AWS通過欺詐檢測器的普遍可用性來加強AI服務陣容

Amazon Web Services Inc.今天宣布了Fraud Detector的全面可用性，該服務使組織能夠構建自定義的機器學習模型來捕獲欺詐活動，例如欺詐交易。

該服務使用與AWS母公司Amazon.com Inc.相同的技術來打擊其電子商務市場上的欺詐活動。根據云巨頭的說法，它不需要任何機器學習知識。

欺詐檢測器提供對涵蓋不同用例的現成欺詐檢測AI模板的選擇。用戶可以選擇最適合其項目需求的模型，然后在公司的交易日志中訓練該模型。從理論上講，為組織處理的特定交易類型定制模型的能力比預先在通用數據集上訓練的預先包裝的AI可以實現更高的檢測準確性。

Fraud Detector中的AI創建過程非常簡單。用戶將他們的交易日志上傳到AWS的對象存儲服務S3，定義他們希望AI尋找的活動類型，然后訓練他們的模型。經過半小時到兩個小時的處理，欺詐檢測器通過可插入公司系統的應用程序編程接口使訓練后的模型可用。

要求更高的企業可以在服務中使用自己的模型。通過與SageMaker(Amazon的托管AI平臺)集成，這成為可能，該平臺提供了用于構建和訓練神經網絡的開發人員工具。

AWS將Fraud Detector定位為傳統欺詐檢測系統的替代產品，該傳統欺詐檢測系統需要分析師手動創建規則以阻止交易。該服務還有望為建立自己的檢測基礎架構的公司縮短開發時間。付款處理提供商Truevo的首席運營官Charles Grech說，他的公司通過部署服務避免了三到六個月的開發時間。

AWS通過欺詐檢測器瞄準了一個大市場。據估計，僅在美國，去年僅支付卡欺詐就已造成超過160億美元的損失，而據亞馬遜稱，在線欺詐每年給全球公司造成數百億美元的損失。

AWS亞馬遜機器學習小組副總裁Swami Sivasubramanian說：“各種規模和所有行業的客戶都告訴我們，他們花費了大量的時間和精力來減少網站和應用程序上的欺詐行為。”

開發人員可以使用越來越多的AI工具，其中許多都是開源的，這些工具涵蓋了范圍不斷擴大的用例。主要的云提供商已尋求通過為關鍵企業用例提供越來越專業化的AI服務來使自己的平臺與眾不同，這是欺詐檢測器不斷發展的趨勢。最近進入此類別的另一個建議是Google LLC于上周在公開Beta版中推出的Recommendations AI服務 ，該服務使電子商務能夠開發定制的產品推薦模型。