機械学習しきい値は、加盟店のマージンの最適化とユーザーベース全体のブロック率の安定状態の維持とのトレードオフを行います。使用している場合にはカスタム・ルールのパフォーマンスを確認できます。ブロック率を競合企業と簡単に比較できます。リスクのしきい値を直接調整することによってブロックまたは許可する支払い件数を増やし、保護を微調整することができます。上回るすべての取引をブロックする」)、介入をリクエストし、フラグが設定された支払いを手動でレビューすることができます。(最終的にはデシジョンツリーとして表現できます)、モデルと同じ方法で、精度と再現率の間のトレードオフを十分に考慮して評価する必要があります。ルールを作成する際に、実際に不審請求の申請、返金、および承認に至った、一致取引の数の履歴統計が表示され、ルールの実装前にこれらを計算できます。本番環境に移行した後は、偽陽性率と不審請求の申請率に対する影響をルールごとに確認できます。(手動レビュー)、精度と再現率の曲線の形状を任意に変更できます。判明した場合は、それらをブロックするルールを構成できます。そのような個別の介入により、通常は、精度のコストをほとんど発生させずに再現率が高くなり、事実上、勾配が緩く、より有利な精度と再現率の曲線に沿って作用点が動きます。取引を完全にブロックするのではなく、取引の一部のクラスを手動レビューに送ることにより、再現率に悪影響を与えることなく精度を得られます。同様に、取引を完全に許可するのではなく、一部を手動レビューに送ることにより、精度に悪影響を与えることなく再現率を得られます。高リスクの顧客の認証に手動レビュー、ルール、介入を追加のツールとして使用することで、不正使用防止の成果の最適化機能を強化することができます。おける不正防止にどのように適用されているか、不正防止システムの効果をどのように判断するかについて、ご理解を深めていただけたら幸いです。機能についてもっと知ることも、ドキュメントをご覧いただくこともできます。詳細については、お問い合わせください。アカウントを作成するか、お問い合わせください。アカウントを作成し、支払い・入金の受け付けを開始しましょう。無料登録には、契約や銀行情報の入力は不要です。貴社の事業ビジネスに合わせたご提案も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。Pressパートナーになる。