Pelanggan Amazon Fraud Detector

Di AWS, kami menggunakan Amazon Fraud Detector untuk melindungi pelanggan dan bisnis kami. Amazon Fraud Detector sangat berguna ketika kami memasuki pasar atau geografi baru karena pengayaan input seperti Alamat IP dan Alamat Email akan memberikan dorongan segera bahkan ketika kami tidak memiliki data historis yang kuat. Dengan model Wawasan Penipuan Online otomatis Amazon Fraud Detector, kami mulai menangkap 35% lebih banyak pendaftaran akun penipuan di geografi baru. Selain itu, Amazon Fraud Detector memungkinkan kami melatih model untuk bagian baru bisnis hanya dalam waktu setengah hari, yang sebelumnya memakan waktu minimal seminggu.

Dua belas bulan yang lalu, kami mencari solusi deteksi penipuan yang tidak mengharuskan kami untuk berinvestasi besar-besaran dalam keahlian machine learning kami sendiri. Dengan harga bayar sesuai penggunaan yang transparan, Amazon Fraud Detector membantu kami untuk secara mudah membuat dan menggabungkan model machine learning baru yang efektif dan terjangkau ke dalam sistem kami yang sudah ada.

Sejak memperkenalkan Amazon Fraud Detector, tingkat pembatalan kami turun di bawah 2% (dibandingkan dengan sebelumnya sebesar 5%). Selain itu, angka penagihan balik kami sekarang paling rendah sejak awal berdirinya perusahaan. Bisnis sekarang dapat menerima lebih banyak pembayaran yang pasti akan dianggap berisiko dan ditolak oleh model kami sebelumnya. Namun, mungkin yang paling menyenangkan adalah hasil yang kami peroleh luar biasa dengan biaya operasional yang kira-kira sama dengan sebelumnya. Semua ini berdampak pada peningkatan jumlah pemesanan dan pendapatan serta penurunan kerugian karena penagihan balik

Dengan Amazon Fraud Detector, kami mengurangi transaksi penipuan sebesar 6%. Kecuali itu, kami mampu mengotomatiskan pemenuhan checkout sebesar lebih dari 90% dari transaksi yang sebelumnya pasti akan ditandai untuk ditinjau secara manual. Sekarang, kami melakukan peninjauan manual kurang dari 1% dari transaksi kami—turun dari angka 10%.

Sejak mengimplementasikan layanan ini, kami telah melihat peningkatan yang signifikan dalam skor Trustpilot kami, dan kami tahu ini adalah hasil dari otomatisasi deteksi checkout, serta penyempurnaan tambahan yang terus kami lakukan pada situs web. Kepercayaan adalah bagian besar dari nilai kami kepada pelanggan sehingga hal itu merupakan prestasi luar biasa bagi bisnis kami.

Amazon Fraud Detector telah menjadi tambahan yang sangat baik untuk deteksi Penipuan dan kemampuan mitigasi kami. Kemampuan untuk menulis aturan kustom yang sesuai dengan situasi unik kami, melatih model ML sesuai permintaan, dan integrasi yang lancar dengan layanan AWS lainnya memungkinkan kami membuat keputusan dengan cepat dan cerdas dan di saat yang sama tetap memiliki kendali penuh terhadap platform. AWS sangat membantu selama tahap pembuktian konsep dan telah menambahkan fitur ke platform sesuai dengan tren Penipuan.

