B2B 전자상거래 회사는 사기성 거래를 거부하기 위해 간단하고 운영 부담이 적은 접근 방식을 원하며, 수익성 있는 거래나 고객을 일부 잃는 것도 감수합니다. 운영 노력이 가장 적게 드는 솔루션은 무엇일까요?

정답은 Amazon Fraud Detector prediction API를 사용하여 Fraud Detector가 사기로 플래그를 지정한 모든 활동을 자동으로 승인하거나 거부하는 것입니다. 이 접근 방식은 Amazon Fraud Detector의 관리형 서비스를 활용하여 사기 탐지 모델을 구축하고 배포하는 데 필요한 운영 노력을 최소화합니다. 사기로 플래그가 지정된 모든 활동을 자동으로 거부함으로써 수동 검토가 필요 없어 운영 부담이 더욱 줄어듭니다. 오답인 Amazon SageMaker를 사용하여 회사가 이전에 판매한 제품에 대한 거래만 승인하는 것은 너무 단순하며, 새로운 고객이나 제품에 대한 합법적인 거래를 거부하여 비즈니스 기회를 놓칠 수 있습니다. 회사 고객 데이터를 사용하여 Amazon SageMaker에서 사용자 지정 사기 감지 모델을 훈련하는 것은 높은 수준의 사용자 지정이 가능하지만, 모델 개발, 훈련, 배포 및 유지 관리에 상당한 운영 노력이 필요합니다. Amazon Fraud Detector prediction API를 사용하여 잠재적으로 사기성 활동에 플래그를 지정하고 거부하기 전에 사람이 검토하도록 하는 것은 수동 검토 프로세스로 인해 운영 오버헤드가 발생하여 문제의 요구 사항인 "운영 노력이 가장 적게 드는" 솔루션과 일치하지 않습니다.