Страхование: антифрод повысил блокировки добросовестных клиентов

Ситуация: Fraud recall улучшился, но false positive вырос в 2 раза.

Нужно снизить ложные блокировки без потери эффективности антифрода.

Доступные данные

• claims: claim_id, user_id, amount, claim_type, decision, created_at
• model_scores: claim_id, model_version, score, threshold
• appeals: claim_id, appeal_status, resolved_at
• losses: claim_id, fraud_confirmed, payout_amount

Задачи

• Оценить precision/recall и стоимость ошибок первого и второго рода.
• Найти сегменты с максимальной долей ложных блокировок.
• Проверить пороги, ручные правила и данные обучения.
• Сформировать стратегию двухэтапной проверки.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы