PayPal（不正検知モデルの精度向上）

PayPalは購入者向けの購入保護と販売者向けの保護プログラムを提供しており、取引量が大きいため、購入者と販売者が結託して保護プログラムを悪用する不正が発生していた。10年以上にわたり機械学習で不正検知モデルを運用してきたが、不正を行う側が手口を変え続けるため、検知精度の向上と検知時間の短縮を続ける必要があった。

データサイエンティスト、財務アナリスト、外部のインテリジェンス機関のチームが不正の手口を学びながらモデルを構築している。そこにH2O Driverless AIを導入し、特徴量の生成を自動化した。

長年の特徴量設計の蓄積があるチームでも、自動生成によって有効な新しい特徴量が見つかることがある。