状況と課題：不正取引の検出の精度と監視効率を改善したい

あなたは、世界中の顧客に金融サービスを提供しているクレジットカード会社の不正監視部門に所属しています。毎日大量の取引が行われる中で、不正取引をいかに効率的に検出し、未然に防ぐかが大きな課題です。従来の手法では、ルールベースのフィルタリングを使用して不正疑惑の取引を識別していましたが、この方法では微妙な不正行為を見逃しやすく、また誤検知も多く発生していました。

予測分析の活用：不正取引検出の精度向上

• クレジットカード取引データと不正取引の履歴データを準備（チュートリアルでは、サンプルデータを使用します）
• Prediction Oneを利用し、各取引が不正である確率を予測
• 不正確率の高い取引のリストを作成し、優先的に調査を実施

期待される効果：不正取引の検出率と対応速度の向上

より正確に不正取引を予測し、早期に警告や対策を講じることが可能になります。
これにより、不正による損失の削減だけでなく、顧客の信頼を保ち、ブランド価値の向上にも貢献します。

それでは、実際にPrediction Oneを利用して、不正取引の予測に基づく調査対象取引のリストを作成してみましょう！