회사에서 사기거래탐지쪽 일하는데 기계학습도 섞어 쓰기 시작했어. 개발자는 나혼자고 통계과 나온사람 둘. 이렇게 3명이 담당함.
오늘 민원이 왔음.
자기가 이틀동안 대출상환을 여섯개하고나서 오늘 다른대출받고 싶어서 조회했더니 사기거래 의심자래. 세달전에 대출받은거랑 3년동안 상환하던거랑 갑자기 다 상환했던데..
사람이 모델링한건 민원대응이 쉬운데, 학습모델은 민원 대응이 좀 문제다. 왜그렇게 나온건지 명확하지도 않고 어떻게 해야 이사람이 의심자에서 벗어나는지 의견도 주기 어렵다.
영업애들이 기계학습 들어갔다고 정확도 높아졌다고 약팔고 다니던데. 잘되어야 과장될텐데. 시바..
오늘 민원이 왔음.
자기가 이틀동안 대출상환을 여섯개하고나서 오늘 다른대출받고 싶어서 조회했더니 사기거래 의심자래. 세달전에 대출받은거랑 3년동안 상환하던거랑 갑자기 다 상환했던데..
사람이 모델링한건 민원대응이 쉬운데, 학습모델은 민원 대응이 좀 문제다. 왜그렇게 나온건지 명확하지도 않고 어떻게 해야 이사람이 의심자에서 벗어나는지 의견도 주기 어렵다.
영업애들이 기계학습 들어갔다고 정확도 높아졌다고 약팔고 다니던데. 잘되어야 과장될텐데. 시바..
ㅋㅋㅋㅋ
머신러닝은 1도몰라서 아무말도 못해주겟지만 막줄 왤케 슬프냐.. 글은 반대방향으로 가는거같은데..
ㅇㅇ 슬프다. 나도 통계과애한테 배우고 있다.
구글처럼 묵묵부답으로 일관하는건 어떰?
해외는 묵묵부답보다는 안궁금해 한다고함. 그리고 영업비밀입니다 라고 하면 된다함. 우리나라는 성격자체가 그런거 궁금해한다고함 ㅋㅋ
ㄹㅇ? 신기하네ㅋㅋㅋ
그냥 들은거라 모르겠음. 해외에서 일을 해봤어야 알지
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반대케이스 (하루이틀이 대출을 여러개 받는 사람) 때문인거 같음.
ㅇㅎ 그런케이스가 적긴하겠네
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내 질문의도는 민원들 어떤식으로 대응하냐 였엉. 내가 데이터 뒤져봤을때 결론은 [하루이틀에 다수 대출을 받는 사람] 케이스 때문인거 같아. 대출액 차이변화를 노말라이징하면서 분산이 들어간 피쳐가 있는데 그거문제 인듯.
원인이야 알아낼 수 있는데, 저것도 한두시간 뒤져봐서 의문이 생긴건데, 하루에 몇개씩 오면 대응이 힘들다는거야. 통계과애들한테 내일 물어봐야지 뭐 ㅋㅋ 사람이 만든 모델은 자동화도 되는데 시발..
그리고 상환하면서 사기거래 의심자가 된거고. 은행에서 신규대출보류가 난거야.
피쳐에 분산도 있고 건수도 있음. 상환에 관련된 피쳐 엄청 많음 ㅜㅜ. 파고라도 답변달아주니 고맙다.
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