正解率が非常に高いので、このモデルは本番の不正検知に導入してよい。

それは正解率の数字だけで導入を決める誤りです。正解率は全件のうち一致した割合で、不均衡なデータでは見かけの値が高くなるため、不正を検知できているかは示しません。

正解率は偽陽性と偽陰性を区別して数えるので、誤検知の多さは正解率から読み取れる。

それは正解率の性質を取り違えた文です。正解率は偽陽性 (陽性と予測したが実際は陰性) と偽陰性 (陰性と予測したが実際は陽性) を分けずに、正しく分類できた件数を全件で割った値なので、誤検知の数は読み取れません。

正解率と適合率は分母が同じなので、正解率が高ければ適合率も高くなる。

それは正解率と適合率の分母を取り違えた文です。正解率は全件を分母にし、適合率は陽性と予測したものを分母にするため、正解率が高くても適合率が高いとは限りません。