Dans cet article, nous montrons comment mettre en œuvre la prévention de la fraude en temps réel en utilisant les nouvelles fonctionnalités de GraphStorm v0.5 pour déployer des modèles de réseaux de neurones graphiques (GNN) via Amazon SageMaker. Nous montrons comment passer de l'entraînement du modèle à des points d'inférence prêts pour la production avec une surcharge opérationnelle minimale, permettant une détection de fraude en moins d'une seconde sur des graphes de transactions comportant des milliards de nœuds et d'arêtes.