AWS的机器学习堆栈是目前市场上领先的人工智能平台之一，该技术堆栈由三部分构成，底层的框架和计算实例，中间层的SageMaker服务，以及上层的AI服务。
企业可根据自身条件，选择如何接入AWS的机器学习堆栈。如果你有完备的技术和数据团队可以从底层起构建自己的人工智能能力。但如果你的成本和人力有限，则可以直接选择现成的上层AI服务。
AWS不对扩展其三层机器学习堆栈的技术能力和范围。近日，AWS宣布其人工智能欺诈检测服务Amazon Fraud Detector全面可用。这意味着企业可在云上直接构建自定义的机器学习模型来应对欺诈交易和活动。
据AWS介绍，Fraud Detector中的AI创建过程非常简单。用户将他们的交易日志上传到AWS的对象存储服务S3，之后定义他们希望AI寻找的活动类型，然后训练模型。经过半小时到两个小时的处理，欺诈检测器即可插入企业系统的应用程序编程接口，使训练后的模型可用。
AWS强调，Fraud Detector欺诈检测器提供对包括不同用例的现成欺诈检测AI模板的选择，用户可以选择最适合其项目需求的模型，然后在公司的交易日志中训练该模型。从理论上讲，为企业处理的特定交易类型、定制模型的能力，比预先在通用数据集上训练的AI可以实现更高的检测精度。
此外，对于要求更高的企业可以在服务中使用自己的模型。通过与SageMaker集成来训练模型，SageMaker提供了用于构建和训练神经网络的开发人员工具。目前，SageMaker服务已经在中国区上线。
AWS表示，Fraud Detector不仅可作为传统欺诈检测系统的替代解决方案；同时，当企业希望建立自己的检测基础架构时，也能缩短开发时间。
随着人工智能越来越多的应用于金融市场，基于人工智能的欺诈检测拥有广阔的市场前景。据统计，在2019年，仅美国的支付卡欺诈就造成了超过160亿美元的损失。在全球，在线欺诈每年给企业造成数百亿美元的损失。
