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“确实,这种敏感度过高导致了误判。但我们不能简单地降低敏感度,不然可能会放过真正的诈骗行为。”
大家围过来,纷纷点头表示认同,气氛变得更加凝重,每个人都在思考着解决方案。
艰难决策
林宇看着技术团队成员们疲惫但坚定的眼神,心中充满了感动和期待。
他说道:
“大家都很辛苦,但这个问题必须尽快解决。我们不能让用户因为这个问题而放弃使用App。”
技术团队负责人深吸一口气,说道:
“目前看来,我们需要对算法进行调整和优化。但这不是一件容易的事,需要重新收集大量数据,重新训练机器学习模型。”
苏瑶担忧地说:
“重新训练模型需要不少时间,这段时间内误判问题可能还会存在,会不会影响用户的使用积极性?”
陈刚皱着眉头,思索片刻后说:
“我们可以先采取一些临时措施,比如在App中增加一个误判反馈机制,让用户能够及时告诉我们误判情况,我们人工先进行处理。”
大家觉得这个提议可行,决定兵分两路,一部分人着手收集数据训练模型,另一部分人负责搭建误判反馈机制。
数据收集
负责数据收集的团队迅速行动起来。他们通过各种渠道,收集更多正常通讯和网络行为的数据样本。
有的成员联系各大通讯运营商,请求提供一些通讯行为数据;有的则在合法合规的前提下,对一些常用网络平台的用户行为数据进行采集。
一位成员在与通讯运营商沟通时,诚恳地说道:
“我们的反电诈App遇到了一些技术难题,希望能得到贵方的支持,提供一些正常通讯行为的数据,这对我们优化算法,提高App的准确性非常关键。”
对方表示理解和支持,很快提供了相关数据。
在收集数据的过程中,团队成员们仔细筛选每一条数据,确保数据的准确性和有效性。
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