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FDS에 지속 성장하는 ML 적용 이야기 / if(kakaoAI)2024
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FDS에 지속 성장하는 ML 적용 이야기 / if(kakaoAI)2024

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AI 핵심 요약

사고를 막으면 수법과 거래 아이템이 빠르게 바뀌어, 과거 데이터로 학습한 정적 모델만으로는 새로운 이상 거래를 놓칠 수 있었습니다. 카카오페이 팀은 최신 데이터로 모델을 주기적으로 재학습하는 방식과, 슬라이딩 윈도우 기반 사고 비율 피처가 변화에 적응하는 방식을 FDS에 적용했습니다. 모델 학습은 Airflow 배치로 자동화하고 MLflow에 저장한 뒤, 분석가가 성능을 확인해 배포하며 모델 서빙에는 Triton, 피처 저장에는 데이터베이스와 Redis를 사용했습니다. 발표에서는 적응형 ML 적용 후 리콜이 평균 약 30% 개선됐다고 소개하며, 자동화와 함께 평가·배포 검토를 유지하는 점을 강조했습니다.

  • 반복적이고 명확한 패턴에는 정적 모델을, 새롭게 나타나는 패턴에는 적응형 ML을 활용하는 식으로 역할을 나눌 수 있습니다.
  • 슬라이딩 윈도우로 최근 사고 비율을 계산하면 아이템별 사고 추세 변화를 피처에 반영할 수 있습니다.
  • 주기적 재학습은 Airflow로 자동화하되, 성능 평가와 배포는 분석가가 확인하는 절차를 둡니다.
  • 최신 사고 데이터가 피처 생성에 반영되도록 서비스 데이터와 탐지·접수 데이터를 수집하고 피처 스토어에 연결해야 합니다.

소개

이상거래사기탐지 방법의 하나로 지속 성장하는 ML을 적용하며 경험한 모델 및 시스템 개발 내용을 공유합니다. #FDS #ML #Adaptive ML 카카오페이 이상거래탐지개발팀에서 백엔드 개발을 하고 있는 Cri입니다. 조직의 생산성과 효율성을 증가시키기 위한 개선 작업에 관심이 많습니다. 카카오페이 이상거래탐지개발팀에서 FDS 모델 개발을 하고 있는 Lia입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-15 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024

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