亚马逊今天宣布公开推出欺诈检测器，这是一种完全托管的服务，由机器学习提供支持，可识别潜在的欺诈活动，例如在线支付和身份盗窃。它于去年12月在亚马逊re：Invent 2019大会上首次亮相，现已在部分地区的Amazon Web Services(AWS)客户中普遍使用。

每年，在线欺诈都会使世界各地的公司花费大量时间和资金。注册舞弊审查员协会报告称，企业每年损失给舞弊者的金钱超过3.5万亿美元。大型企业特别容易受到欺诈支付，那些收入超过十亿$ 1经历了7个百分点，2018年跳到87%。

欺诈检测器-包括在其早期采用者GoDaddy，Truevo和ActiveCampaign中-旨在通过AI来解决这一问题。AWS客户提供电子邮件地址，IP地址以及其他历史交易和账户注册数据，以及指示哪些交易合法和哪些欺诈的标记。亚马逊利用这些信息，并使用算法以及在亚马逊零售业务的消费者方面开发的数据检测器来构建定制模型，以识别潜在的恶意电子邮件域和IP地址形成之类的东西。创建模型后，客户可以创建，查看和更新??规则以启用基于模型预测的操作，而无需依赖其他模型。

欺诈检测器使管理员可以根据风险有选择地引入其他步骤或检查。例如，他们可以设置客户帐户注册工作流程，以仅对具有高风险特征的注册要求其他电子邮件和电话验证步骤。此外，欺诈检测器可以识别更可能滥用“先试后买”程序的帐户，并在处理和履行订单之前标记可疑的在线支付交易。

所有这些都通过私有终结点API公开，可以将其合并到客户端的服务和应用中。亚马逊声称，欺诈检测器的机器学习模型平均比传统方法识别出多达80%的潜在不良行为者。

亚马逊在一份新闻稿中写道：“借助这项全面管理的服务，客户可以通过机器学习更快，更轻松，更准确地检测欺诈，同时还可以从一开始就防止欺诈发生。”“欺诈检测器可以检测……在线支付和身份欺诈，创建伪造帐户，会员帐户和促销代码滥用……而无需机器学习经验。”

在Amazon普遍提供AI驱动的代码审查服务CodeGuru之后，才推出Fraud Detector。它与现有的集成开发环境(IDE)集成，并利用在10,000多个最受欢迎的开源项目中经过培训的AI算法来评估代码的编写过程。在存在问题的地方，例如效率低下和效率低下的代码行，CodeGuru提供了易于理解的注释，以解释问题所在并建议可能的补救措施。

(编辑：互联网 作者：互联网)