PURPOSE
このプロンプトでできること
ラベル確定が遅れ一部取引だけ調査される状況で、不正検知率と誤検知コストの偏りを推定するための入力、手順、確認点をまとめます。
PREPARE
用意する情報
匿名取引、取引時点、調査選択、ラベル確定日、ラベル、損失額、モデルスコア、顧客異議。実データは必要に応じて匿名化してください。
WORKFLOW
使い方
必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。
AI INSTRUCTION
AIへの指示文
入力欄を埋めてから利用してください。
ラベル確定が遅れ一部取引だけ調査される状況で、不正検知率と誤検知コストの偏りを推定する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。 【入力】 匿名取引、取引時点、調査選択、ラベル確定日、ラベル、損失額、モデルスコア、顧客異議 【素材】 [匿名化した情報を貼り付け] 次の制約を守ってください。 個人・カード番号を入力せず、自動拒否を推奨せず、公平性と異議申立て経路を別途確認してください。 不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。 成熟期間／調査選択補正／未確定ラベル／コスト曲線／閾値感度
コピー操作はこのブラウザー内で行います
EXAMPLE
入力例と出力例
入力例（説明用）
調査対象が高スコア取引に偏り、低スコア取引の不正ラベルが未確定の決済データ
出力例（説明用）
【説明用の合成例】 成熟コホート指標と調査確率補正指標を比較し、遅延ラベル仮定別に誤検知コストを示す。
TIPS
使うときのコツ
個人・カード番号を入力せず、自動拒否を推奨せず、公平性と異議申立て経路を別途確認してください。 不明点は推測せず、確認事項として分けてください。
使う前に確認してください
元データを上書きせず、抽出条件と結果を担当者に確認してください。