Amazon Fraud Detector를 통한 사기 탐지

이 섹션에서는 Amazon Fraud Detector를 사용하여 사기를 탐지하는 일반적인 워크플로를 설명합니다. 또한 이러한 작업을 수행할 수 있는 방법도 요약되어 있습니다. 다음 다이어그램은 Amazon Fraud Detector를 사용하여 사기를 탐지하는 워크플로를 개괄적으로 보여줍니다.

사기 탐지는 지속적인 프로세스입니다. 모델을 배포한 후에는 예측 설명을 기반으로 성능 점수와 지표를 평가해야 합니다. 이렇게 하면 주요 위험 지표를 식별하고, 오탐으로 이어지는 근본 원인을 좁히고, 데이터세트 전반의 사기 패턴을 분석하고 편향이 있는 경우 이를 찾아낼 수 있습니다. 예측의 정확도를 높이려면 새 데이터나 수정된 데이터를 포함하도록 데이터세트를 조정할 수 있습니다. 그런 다음 업데이트된 데이터셋으로 모델을 재학습할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 사용할 수 있게 되면 정확도를 높이기 위해 모델을 계속 재학습시킵니다.