¿Por qué elegir Amazon Fraud Detector?

Amazon Fraud Detector, un servicio completamente administrado basado en más 20 años de información de Amazon, ayuda a los clientes a identificar las actividades potencialmente fraudulentas y detectar más fraudes en línea con mayor rapidez. Con Amazon Fraud Detector, solo pagará por lo que utilice. Además, no se requieren pagos mínimos ni compromisos iniciales. Se le cobrará por las horas de informática utilizadas para formar y alojar sus modelos, la cantidad de almacenamiento que utilice y la cantidad de predicciones de fraudes que realice.

Prueba gratuita

Regístrese ahora para probar gratis Amazon Fraud Detector durante dos meses. La oferta incluye 50 horas de informática para el entrenamiento del modelo, hasta 500 horas de informática para el alojamiento del modelo, 20 GB de datos de eventos almacenados al mes, 30 000 predicciones de Online Fraud Insight, 30 000 predicciones de Transaction Fraud Insights, 30 000 predicciones de fraude basadas en reglas al mes y 1 millón de predicciones de Account Takeover Insight durante los dos primeros meses.

Resumen de precios

El almacenamiento de datos de eventos en Amazon Fraud Detector se cobra por gigabyte (GB). El almacenamiento de datos es opcional. Los datos de los eventos pueden almacenarse mediante la carga de eventos históricos o al generar predicciones.

Amazon Fraud Detector aplica cargos por las horas de informática consumidas para formar un modelo personalizado con sus datos. Una hora de informática representa una hora de capacidad informática con 8 CPU virtuales y una memoria de 32 GB. Fraud Detector elige automáticamente el tipo de instancias más rápido y eficiente para formar los datos. La instancia puede superar las especificaciones de referencia. Por lo tanto, la cantidad de horas de cómputo facturadas puede ser superior a la cantidad de horas de entrenamiento transcurridas.

Fraud Detector cobrará por hora la capacidad informática para el alojamiento en diferido de sus modelos implementados, de modo que estén disponibles para las predicciones en tiempo real.

Fraud Detector aplica cargos por predicción de fraudes. El precio que se le cobra varía en función de si utiliza un modelo de machine learning de Amazon Fraud Detector o si evalúa el fraude mediante el uso exclusivo de reglas. El precio por predicción es el mismo para las predicciones en tiempo real y por lotes. Las predicciones de fraudes se agregan al uso mensual y se facturan de acuerdo con los niveles de precios. Las predicciones que utilizan un modelo importado de Amazon SageMaker se valoran como predicciones basadas en reglas.

Información sobre precios

Procesamiento de datos y almacenamiento    Precios
Procesamiento de datos y almacenamiento 0,10 USD por GB
Formación y alojamiento de modelos             Precios
Entrenamiento de modelos 0,39 USD por hora
Alojamiento de modelos 0,06 USD por hora
Predicciones de fraudes Precios
Información sobre fraudes en línea  
Primeras 100 000 predicciones al mes                                 0,0300 USD por predicción
Más de 100 000 predicciones al mes 0,0075 USD por predicción
Información sobre fraudes en transacciones  
Primeras 100 000 predicciones al mes 0,0300 USD por predicción
Más de 100 000 predicciones al mes 0,0075 USD por predicción
Predicciones de fraudes basadas en reglas  
Primeras 400 000 predicciones al mes 0,00500 USD por predicción
Próximas 800 000 predicciones al mes 0,00250 USD por predicción
Más de 1 200 000 predicciones al mes 0,00125 USD por predicción
Información de toma de control de cuenta  
Primeras 10 000 000 predicciones al mes 0,0010 USD por predicción
Próximas 90 000 000 predicciones al mes 0,0005 USD por predicción
Más de 100 000 000 predicciones al mes 0,0003 USD por predicción

Ejemplo 1: detección de fraudes en línea en tiempo real para un vendedor de comercio electrónico

Supongamos que es un comerciante de comercio electrónico que busca protegerse de las órdenes y reintegros de compras de usuarios sin registrar de alto riesgo. Carga 5 GB de datos y forma un solo modelo dos veces al mes, donde cada formación requiere 10 horas de informática para completarse. Además, implementa uno de los modelos para todo el mes y lo utiliza para generar 1000 predicciones de fraudes en tiempo real por día. La factura del mes por usar Amazon Fraud Detector será la siguiente:

Cargo por procesamiento y almacenamiento de datos = 5 GB x 0,10 USD por GB = 0,50 USD

Cargo por formación = 10 horas de informática x 2 formaciones x 0,39 USD por hora de informática = 7,80 USD

Cargo por alojamiento = 30 días x 24 horas x 1 modelo x 0,06 USD por hora de informática = 43,20 USD

Cargo por predicción de fraudes (en tiempo real y por lotes) = 1000 predicciones al día x 30 días x 0,03 USD por predicción de información sobre fraudes en línea = 900 USD

Costo total = 0,50 USD + 7,80 USD + 43,20 USD + 900 USD = 951,50 USD

Ejemplo 2: detección de fraude en transacciones para un proveedor de servicios de pago

Como proveedor de servicios de pago que ofrece soluciones de aceptación con tarjetas no presentes, busca reducir el fraude en las transacciones al marcar los pagos sospechosos. Planea implementar un modelo de machine learning y un sistema de toma de decisiones basado en reglas. Supongamos que carga 20 GB y forma dos modelos una vez al mes y que cada formación consume 10 horas de informática para completarse. Entonces, elige el modelo de mejor rendimiento y lo implementa durante todo el mes. Genera 20 000 predicciones de fraudes en tiempo real al día (lo que da lugar a 600 000 transacciones al mes) y 1000 decisiones de predicción de fraudes basadas en reglas al día (lo que da lugar a 30 000 transacciones al mes). La factura del mes por usar Amazon Fraud Detector será la siguiente:

Cargo por procesamiento y almacenamiento de datos = 20 GB x 0,10 USD por GB = 2 USD

Cargo por formación = 2 modelos x 10 horas de informática x 2 formaciones x 0,39 USD por hora de informática = 15,60 USD

Cargo por alojamiento = 30 días x 24 horas x 1 modelo x 0,06 USD por hora de informática = 43,20 USD

Cargo por predicción de fraudes basada en ML (en tiempo real) para las primeras 100 000 predicciones = 100 000 predicciones x 0,03 USD por predicción de información sobre fraudes en transacciones = 3000 USD

Cargo por predicción de fraudes basada en ML (en tiempo real) para las primeras 500 000 predicciones = 500 000 predicciones x 0,075 USD por predicción de información sobre fraudes en transacciones = 3750 USD

Cargo por predicción de fraudes basada en reglas = 1000 predicciones por día x 30 días x 0,005 USD por predicción de fraudes basada en reglas = 150 USD

Costo total = 2 USD + 15,60 USD + 43.20 USD + 3000 USD + 3750 USD + 150 USD = 6960,80 USD