Definition Was ist der Amazon Fraud Detector?

Autor / Redakteur: Dipl.-Ing. (FH) Stefan Luber / Nico Litzel

Der Amazon Fraud Detector ist ein voll verwalteter, im Rahmen der Amazon Web Services erbrachter Online-Service. Mit ihm lassen sich betrügerische Aktivitäten im Online-Umfeld automatisiert erkennen. Ein mit eigenen Daten trainiertes Machine-Learning-Modell identifiziert betrügerische Online-Aktivitäten wie Identitätsbetrug oder Zahlungsbetrug. Der Service lässt sich über eine API für die Erkennung in Echtzeit ansprechen.

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Amazon Fraud Detector ist der Name eines voll verwalteten und seit 2020 allgemein verfügbaren Online-Services von Amazon zur Betrugserkennung. Er wird im Rahmen der Amazon Web Services (AWS) erbracht. Der Service basiert auf den jahrelangen Erfahrungen von Amazon in der Betrugserkennung und lässt sich beispielsweise im Online-Handel einsetzen. Zu den Betrugsarten, die der Fraud Detector erkennt, gehören unter anderem Identitätsbetrug, Zahlungsbetrug, betrügerische Registrierungsvorgänge, Gutscheinmissbrauch oder betrügerische Verkäuferbewertungen.

Technisch basiert die Betrugserkennung auf maschinellem Lernen. Der Anwender benötigt allerdings kein spezifisches Machine Learning Know-how, um den Service zu nutzen. Ein von Amazon bereitgestelltes Machine-Learning-Modell wird an die kundenspezifischen Anforderungen angepasst und mit den Daten des Kunden trainiert. Die hierfür notwendigen Schritte sind automatisiert und benötigen keine Programmiererfahrung. Nach dem Training ist das Modell in der Lage, betrügerische Aktivitäten für ein spezifisches Geschäftsszenario quasi in Echtzeit mit niedriger False-Positive-Rate zu identifizieren.

Zur Echtzeitbetrugserkennung stellt der Service eine API zur Verfügung. Der Amazon Fraud Detector lässt sich bei Bedarf mit Betrugserkennungsmodellen kombinieren, die in Amazon SageMaker erstellt wurden. Das Pricing des Amazon Fraud Detectors ist nutzungsabhängig. Es fallen weder Einmalkosten noch Mindestgebühren oder Vorauszahlungen an. Die zu zahlenden Kosten sind abhängig von den Datenverarbeitungsstunden zum Trainieren des Machine-Learning-Modells mit den eigenen Daten, von der Rechenleistung zum Hosting des bereitgestellten Modells und von der Anzahl und der Art der erstellten Echtzeit-Betrugsvorhersagen.

Die Funktionsweise des Amazon Fraud Detectors

Um den Amazon Fraud Detector produktiv in der Online-Betrugserkennung einzusetzen, sind einige vorbereitende Tätigkeiten notwendig. Zunächst muss der Anwender eine Vorlage für das Machine-Learning-Modell auswählen, das für die Erkennung einer bestimmte Form des Online-Betrugs geeignet ist. Die Vorlage kombiniert vordefinierte Funktionen und Algorithmen, die für spezielle Arten des Betrugs optimiert sind. Im nächsten Schritt stellt der Anwender dem Fraud Detector eigene historische Daten zur Verfügung, die typische Online- und Betrugsaktivitäten seines Geschäftsszenarios enthalten. Der Service findet automatisch das am besten geeignete Machine-Learning-Modell und trainiert es mit den bereitgestellten Daten. Als abschließende Tätigkeit richtet der Anwender die Regeln und die Entscheidungslogik ein. Er kann beispielsweise festlegen, bei welchen Schwellwerten Aktivitäten als verdächtig eingestuft werden oder Transaktionen einer zusätzlichen Prüfung unterzogen werden sollen. Ist der Fraud Detector trainiert und eingerichtet, lässt er sich über eine API in die produktiven Onlinefunktionen einer Webseite einbinden. Er ist dann in der Lage, betrügerische Aktivitäten beispielsweise direkt noch während eines Bestellvorgangs in nahezu Echtzeit zu identifizieren und den Webseitenbetreiber darüber zu informieren. So lassen sich kritische Online-Aktivitäten auf potenzielle Betrugsrisiken überprüfen.

Typische Anwendungsfälle des Amazon Fraud Detectors und identifizierbare Betrugsfälle

Der Amazon Fraud Detector ist vielfältig einsetzbar. Typischer Anwendungsfall ist die Betrugserkennung im Online-Handel. Er erkennt legitime oder betrügerische Kundenkontenregistrierungen oder reduziert das Risiko betrügerischer Zahlungsaktivitäten. Zu den vom Fraud Detector erkannten Betrugsfällen zählen beispielsweise:

  • verdächtige Kundenkontenregistrierungen
  • Identitätsbetrug
  • betrügerische Kontenübernahmen
  • Gutscheinmissbrauch
  • Missbrauch von Treueprogrammen
  • Missbrauch bei Warenrücksendungen
  • betrügerische Zahlungsaktivitäten
  • betrügerische Verkäuferbewertungen
  • betrügerische Gast-Checkouts

Die typischen Vorteile durch den Einsatz des Amazon Fraud Detectors

Der Einsatz des Amazon Fraud Detectors zur Online-Betrugserkennung bietet zahlreiche Vorteile. Der Service ist voll verwaltet. Kunden benötigen keine eigene IT-Infrastruktur, Programmierkenntnisse oder spezielles Machine Learning Know-how. Die bereitgestellten und mit Kundendaten trainierten Machine-Learning-Modelle bieten eine hohe Genauigkeit in der Betrugserkennung mit niedriger False-Positive-Rate. In die Betrugserkennung fließen die Erfahrungen und das über viele Jahre gesammelte Wissen von Amazon mit ein. Hoch effiziente und für individuelle Geschäftsanforderungen maßgeschneiderte Betrugserkennungsmodelle sind binnen kurzer Zeit erstellt und einsatzbereit. Die Betrugserkennungs-API lässt sich produktiv in die Onlinefunktionen des eigenen Geschäftsszenarios einbinden und erlaubt das Erkennen betrügerischer oder risikobehafteter Online-Aktivitäten quasi in Echtzeit. Weitere Vorteile des Amazon Fraud Detectors sind:

  • nutzungsabhängiges Pricing – keine Einmalkosten, Mindestgebühren oder Vorauszahlungen zu leisten
  • selbst erstellte Betrugserkennungsmodelle aus Amazon SageMaker lassen sich in die Betrugserkennung mit dem Amazon Fraud Detector einbinden
  • zahlreiche Vorlagen für bestimmte Formen des Online-Betrugs verfügbar
  • zuverlässige Erkennung vieler verschiedener Arten von Online-Betrugsfällen
  • automatisierte Reaktion auf Basis von selbst definierbaren Regeln
  • intuitive Benutzeroberfläche zur Betrachtung, Analyse und Verwaltung der Betrugsvorhersagen und der Entscheidungslogik

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