ポイント

不正の検知では、正解として使える不正の事例が十分にあるかどうかで方式を選びます。
・過去の不正事例が十分にあり、手口が繰り返される → 事例を正解にした教師あり学習 (分類)
・不正の事例が少なく、通常と違うものに気付きたい → 通常のパターンを学ぶ教師なし学習 (異常検出)
・手口が少なく安定し、条件で判定できる → ルールベース
今の保留の記録を正解のラベルにすると、モデルは今の条件を再現するだけで、条件が見逃している手口は見つかりません。「不正の事例がほとんどない」「通常の取引は大量にある」「今の条件に当てはまらない手口も見つけたい」という記述は、異常検出を選ぶ手がかりです。