O Amazon Fraud Detector não está mais aberto a novos clientes a partir de 7 de novembro de 2025. Para recursos semelhantes ao Amazon Fraud Detector SageMaker, explore Amazon AutoGluon, AWS WAF e.

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# Parte B: Gere previsões de fraude
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A previsão de fraude é uma avaliação de fraude para uma atividade comercial (evento). O Amazon Fraud Detector usa detectores para gerar previsões de fraudes. Um detector contém lógica de detecção, como modelos e regras, para um evento específico que você deseja avaliar quanto à fraude. A lógica de detecção usa regras para dizer ao Amazon Fraud Detector como interpretar os dados associados ao modelo. Neste tutorial, você avalia o evento de registro de conta usando o conjunto de dados de exemplo de registro de conta que você carregou anteriormente. 

Na Parte A, você criou, treinou e implantou seu modelo. Na Parte B, você cria um detector para o tipo de `sample_registration` evento, adiciona o modelo implantado, cria regras e uma ordem de execução de regras e, em seguida, cria e ativa uma versão do detector que você usa para gerar previsões de fraude.

## Etapa 1: Construir o detector
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**Para criar um detector**

1. No painel de navegação esquerdo do console do Amazon Fraud Detector, escolha **Detectores**.

1. Escolha **Criar detector**.

1. Na página **Definir detalhes do detector**, insira `sample_detector` o nome do detector. Opcionalmente, insira uma descrição para o detector, como`my sample fraud detector`.

1. Em **Tipo de evento**, selecione **sample\_registration**. Esse é o evento que você criou na Parte A deste tutorial. 

1. Escolha **Próximo**. 

## Etapa 2: adicionar modelo
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Se você concluiu a Parte A deste tutorial, provavelmente já tem um modelo do Amazon Fraud Detector disponível para ser adicionado ao seu detector. Se você ainda não criou um modelo, vá para a Parte A e conclua as etapas para criar, treinar e implantar um modelo e, em seguida, continue com a Parte B. 

1. Em **Adicionar modelo - opcional**, escolha **Adicionar modelo**.

1. Na página **Adicionar modelo**, em **Selecionar modelo**, escolha o nome do modelo do Amazon Fraud Detector que você implantou anteriormente. Em **Selecionar versão**, escolha a versão do modelo implantado.

1. Escolha **Add model** (Adicionar modelo).

1. Escolha **Próximo**.

## Etapa 3: adicionar regras
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Uma regra é uma condição que diz ao Amazon Fraud Detector como interpretar a pontuação de desempenho do modelo ao avaliar a previsão de fraudes. Para este tutorial, você cria três regras: `high_fraud_risk``medium_fraud_risk`, `low_fraud_risk` e.

1. Na página **Adicionar regras**, em **Definir uma regra**, insira `high_fraud_risk` o nome da regra e, em **Descrição - opcional**, insira **This rule captures events with a high ML model score** como descrição da regra.

1. Em **Expressão**, insira a seguinte expressão de regra usando a linguagem de expressão de regras simplificada do Amazon Fraud Detector:

   `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 900`

1. Em **Resultados**, escolha **Criar um novo resultado**. Um resultado é o resultado de uma previsão de fraude e é retornado se a regra corresponder durante uma avaliação. 

1. Em **Criar um novo resultado**, insira `verify_customer` como nome do resultado. Como opção, insira uma descrição.

1. Escolha **Salvar resultado**. 

1. Escolha **Adicionar regra** para executar o verificador de validação de regras e salvar a regra. Depois de criado, o Amazon Fraud Detector disponibiliza a regra para uso em seu detector.

1. Escolha **Adicionar outra regra** e, em seguida, escolha a guia **Criar regra**. 

1. Repita esse processo mais duas vezes para criar suas `low_fraud_risk` regras `medium_fraud_risk` e usando os seguintes detalhes da regra: 
   + risco médio de fraude

     Nome da regra: `medium_fraud_risk`

     Resultado: `review`

     Expressão:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 900 and`

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore > 700`
   + baixo risco de fraude

     Nome da regra: `low_fraud_risk`

     Resultado: `approve`

     Expressão:

     `$sample_fraud_detection_model_insightscore <= 700`

   Esses valores são exemplos usados neste tutorial. Ao criar regras para seu próprio detector, use valores apropriados para seu modelo e seu caso de uso,

1. Depois de criar as três regras, escolha **Avançar**. 

   Para obter mais informações sobre como criar e escrever regras, consulte [Regras](rules.md) [Referência da linguagem de regras](rule-language-reference.md) e.

## Etapa 4: Configurar a execução e a ordem das regras
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O modo de execução das regras incluídas no detector determina se todas as regras que você define são avaliadas ou se a avaliação da regra é interrompida na primeira regra correspondente. E a ordem das regras determina a ordem em que você deseja que a regra seja executada. 

O modo padrão de execução da regra é`FIRST_MATCHED`. 

**Combinado pela primeira vez**  
O modo de execução da primeira regra correspondente retorna os resultados da primeira regra correspondente com base na ordem definida da regra. Se você especificar `FIRST_MATCHED`, o Amazon Fraud Detector avaliará as regras sequencialmente, da primeiro à última, parando na primeira regra correspondente. Em seguida, o Amazon Fraud Detector fornece os resultados para essa única regra.   
A ordem em que você executa as regras pode afetar o resultado resultante da previsão de fraude. Depois de criar suas regras, reordene as regras para executá-las na ordem desejada seguindo estas etapas:   
Se sua `high_fraud_risk` regra ainda não estiver no topo da lista de regras, escolha **Pedir** e escolha **1**. Isso se move `high_fraud_risk` para a primeira posição.  
Repita esse processo para que sua `medium_fraud_risk` regra fique na segunda posição e sua `low_fraud_risk` regra na terceira posição.

**Tudo combinado**  
O modo de execução de todas as regras correspondentes retorna os resultados de todas as regras correspondentes, independentemente da ordem das regras. Se você especificar`ALL_MATCHED`, o Amazon Fraud Detector avalia todas as regras e retorna os resultados de todas as regras correspondentes.

Selecione `FIRST_MATCHED` para este tutorial e, em seguida, escolha **Avançar**.