Pendekatan deteksi penipuan berbasis aturan yang kami kembangkan untuk platform desain web sudah berhasil menghentikan aktor jahat, tetapi seiring berkembangnya bisnis, kami harus terus berkembang. Beberapa pendekatan yang kami coba mencegah penipuan, tetapi mahal untuk pengalaman pelanggan kami. Kami mulai menginvestigasi pendekatan berbasis machine learning (ML) yang akan membantu kami menyeimbangkan peningkatan pencegahan penipuan dengan mempertahankan pengalaman pelanggan yang lancar sehingga kami dapat bersiap dan berjalan dengan cepat. Kami sangat memerlukan Amazon Fraud Detector: layanan deteksi penipuan berbasis cloud yang akan memungkinkan kami membuat model ML yang disesuaikan dengan mudah dan berintegrasi dengan pendekatan kami yang ada. Kami mendapati proses membangun dan men-deploy “pendeteksi” penipuan berbasis ML itu mudah dan dapat diselesaikan dengan sumber daya kami yang ada. Dengan Amazon Fraud Detector, kami dapat meningkatkan akurasi lebih lanjut dan melihat penurunan dua digit dalam negatif palsu, yang memungkinkan kami menangkap lebih banyak aktor jahat. Selain itu, kami menghemat upaya berjam-jam yang akan diperlukan untuk membangun pendekatan berbasis ML dari awal dan mengintegrasikannya dengan solusi kami yang ada. Kami melihat banyak potensi untuk memperluas penggunaan Amazon Fraud Detector guna membantu kami menyediakan pengalaman desain web yang aman dan lancar sesuai harapan pelanggan.

GoDaddy berkomitmen mencegah akun penipuan dan kami terus meningkatkan kemampuan untuk secara otomatis mendeteksi akun semacam itu pada saat pendaftaran. Kami baru saja mulai menggunakan Amazon Fraud Detector dan kami senang biaya implementasinya rendah dan dengan pendekatan swalayan untuk membangun model pembelajaran mesin yang disesuaikan dengan bisnis kami. Model ini dapat dengan mudah diterapkan dan digunakan dalam proses akun baru kami tanpa memengaruhi proses pendaftaran bagi pelanggan yang sah. Model yang kami bangun dengan Amazon Fraud Detector dapat langsung mendeteksi kemungkinan penipuan pendaftaran sehingga kami sangat senang dengan hasilnya dan ingin meraih lebih banyak pencapaian lainnya.

Pada Q1/Q2 2020, terjadi lonjakan akun yang digunakan untuk serangan phishing. Alhasil, kami harus melengkapi solusi buatan internal kami dengan data transaksi dan sinyal yang lebih kuat untuk mengidentifikasi pelaku kejahatan lebih dini. Solusi yang dapat diskalakan menggunakan pembelajaran mesin prediktif penting bagi kami sebagai bisnis yang juga sedang tumbuh. Amazon Fraud Detector memudahkan pembangunan model menggunakan data kami sendiri yang secara akurat mengidentifikasi pendaftaran akun-akun penyebab serangan phishing. Dan yang lebih penting, hasil ini dapat kami peroleh dengan angka positif palsu yang sangat rendah, yang berarti tidak ada pekerjaan tambahan untuk staf operasional kami. Amazon Fraud Detector memiliki model harga kompetitif dan kami dapat dengan mudah mengintegrasikan model ini ke dalam alur kerja yang sudah ada.

Dengan Amazon Fraud Detector, kami dapat meningkatkan operasi secara drastis, meningkatkan fleksibilitas dalam merespons pelaku kejahatan, serta memiliki kontrol lebih besar terhadap sistem dan proses. Awalnya, kami saat itu tengah mengeksplorasi solusi internal dan pihak ke-3. Ketika Amazon Fraud Detector diumumkan, kami segera putar haluan. Kami telah bertahun-tahun menjadi pelanggan AWS dan sangat percaya pada produk Amazon. Dengan Amazon Fraud Detector, kami tidak lagi terikat oleh keterbatasan yang biasanya dimiliki solusi lokal atau SaaS. Justru kami memiliki fleksibilitas untuk mengadaptasi layanan yang diberdayakan Machine Learning untuk memenuhi kebutuhan kami dan kemampuan untuk menggunakan opsi hanya aturan AWS sekaligus dengan mudah meningkatkan kemampuan penuh Machine Learning saat dibutuhkan. Truevo berhasil menghemat 3-6 bulan pengembangan! Bahkan, kami menerapkan model prototipe pertama kami dalam waktu 30 menit.

