导读在线欺诈是电子商务领域价值十亿美元的问题亚马逊长期以来使用机器学习技术来消除欺诈行为，现在使客户能够使用该技术随着电子商务的不断发
在线欺诈是电子商务领域价值十亿美元的问题
亚马逊长期以来使用机器学习技术来消除欺诈行为，现在使客户能够使用该技术
随着电子商务的不断发展，欺诈行为也是如此。每年，这种方式造成的损失达数百亿美元-每当找到解决方案时，网络罪犯都会迅速找到规避它们的方法。
即使在2020年，无数技术也已成功运行。从“友好欺诈”，客户要求将货物由一盗卡购买或不争气，身份盗窃，当欺诈者获取，使用他人身份识别的个人信息进行购买-有很多门开放给不良行为者让零售商自掏腰包。
亚马逊的成功之路和持续的统治地位可能经常会引起正当的审查，但很难低估该平台及其技术对小型零售商的影响，以及零售领域的创新。实际上，根据IDC的一项调查，90%的小型零售商将亚马逊视为“业务推动者”。取得成功的另一部分原因在于，在过去20年中，它在打击网络欺诈方面投入了大量资金。现在，该公司正在向客户提供该技术。
由AWS启动的Amazon Fraud Detector可以自动执行耗时且昂贵的步骤来构建，训练和部署用于欺诈检测的机器学习模型，从而使客户更容易地利用该技术。
它根据客户自己的数据集定制其创建的每个模型，从而使其比当前的“一刀切”的解决方案更加准确。
在线零售巨头在其 官方新闻稿中指出：“只需在Amazon Fraud Detector控制台中单击几下，客户就可以选择预构建的机器学习模型模板，上传历史事件数据并创建决策逻辑以将结果分配给预测”，例如在机器学习模型预测潜在的欺诈活动时启动欺诈调查。
首先，客户需要将历史事件数据上传到公司的云存储服务Amazon S3。然后，对数据进行加密，并根据用户想要预测的欺诈类型将其用于定制机器学习模型的训练并选择算法。