Amazon Fraud Detector 是建立在 Amazon 20 多年的洞察基础上的一项完全托管式服务，可帮助客户识别潜在的欺诈活动，更快地抓住更多的在线欺诈。使用 Amazon Fraud Detector 时，您只需按使用量付费，既没有最低费用，也无需预先承诺。您将根据用于训练和托管模型的计算小时数、您使用的存储量以及您做出的欺诈预测数量付费。
免费试用
立即注册，以免费试用 Amazon Fraud Detector 两个月。该优惠包括前两个月 50 个用于模型训练的计算小时、500 个用于模型托管的计算小时、每月 20GB 存储的事件数据、3 万个在线欺诈洞察预测、3 万个交易欺诈洞察预测、每月 3 万个基于规则的欺诈预测，以及 100 万个账户盗用洞察预测。
定价一览
数据处理和存储
对于在 Amazon Fraud Detector 中存储事件数据，将按 GB 向您收费。数据存储是可选项。事件数据可以通过上传历史事件和生成预测来存储。
模型训练
Amazon Fraud Detector 按照使用您的数据训练自定义模型所需的计算小时数计费。一个计算小时表示使用 8 个 vCPU 和 32GB 内存的 1 小时计算容量。Fraud Detector 自动选择最快、最高效的实例类型来训练您的数据，且实例可能会超出基线规格。因此，计费的计算小时数可能大于消耗的训练小时数。
模型托管
Fraud Detector 按每小时用于按需托管已部署模型的计算容量计费，以便它们可用于实时预测。
欺诈预测
Fraud Detector 按欺诈预测计费。根据您是使用 Amazon Fraud Detector 机器学习还是仅使用规则，付费的价格会有所不同。对于实时和批处理预测，每个预测的价格都是相同的。您的欺诈预测针对每个月的使用量进行汇总，并根据定价级别计费。使用从 Amazon SageMaker 导入的模型的预测按基于规则的预测定价。
定价详细信息
| 数据处理和存储 | 定价 |
|---|---|
| 数据处理和存储 | 0.10 USD/GB |
| 模型训练和托管 | 定价 |
|---|---|
| 模型训练 | 每小时 0.39 USD |
| 模型托管 | 每小时 0.06 USD |
| 欺诈预测 | 定价 |
|---|---|
| 在线欺诈洞察 | |
| 每月前 10 万次预测 | 每次预测 0.0300 USD |
| 每月超过 10 万次预测 | 每次预测 0.0075 USD |
| 交易欺诈洞察 | |
| 每月前 10 万次预测 | 每次预测 0.0300 USD |
| 每月超过 10 万次预测 | 每次预测 0.0075 USD |
| 基于规则的欺诈预测 | |
| 每月前 40 万次预测 | 每次预测 0.00500 USD |
| 每月接下来的 80 万次预测 | 每次预测 0.00250 USD |
| 每月超过 120 万次预测 | 每次预测 0.00125 USD |
| 账户盗用洞察 | |
| 每月前 1000 万次预测 | 每次预测 0.0010 USD |
| 每月接下来的 9000 万次预测 | 每次预测 0.0005 USD |
| 每月超过 1 亿次预测 | 每次预测 0.0003 USD |
示例 1：电子商务商家的实时在线欺诈检测
您是一个电子商务商家，希望保护自己免受高风险的来宾结账订单和退款。假设您上传了 5GB 的数据，且需要训练一个模型，每个月训练两次，完成每次训练耗时 10 个计算小时。此外，您还可在整个月内部署其中一个模型，使用它每天生成 1000 次实时欺诈预测。当月 Amazon Fraud Detector 的使用费用为：
数据处理和存储费用 = 5 GB x 每 GB 0.10 USD = 0.50 USD
训练费用 = 10 个计算小时 x 2 次训练 x 每个计算小时 0.39 USD = 7.80 USD
托管费用 = 30 天 x 24 小时 x 1 个模型 x 每个计算小时 0.06 USD = 43.20 USD
欺诈预测费用（实时和批处理） = 1000 次预测/天 x 30 天 x 每次在线欺诈洞察预测 0.03 USD = 900 USD
总成本 = 0.50 USD + 7.80 USD + 43.20 USD + 900 USD = 951.50 USD
示例 2：支付服务提供商的交易欺诈侦测
作为提供无卡交易承兑解决方案的支付服务提供商，您希望通过标记可疑支付来减少交易欺诈。您计划实施机器学习模型和基于规则的决策系统。假设您上传 20GB 数据并训练两个模型，每月训练一次，且每次模型训练消耗 10 个计算小时才能完成。然后，您选择性能更好的模型，并在整个月内部署该模型。您每天生成 20000 个实时欺诈预测（从而每月生成 600000 次交易），以及 1000 个基于规则的欺诈预测决策（从而每月生成 30000 次交易）。当月 Amazon Fraud Detector 的使用费用为：
数据处理和存储费用 = 20 GB x 每 GB 0.10 USD = 2 USD
训练费用 = 2 个模型 x 10 个计算小时 x 2 次训练 x 每个计算小时 0.39 USD = 15.6 USD
托管费用 = 30 天 x 24 小时 x 1 个模型 x 每个计算小时 0.06 USD = 43.20 USD
前 100000 个交易的基于 ML 的欺诈预测费用（实时） = 100000 次预测 x 每次交易欺诈洞察预测 0.03 USD = 3000 USD
接下来 500000 个交易的基于 ML 的欺诈预测费用（实时） = 500000 次预测 x 每次交易欺诈洞察预测 0.075 USD = 3750 USD
基于规则的欺诈预测费用 = 1000 次预测/天 x 30 天 x 每次基于规则的欺诈预测 0.005 USD = 150 USD
总成本 = 2 USD +15.60 USD + 43.20 USD + 3000 USD +3750 USD + 150 USD = 6960.80 USD
