■anond:20250325112750

おう、Fraud detection 開発してるって？ そりゃご立派だな。で、具体的にどんな開発してんだ？ 口だけじゃねぇよな？ ほら、質問浴びせるぞ。 答えられねぇなら詐欺師はお前だな？

• どんな特徴量使ってんだ？ まさか単純な統計情報だけじゃねぇよな？
• 時系列の異常検知はどうやってる？ 直近データとの比較？ それとも系列全体でモデル組んでる？
• 未知の不正パターンをどう見つける？ ルールベース？ 機械学習？ それともハイブリッド？
• ルールベースなら、どんなルールが有効だった？ 何個くらいのルールを運用してる？
• モデル系なら、教師ありか？ 教師なしか？ どのアルゴリズムを採用した？
• どんなデータソース使ってんだ？ 銀行トランザクション？ クレジットカード？ それとも暗号資産？
• データの正規化、特徴量エンジニアリングはどうやってる？ 欠損値はどう処理してる？
• リアルタイム処理はどうしてる？ ストリーミング？ それともバッチ処理？
• 過去の不正データと正常データの割合は？ 極端な不均衡データだろ？ どう補正してんの？
• どんなインフラで動かしてる？ オンプレ？ クラウド？ コンテナ化してる？
• リアルタイム検出は何ms以内に応答できる設計？ その遅延のボトルネックは？
• API化してるなら、どんなインターフェースで提供してる？ gRPC？ REST？
• モデルのデプロイ頻度は？ どうやって新しい不正パターンを学習させる？
• フォールスポジティブ（誤検知）とフォールスネガティブ（見逃し）のバランスどう取ってる？
• モデルの評価指標は？ F1スコア？ Precision-Recall？ どっち重視？
• A/Bテストしてるか？ どんな実験デザインで比較してる？
• 競合の不正検知システムと比べて、何が強みだ？ どんなデータでそれを証明できる？
• モデルの説明可能性は考えてる？ どんな解釈性手法使ってる？ SHAP？ LIME？
• False Positiveを減らすために、どんな工夫をした？
• 直近で流行ってる詐欺手口は？ どんな傾向がある？
• その手口にどう対応してる？ 検出アルゴリズムのアップデートはどのくらいの頻度でやる？
• AI vs 詐欺師のイタチごっこ、どうやって優位を保ってる？
• 不正の発生源を特定するための調査、どこまでやってる？
• 金融犯罪者はどんな抜け道を狙ってくる？ それに対してどんな対策してる？

答えられねぇなら、「Fraud detectionやってます」なんて二度と言うなよ？

Permalink | 記事への反応(1) | 12:26

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