modelo.
Depois que o modelo é criado, treinado e ativado, você precisa configurar a lógica de decisão, também conhecida como regras, que diz ao modelo como interpretar os dados gerados pela sua empresa e atribuir resultados sobre como lidar com a interpretação de cada atividade. Os resultados podem representar ações como aprovar ou revisar a atividade, ou podem representar os níveis de risco da atividade, como alto risco, médio risco e baixo risco.
Um detector é um contêiner que contém seu modelo e as regras associadas. Você precisará criar, testar e implantar o detector em seu ambiente de produção.
O detector implantado em seu ambiente de produção fornece a capacidade de detecção de fraudes para seus aplicativos de negócios. Para realizar a avaliação de fraudes, o modelo compara todos os dados recebidos de sua atividade comercial com os dados históricos da sua empresa e usa seus sofisticados algoritmos de aprendizado de máquina com as regras que você criou para analisar os resultados e atribuir resultados. Com o Amazon Fraud Detector, você pode avaliar dados de uma única atividade comercial em tempo real ou avaliar dados de várias atividades comerciais off-line.
Digamos que você tenha uma empresa que tenha a transferência de fundos on-line como uma de suas atividades. Você quer usar o Amazon Fraud Detector para detectar solicitações fraudulentas de transferência de fundos em tempo real. Para começar, você precisará primeiro fornecer ao Amazon Fraud Detector dados de solicitações anteriores de transferência de fundos. O Amazon Fraud Detector usa esses dados para criar e treinar um modelo personalizado para detectar solicitações fraudulentas de transferências de fundos. Em seguida, você cria um detector adicionando o modelo e configurando regras para que seu modelo interprete os dados. Um exemplo de regra para atividades de transferência de fundos on-line pode ser, se a solicitação de transferência de fundos for proveniente dexyz@example.comendereço de e-mail, envie a solicitação de revisão. No ambiente de produção da sua empresa, quando chega uma solicitação de transferência de fundos, o modelo analisa os dados que vieram com a solicitação e usa a regra para atribuir o resultado. Em seguida, você pode realizar uma ação na solicitação, dependendo do resultado atribuído.
O Amazon Fraud Detector usa componentes como conjunto de dados de treinamento, modelo, detector, regras e resultados para fornecer à sua empresa uma lógica de avaliação de fraudes.
Para obter informações sobre o fluxo de trabalho que você usará para detectar fraudes usando o Amazon Fraud Detector, consulteDetecção de fraudes com o Amazon Fraud Detector
