チャージバック率の上限である1%に近づいている際は損益分岐値を下回る適合率を容認しなければならない時もあるかもしれません。本当に考えるべきは、多数のパフォーマンス測定値について、それらがどういった関係にあるのかと、特定の状況を実現するために正しいトレードオフがどこにあるのかの二点になります。アドレスの国とカード発行国が異なる場合、10万円を超える取引はすべてブロックなど)を設計し、フラグが付いた決済をダッシュボードの中でレビューできます。したルールはシンプルなモデルと見なすことができます。適合率と再現率のトレードオフを十分に考慮しつつ、モデルと同じ方法で評価の対象とすべきです。活用してルールを設計した場合、クレームや訴訟、払い戻しになった場合に統計履歴を提示し、必要な情報を提供します。重要な点ですが、ルール(事業特有のロジック)や手動レビューは利用者側で適合率-再現率曲線の形状を理想的な形に変化させられるようになります。機械学習アルゴリズムが事業に特集の不正使用を見逃している場合、それらを自動的にブロックするルールを設計することもできます。した具体的な介入は適合率への負担はほとんどないまま再現率を上昇させ、好ましい適合率-再現率曲線上にて操業点を動かせるようになります。取引中の一部のクラスについて全面的にブロックする代わりに手動レビューに回すことで、再現率への影響なしに適合率が向上できます。同様に一部取引を全面的に許容する代わりに手動レビューへ回すことで適合率への影響なく再現率が向上できます。したメリットはマンパワーの追加が必要になります。手動レビューやルールの追加を備えておくことで、不正使用の除外をさらに最適化できるようになります。おける不正使用予防に対する機械学習の応用や、皆さんの事業における不正使用検出システムの効率的な測定方法の理解に役立てば幸いです。ついてもっと知りたいという場合はドキュメントを参照してください。アカウントで使用できます。全世界に向けて展開中。ポリシーに同意したものと見なされます。site→この通知を表示しない。