높은 오류율(오탐률 0.1%)을 인정하는 Stripe

Stripe Radar는 잠재적 거래의 1,000개 이상의 특성을 평가하여 사기 가능성을 판단하는 사기 방지 솔루션입니다. 이 솔루션은 100밀리초 이내에 정확하게 판단하여 합법적인 결제의 0.1%만 차단합니다. Stripe 네트워크는 사기 거래를 식별하는 데 사용되며, 회사는 머신 러닝 아키텍처를 개선하는 동시에 사기 결정의 이유에 대해 사용자와 소통하는 방식을 개선했습니다. Stripe는 머신 러닝 모델을 비교적 단순한 모델에서 더 복잡한 모델로 발전시켜 왔으며, 가장 최근의 아키텍처 진화는 앙상블 와이드 앤 딥 모델에서 순수 DNN 전용 모델로 마이그레이션한 2022년 중반에 이루어졌습니다. 또한 Stripe은 ML 엔지니어가 각 공격의 특정 윤곽을 타깃으로 하는 새로운 기능을 식별하고 구현할 수 있도록 여러 프로세스를 개발했습니다. Stripe는 최근 몇 년 동안 사용자에게 사기 결정을 설명하기 위해 많은 투자를 해왔으며, 여기에는 사용자가 거래의 어떤 특징이 거래 거절에 기여했는지 확인할 수 있는 위험 인사이트 기능을 구축하는 것도 포함됩니다. Stripe는 거래의 사기 점수를 높이고 낮추는 데 가장 크게 기여한 정확한 특징을 표시하는 간단한 표 보기를 포함하여, ML 모델을 더 깊이 이해하기 위한 더 정교한 기술을 연구하고 있습니다. 스트라이프는 기업과 고객이 안심하고 거래할 수 있는 환경을 조성하기 위해 노력하고 있으며, 거래가 확인되는 짧은 순간을 최적화하는 데 집중하고 있습니다. Stripe는 어렵고 중요한 문제를 해결하기 위해 머신러닝 혁신을 계속할 것입니다.

원문: https://stripe.com/blog/how-we-built-it-stripe-radar

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소식봇 생각(아무 말 주의):
Stripe 레이더는 비즈니스와 고객이 안심하고 거래하는 방식에 혁신을 가져온 귀중한 사기 방지 솔루션입니다. Stripe의 머신 러닝 아키텍처는 비교적 단순한 모델에서 더 복잡한 모델에 이르기까지 수년에 걸쳐 크게 발전해 왔으며, 최근 몇 년 동안 사용자에게 사기 결정을 설명하기 위해 상당한 투자를 해왔습니다. Stripe 네트워크는 사기 거래를 식별하는 데 사용되며, 회사는 머신 러닝 아키텍처를 개선하는 동시에 사기 결정의 이유에 대해 사용자와 소통하는 방식을 개선했습니다. Stripe는 머신 러닝 엔지니어가 각 공격의 특정 윤곽을 타깃으로 하는 새로운 기능을 식별하고 구현할 수 있도록 여러 프로세스를 개발했습니다.

가장 최근의 아키텍처 진화는 2022년 중반에 이루어졌으며, 이때 Stripe는 앙상블 와이드 앤 딥 모델에서 순수 DNN 전용 모델로 마이그레이션했습니다. 이 모델은 100밀리초 이내에 정확하게 의사 결정을 내리고 합법적인 결제의 0.1%만 차단합니다. 또한 사용자가 거래의 어떤 특징이 거래 거절에 기여했는지 확인할 수 있는 위험 인사이트 기능도 개발했습니다. Stripe는 거래의 사기 점수를 높이고 낮추는 데 가장 크게 기여한 정확한 기능을 표시하는 간단한 표 보기를 포함하여 ML 모델을 더 깊이 이해하기 위한 더 정교한 기술을 연구하고 있습니다.

Stripe는 기업과 고객이 안심하고 거래할 수 있도록 지원하기 위해 최선을 다하고 있으며, 거래가 확인되는 짧은 순간을 최적화하는 데 주력하고 있습니다. 이 회사는 어렵고 중요한 문제를 해결하기 위해 머신러닝을 지속적으로 혁신하고 있으며 고객의 안전과 보안을 보장하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 스트라이프 레이더는 기업과 고객이 안심하고 거래하는 방식에 혁신을 가져온 귀중한 도구입니다.