Secara umum, kami beroperasi dengan lebih percaya diri pada kemampuan kami untuk mendeteksi penipuan secara waktu nyata. Kami lebih siap untuk menerapkan deteksi aturan bila kami melihat aktivitas janggal yang mungkin tidak sepenuhnya kami pahami, tetapi harus dihentikan. Kami mampu merespons dan beradaptasi dengan syarat peraturan dan skema yang terus berubah sehingga kami tetap menguasai permainan.

Di Clearly, kami senantiasa mencari cara untuk meningkatkan layanan pelanggan yang tiada duanya, sekaligus melindungi bisnis kami dengan lebih baik. Solusi deteksi penipuan kami sebelumnya melibatkan aturan hard-coding secara reaktif berdasarkan upaya penipuan sebelumnya dan investigasi manual terhadap semua transaksi mencurigakan. Hal ini membuat kami gagal mengidentifikasi penipuan dalam jumlah besar, menunda pesanan pelanggan akibat peninjauan manual, dan menambah biaya pemenuhan pesanan. Kami sempat ragu untuk mengeksplorasi solusi ML karena kami perlu bergerak cepat dan tidak memiliki tim ML tetap. Namun, dengan Amazon Fraud Detector, kami dapat men-deploy solusi pencegahan penipuan yang akurat dan andal hanya dalam beberapa minggu. Sekarang, kami dapat mengidentifikasi lebih banyak penipuan dan menyerahkan lebih sedikit pesanan untuk peninjauan manual sehingga menghemat ribuan dolar per minggunya.

Setelah mengimplementasikan solusi deteksi penipuan ini, tim dukungan ICONY mendapati adanya penurunan durasi waktu dalam menangani akun palsu dan spam hingga 77%. Hal ini akan membebaskan tim dari tugas pemeriksaan pengguna individual, yang secara langsung meningkatkan kualitas platform dan membuat laporan penipuan dari komunitas turun hingga 63%. Selain itu, jumlah pengguna terdaftar yang kembali ke platform telah meningkat sebesar 4,13%. Dengan berkurangnya aksi pelecehan yang dilakukan akun palsu dan scammer, pengguna dapat merasa lebih nyaman berada di platform dan senang menggunakannya.

Dengan mengimplementasikan Amazon Fraud Detector ke dalam sistem WuzzTrack, sekarang Wuzzon memiliki solusi deteksi penipuan yang jauh lebih kuat dan andal, yang juga dapat mendeteksi lebih banyak teknik penipuan baru. Implementasinya cepat serta mudah dan hasilnya bahkan lebih baik dari ekspektasi awal. Dalam beberapa kasus ekstrem, terjadi penurunan positif palsu hingga 43% (jika dibandingkan dengan solusi berbasis aturan sebelumnya), sedangkan untuk sumber lain, tingkat positif benar meningkat hingga 11-14%.

Sejak kami mulai mengimplementasikan Amazon Fraud Detector ke dalam produksi, hasil yang didapatkan sangat luar biasa. Sekitar 94% klaim kami biasanya dinilai berisiko rendah dan untuk klaim-klaim ini, waktu penyelesaiannya telah berkurang dari 48 jam pada bulan Februari dengan proses manual tradisional yang menjadi kurang dari 6 jam pada akhir Agustus. Hal ini berdampak pada peningkatan pengalaman pelanggan. Kami juga mendapati peningkatan hingga 36% dalam skor Net Promoter Survey (NPS) kami antara bulan Februari 2022 hingga Agustus 2022 sejak mulai live dalam produksi. Kami mengaitkan hal ini dengan pembayaran yang lebih cepat karena otomatisasi persetujuan untuk klaim dengan risiko rendah secara aman. Untuk 6% klaim yang dinilai berisiko tinggi, kami sekarang memiliki lebih banyak kapasitas untuk menyelidiki secara lebih mendalam dari sebelumnya. Oleh karena itu, kami dapat menginvestigasi kasus mencurigakan secara menyeluruh dan menghentikan lebih banyak klaim dengan penipuan aktual. Secara keseluruhan, kasus penipuan terkonfirmasi yang dapat kami identifikasi sebelum membayar klaim telah meningkat hingga lebih dari 100%. Hal ini sangat mengurangi paparan risiko terhadap bisnis.