揭露欺骗：利用 MongoDB Atlas 和 Amazon SageMaker Canvas 的强大功能进行欺诈检测

金融服务机构面临的网络犯罪风险越来越大。备受瞩目的黑客攻击和欺诈性交易破坏了人们对该行业的信心。随着技术的发展，这些犯罪者所采用的技术也在不断发展，使得打击欺诈成为一项永恒的挑战。

现有的欺诈检测系统经常面临一个严重的限制：依赖陈旧的数据。在快节奏、不断变化的环境中，仅仅依赖历史信息就像通过后视镜开车一样。网络犯罪分子不断调整策略，迫使金融机构不得不领先一步。从数据中往往可以看到最新策略。这就是运营数据的力量所在。

通过利用实时数据，可以根据最准确、最相关的可用线索来训练欺诈检测模型。MongoDB Atlas 是一个高度可扩展且灵活的开发者数据平台，与先进的机器学习工具 Amazon SageMaker Canvas 相结合，为彻底改变欺诈检测提供了开创性的机会。通过利用运营数据，这种协同作用是主动识别和打击欺诈活动的关键，使金融机构能够在日益危险的数字环境中保护其系统和客户。

MongoDB Atlas

开发者数据平台 MongoDB Atlas 是一套以云数据库为中心的集成数据服务套件，旨在加速和简化开发者使用数据进行构建的方式。MongoDB Atlas 的面向文档的架构是金融服务组织的游戏规则改变者。它能够以灵活的模式处理海量数据，使金融机构能够轻松地实时捕获、存储和处理大量交易数据。这意味着，每一笔交易、每一次互动和每一条运营数据都可以无缝集成到欺诈检测管道中，确保根据最新的相关信息对模型进行持续训练。借助 MongoDB Atlas，金融机构在打击欺诈方面获得了无与伦比的优势，释放了运营数据的全部潜力，创建了强大且主动的防御系统。

Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas 通过提供强大的无代码平台，彻底改变了业务分析师利用 AI/ML 解决方案的方式。传统上，实施 AI/ML 模型需要专门的技术专业知识，这让许多业务分析师望而却步。然而，SageMaker Canvas 提供了一个可视化的点击界面，可生成准确的 ML 预测，用于分类、回归、预测、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV)，从而消除了这一障碍。SageMaker Canvas 使业务分析师能够获得有价值的见解，做出数据驱动的决策，并利用 AI 的力量，而不会受到技术复杂性的阻碍。它通过跨工具共享、审查和更新 ML 模型来促进业务分析师和数据科学家之间的协作。它将 AI/ML 带入了一个触手可及的领域，使分析人员能够探索新的前沿领域，并推动组织内部的创新。

参考架构

上述参考架构包括用于检测银行业不同类型欺诈的端到端解决方案，包括银行卡欺诈检测、身份盗用检测、账户接管检测、洗钱检测、消费者欺诈检测、内部欺诈检测和手机银行欺诈检测等。

此处所示的架构图说明了模型训练和近乎实时的推理。使用 Atlas 应用程序服务中的触发器功能将存储在 MongoDB Atlas 中的操作数据写入 Amazon S3 存储桶。存储后的数据用于在 Amazon SageMaker Canvas 中创建和训练模型。SageMaker Canvas 将模型的元数据存储在 S3 存储桶中，并公开模型端点以进行推理。