守りたいデータがある メルペイ クレジットスコア これから 話 2018/09/05 merpay×M3 機械学習 NIGHT

自己紹介 @Hmj_kd メルペイ Machine Learning Engineer 北海道釧路市出身 釧路高専 情報工学科卒業後，東京 大学へ編集入学． 理学部物理学科 Black Hole 境界上 微分幾何や Inflation 宇宙論あたりを勉強し いました． そ 後，諸般 事情 ，プログラマ，データ分析屋，機械学習 エンジニア等を経 ，現在 至る． 現在 仕事 ，飲み会幹事以外 Project内 タスク全 ．

以前，こういった話をし おりました

今日 こん こ を話します ➔ クレジットスコアリングモデル 一般論（再掲） ➔ メルカリ ういったデータを分析 利用 きるか ? ➔ メルペイ クレジットスコア これから つい

クレジットスコアリングモデル 一般論

クレジットスコアリングモデル 一般論 ● そもそもクレジット（= 信用） ? 問題設定が難しい ● 純粋 classificationだけ く，与信付与等 意思決定や損失額等 シ ミュレーションもある ● Imbalanced Data ● 個人情報や機微情報等 高い情報管理

そもそもクレジット（= 信用） ? 一般的 ， ”企業 融資”，”後払い サービス” 債務不履行リスク 評価，等 “貸し出 しリスク” をクレジット 扱っ いる． 一方，中国 “Zhima信用” ，シェアバイク 利用状況や，ソーシャルネット ワーク つ がり， 必ずしもお金だけ 紐付いた信用だけ い．

Imbalanced や シミュレーション等 問題性質 ● 後払い 着目する ，顧客側 支払い義務が守られず ，支払いが滞る率 が高すぎる そもそも後払い いうサービス運営が き い ○ → 一般的 未払い者数 << 支払い者数 あり，Imbalanced る ● （下図：例，スコア 融資限度額 関係図） ○ 貸し出し リスク 分類問題だけ く，貸す場合 ■ くらい 限度額を設定するか ? ■ それ より債務不履行 る確率的 期待値 ?

個人情報や機微情報等 高い情報管理 こちら 後述いたします．

メルカリ ういったデータを分析 利用 きるか ?

メルカリ データ ● 出品データ ○ 商品画像 ○ 商品名 ○ 商品説明 ○ 商品状態 ○ 商品価格 ○ カテゴリ ○ ブランド ○ サイズ ○ 配送方法 ● サポートコミュニティ ○ Q&Aデータ ● お客さま 行動データ ○ 商品検索 ○ 商品タップ ○ 商品へ 「いい 」 ○ 商品へ コメント ○ 価格交渉 ○ 商品購入 ○ 商品出品 ○ 取引メッセージ ○ 問い合わせ ○ 商品通報 ● ライブフリマ ○ 動画データ 画像 / 動画 / テキスト / 行動ログ ，多岐 わたる大量 データ

これから

検討したい 思っ いるこ 1. データ解析 プライバシー保護技術を取り入れる a. 悪意をもっ 情報を抜き取 ろう する人（攻撃者）から，大切 情報をまもる b. モデリング中 人為的 ミスを防ぐため も 2. スコア 特徴量 設計次第 ，（スコアが表示された世界 ）利用される方た ち 行動が変わる可能性がある a. （状態, 行動, 報酬）等を考慮 きそう ，強化学習 が想像しやすい b. そもそも 議論もし いく必要 ある

プライバシー保護技術 ... - プライバシー - 個人情報，要配慮情報， ... - プライバシ保護技術 - データ解析 おけるプライバシー 保護 - よう 定義される か - よう すれ 保護しつつデータ解析が きるか - いった問題を統計学，データ工学，暗号理論 観点

事例や用語 紹介 ● Netflix 事例 ○ Kaggle コンペティション 公開されたデータ（映画 レイティング） ，個人 特定を防ぐ処理 が施され いた． ○ 一方 ，特定 背景情報をもつ ら 一意 特定 きる条件が統計的 導かれ，個人 特定 が高い確率 可能 ある 主張された． ● k-匿名性 ○ 例） 30代, 男性, 港区 企業 勤め いる , 関東在住, ...

安全性を定量的 議論したい Q. 秘密 入力 x つい f 出力 y = f(x) を公開した します． 攻撃者が y を得た き ，x が 程度推測されるか ， よう 評価すれ よいか ? 引用 : データ解析 おけるプライバシー保護

さいご

チームメンバーを募集し おります ➔ [merpay]ソフトウェアエンジニア（Machine Learning） ➔ [merpay]エンジニアリングマネージャー(Machine Learning) もしご興味ありましたら @Hmj_kd ま ご連絡ください． 引用 : https://medium.com/moonshot/ataengineers-vs-data-scientist-13fce30812a7

ご清聴ありが うございます !!