不正検知システムに機械学習を導入してコストマネジメントを実現した話 | メルカリエンジニアリングこの記事は、Merpay Tech Openness Month 2020 の17日目の記事です。 こんにちは。matchanです。 今回は、機械学習チームの取り組みのひとつ、不正検知システムに機械学習を導入した話の紹介になります。（不正検知システムについてはこちらの記事もご覧ください。） はじめに これまでメルカリ・メルペイでは、サービスが拡大・成長していくに伴い取引数が増加してきました。一方で、不正検知数も増加していき、それに伴うオペレーション負荷も増加していくという状況が課題になっていました。サービスの拡大・成長は今後も続いていきます。限りあるリソースを考えれば、オペレーション負荷が単調に増加していくままではいけません。 単純に検知数を削減するという対策では、不正検知システムのクオリティの低下になります。そこで、検知数を削減しつつも疑わしい取引を検出でき、オペレーション負荷の低減と検
