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AWS anuncia la disponibilidad de Amazon Fraud Detector

[31/07/2020] Amazon Web Services Inc. (AWS) anunció la disponibilidad general de Amazon Fraud Detector, un servicio gestionado que facilita la rápida identificación de actividades en línea potencialmente fraudulentas, como el pago en línea y el fraude de identidad.

"Utilizando el aprendizaje automático bajo el capó y basándose en más de 20 años de experiencia en la detección de fraudes de Amazon, Amazon Fraud Detector identifica automáticamente la actividad potencialmente fraudulenta en milisegundos, sin necesidad de tener experiencia en aprendizaje automático. Con sólo unos pocos clics en la consola de Amazon Fraud Detector, los clientes pueden seleccionar una plantilla de modelo de aprendizaje automático preconstruida, cargar datos de eventos históricos, y crear una lógica de decisión para asignar resultados a las predicciones (por ejemplo, iniciar una investigación de fraude cuando el modelo de aprendizaje automático predice una actividad potencialmente fraudulenta), comentó Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Aprendizaje Automático de Amazon, Amazon Web Services Inc.  

El ejecutivo anotó que Amazon Fraud Detector proporciona un servicio gestionado que utiliza el aprendizaje automático para detectar posibles fraudes en tiempo real (por ejemplo, el pago en línea y el fraude de identidad, la creación de cuentas falsas, el abuso de cuentas de fidelidad y códigos de promoción, etc.), basado en la misma tecnología utilizada por Amazon.com, sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático.

"Con Amazon Fraud Detector, los clientes utilizan sus datos históricos de transacciones tanto fraudulentas como legítimas para crear, capacitar y desplegar modelos de aprendizaje automático que proporcionan predicciones de riesgo de fraude en tiempo real y con baja latencia. Para empezar, los clientes cargan datos de eventos históricos (por ejemplo, transacciones, registros de cuentas, redención de puntos de fidelidad, etc.) en el servicio de almacenamiento simple de Amazon (Amazon S3), donde se codifican en tránsito y en reposo y se utilizan para personalizar la capacitación del modelo. Los clientes sólo necesitan proporcionar dos atributos cualquiera asociados con un evento (por ejemplo, inicios de sesión, creación de una nueva cuenta, etc.) y pueden, opcionalmente, añadir otros datos (por ejemplo, dirección de facturación o número de teléfono), explicó Sivasubramanian.

Basándose en el tipo de fraude que los clientes quieren predecir, agregó el ejecutivo, Amazon Fraud Detector pre-procesará los datos, seleccionará un algoritmo y entrenará un modelo.

"Esto mejora la precisión del modelo entrenado, incluso si el número de ejemplos fraudulentos proporcionados por un cliente al Amazon Fraud Detector es bajo. Amazon Fraud Detector entrena e implementa un modelo en un punto final de la Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) totalmente administrado y privado. Los clientes pueden enviar nuevas actividades (por ejemplo, inscripciones o nuevas compras) a la API y recibir una respuesta sobre el riesgo de fraude, que incluye una puntuación precisa sobre el riesgo de fraude. En base al informe, la aplicación de un cliente puede determinar el curso de acción correcto (por ejemplo, aceptar una compra o pasarla a un humano para su revisión). Con Amazon Fraud Detector, los clientes pueden detectar el fraude de manera más rápida, fácil y precisa con el aprendizaje de la máquina, a la vez que evitan que el fraude ocurra en primer lugar, indicó Sivasubramanian.

Agregó que, los desarrolladores con experiencia en aprendizaje de máquinas que quieran ampliar lo que ofrece Amazon Fraud Detector, pueden personalizarlo utilizando una combinación de modelos de aprendizaje de máquinas construidos con él y los construidos con Amazon SageMaker (un servicio totalmente gestionado para construir, capacitar y desplegar modelos de aprendizaje de máquinas rápidamente). El Amazon Fraud Detector está disponible en el Este de los Estados Unidos (N. Virginia), Este de los Estados Unidos (Ohio), Oeste de los Estados Unidos (Oregon), UE (Irlanda), Asia Pacífico (Singapur), y Asia Pacífico (Sydney), con disponibilidad en regiones adicionales en los próximos meses.