投稿されたものの抄訳です。カード決済への移行が進む中、リアルタイムでアクションにつながるアラートを送信する効果的な不正検知ソリューションへのニーズが高まっています。パターンを開発しました。不正利用通知の設定に加えて、不正利用検知パイプラインのパフォーマンスをモニタリングするためのダッシュボードを構築する方法もご紹介します。時間でソリューションを立ち上げ、運用に集中することができます。本ブログ投稿では、ソリューションがどのように機能するのかについて、技術的な観点から掘り下げていきます。カード取引の履歴データを収集することが最も重要な手順となります。顧客属性が含まれます。使用を検討することをおすすめします。機械学習で予測の対象となるラベルです。使用した機械学習モデルを簡単にトレーニングすることができ、設計パターンを製品化するための時間、コスト、複雑性を軽減できます。リポジトリからコードをフォローすることができます。ご自分のデータセットを使ってフォローしているのであれば、この時点で、データを似たような形式に整形しておくことをおすすめします。モデルの構築に移りましょう。使ってモデルをトレーニングできます。最適なモデルを自動的に探して作成)などがあります。モデルを選択しています。ハイパーパラメータの調整をさほど必要とせずうまく機能し、モデルの説明可能性をある程度保つことができます。前のセクションのビューを使用して、わずか数行のコードでモデルをトレーニングできます。インフラストラクチャの立ち上げについて心配する必要はありません。処理してくれるため、モデルの構築と使用に集中できます。0)を予測するようにトレーニングされています。`qp-fraud-detection.cc_data.train_simple`実際には、ユーザー属性や取引データを表面的に見ただけでは、強力な不正利用検出モデルを作成するには不十分かもしれません。ユーザーの過去の活動に対する追加の集約的特徴を利用する、別のモデルをトレーニングしました。以下は、ユーザーの活動に関する履歴情報を集計するコードを一部抜粋したものです。リポジトリにあります。モデルをトレーニングできます。スコアを評価し、モデルの性能を比較できます。スコアが高いほど、全体的なパフォーマンスが高いことを示しています。モデルが、はるかに優れたパフォーマンスを示していることがわかります。モデルをホストするトレーニングされたモデルをエクスポートして、オンライン予測のためにホストすることができます。エクスポートする方法を説明しています。リポジトリにもあります。モデルに対して簡単なテストを行うことができます。リアルタイム予測とバッチ推論の両方に使用できます。データを継続的に取り込み、ユーザーの操作を必要とせず、取引量に基づいて自動的にスケールできます。パイプラインに追加できます。新たな着信取引がインポートされるとすぐに不正利用を検知できるようになります。取引を書き込む必要があります。ここで得られた特徴に対しても、低レイテンシで算出された取引データが必要になります。ユーザーごとに最新の取引のみを管理することで、必要に応じて迅速な検索や集計を簡単に行うことができます。レコードを更新して、最新の取引のみを維持します。カードの最近の取引の例を次に示します。使用することもできます。使用をご検討ください。モデルが動作するためのすべての依存関係をカバーできました。パイプラインに統合することで、新しい着信取引がリアルタイムで取り込まれた直後に不正利用を検出できるようになります。リポジトリにあります。スクリプトを使用して実際のストリーミング取引のシナリオをシミュレートしました。リポジトリにあります。取り込まれる新たな取引の例を以下に示します。テーブルに追加されます。そこですべての不正利用の予測が保存され、詳細な分析とダッシュボード化が可能になります。パイプライン全体でわずか数秒しか要しませんでした。この設計パターンのレイテンシはほとんどのケースで顧客要求を満たすと判断しています。レイテンシを低減する方法はいくつかあります。バージョンのモデルを使用します。取引ごとにストリーム処理パイプラインでこれを直接呼び出して予測を行うことで、パフォーマンスの向上とレイテンシの低減を図ることができます(ドキュメント)。モデルのマシンタイプをアップグレードしてノード数を増やすという方法もあります(ドキュメント)。パイプラインが設定されたら、不正利用アラートの設定を行います。使用してアラートベースの不正利用通知を設定する不正利用が検出されたら、なんらかの下流のアクションをトリガーできるようにしておきます。メッセージを送信する必要があります。メッセージを自動的にトリガーし、社内の不正利用防止チームに対してフラグを立てて取引を凍結するよう警告することも可能です。パイプラインを使用すれば、これを数秒以内で行えるため、不正利用をリアルタイムで防ぐことができます。}トリガーベースのリアルタイム通知機能が実装されました。これで不正利用検知システムを稼働することができます。チームは次の手順として、このパイプラインがビジネス全体にどのような影響を与えるか、どこに改善の余地があるかを把握する必要があります。パイプラインを監視し、全体的な不正利用の発生率を最小限に抑えるための、アクションにつながるインサイトを手に入れるうえで非常に役立ちます。顧客データや取引データを使ってインタラクティブなダッシュボードを素早く簡単に作成できるため、こうしたパターンのダッシュボードを作成するうえで有用です。使用もご検討ください。サービスを直接トリガーできる不正利用検知ソリューションを構築することもできます。ビジネスの関係者は、全体的な不正利用率、ベンダー、顧客を監視することで、リスクを軽減するための積極的な対策を行うことができます。ダッシュボードの例を次に示します。実際のダッシュボードはこちらでご確認いただけます。チームは、新着取引をトラックし、パイプラインの健全性や個々のコンポーネントの出力をモニタリングし、出力通知チャネルを管理することができます。ダッシュボードの例を次に示します。ソリューションは非常に有効です。リポジトリにあります。時(太平洋夏時間)より行います。こちらからぜひご参加ください。同時に、予測モデルを最新状態に保てるよう、モデルの定期的な再トレーニングのスケジュールを設定する方法に関するデモも行います。エキスパートに質問して回答してもらう機会もあります。規約ヘルプLanguage‪English‬‪Deutsch‬‪Français。