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[루머/잡글] DoC글에 적힌 아맥스 셧다운에 대한 글

레딧처닝, 2019-11-08 13:16:05

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" I won’t say why or how, but I have insider info from RAT on what’s behind all this. This shutdown is part of a series of upcoming shutdowns. This week’s was a beta test for a new machine learning model specifically designed to target churning activity through unsupervised learning. Amex data scientists are improving an evolving neural network model that identifies churning behavior as it happens, and then assigns risk scores that factor in to anti bust-out or fraud scores. They’re treated the same, those all have different scores but their values affect your overall risk/reward score for Amex. If that overall score reaches a certain threshold (which they’re still experimenting with what exactly it will be), you will get shut down. What they’re doing is based on the same ML models that are used at Amex for AML and fraud prevention. The shutdowns will happen in small waves because one giant hit would be a massive drain on resources and disruption to their overall business, including drawing negative public attention outside of the churning community. That would scare people who are profitable but think they’re winning. They are also incrementing shutdown waves because of the resource usage it takes to identify accounts and assign a score based on the new indicated risk factors. When shutdowns are triggered, they begin combing through the new dataset. Right now, the model only looks back two years.

 

The clawbacks on self-referrals were a pilot program to this week’s events, not an entirety separate event. The same model that identified self-referrers was used for these shutdowns. I’ll report back when I hear more info. Also, I should add that if you had self-referrals clawed back, you’re already in the main data set. Those who were hit by the clawback were flagged as the highest priority for the model to comb through because of the strong correlation to proven churning/gaming behavior.

 

Self-referrals were like a litmus test for who will be the low-hanging fruit for them to cut.

 

As they tune the model to identify more positive activity correlations with churning, it will get more specific. Combing through level 3 data will become more prevalent in identifying churners, especially true if you have transactions from GCM and other obvious sites in your transaction history. If you were hit in the clawback but weren’t shut down this time, be cautious that you’re in their crosshairs. From what I’ve learned about the model, the inferred course of action here to avoid a shutdown is to not do anything with Amex except organic spend on your existing cards. Don’t carry a balance, no more MS, and no new cards. Keep in mind that the anti-churning model is fundamentally based on the neural architecture of their anti-fraud model.

 

PS I’ve read many comments loosly speculating about what RAT is. RAT isn’t a bunch of guys in India who are manually combing through the accounts with high MR balances, or checking referral sources for validity, etc.. This isn’t true. “RAT” is two data science and machine learning engineers in Phoenix who transitioned from the Amex fraud prevention team. There are two other engineers who have shared responsibilities with RAT and other anti-fraud teams.

 

The Hilton Aspire no AF link had absolutely nothing to do with these shutdowns. It’s a pure coincidence. The portfolio of recommended accounts to be shut down was sent off for approval more than a week ago. RAT doesn’t shut down accounts. They provide tranches of customer accounts suspected of abuse – along with correlating data. Those tranches go to evaluation from non-engineering management; who are the decision makers on shutting down a tranch of accounts or enacting other penalties. This is new to them and it’s somewhat uncharted territory, the speculations on here and on Reddit that they’re winging it are accurate. Their plan is to cut losses and effectively disable Amex churning first, then deal with the fallout afterwards. They’re legally within their rights so shutdown approvals are not made on a legal basis. "

 

요번에 아멕스 셧다운 DoC글에 올라온 댓글 입니다

 

TL DR : 아멕스에서 슈퍼컴퓨터로 처너 / 어뷰저 를 필터 하는 알고리듬을 만듬 . 이번 셀프 리퍼럴에 관한 셧다운은 시작일뿐 .. 

 

소설 같은 얘기 같지만 그래도 조심하는게 좋을꺼 같습니다 . 아멕스가 최근 earning call 에서 보면 리워드에 쓴 돈이 엄청나더군요 

 

그리고 최근 델 크레딧 클로우백만 봐도 예전의 아멕스가 아닌거 같습니다

 

https://www.doctorofcredit.com/reports-of-american-express-shutting-down-some-users-accounts/#comment-837111

12 댓글

라이트닝

2019-11-08 13:30:03

Dell 10% clawback은 좀 억지같긴 해요.
시스템을 잘못만든 것이고 churing 하고는 전혀 관련없는 일이거든요.


그런데 팝업 이야기는 없네요.
팝업도 score와 관련되는지가 궁금하네요.

 

bn

2019-11-08 13:35:25

예전부터 촉이 왔었는데 예상했던 대로 가네요. SWE 몇명을 데려다 놓고 이 업무만 해라 하면 온갖 창의적인 아이디어가 나올 수 밖에 없거든요. 

 

그래도 아마 초반엔 low hanging fruit부터 와장창 잡을려고 할것 같고요. 그래도 매니지먼트한테는 대충 make sense 해야 되기 때문에 복잡하게 설명 불가능한 시나리오는 발생하지 않을 것 같긴 합니다만 나중에 low hanging fruit이 없어지면 무슨짓을 할지 모르겠네요. 

라이트닝

2019-11-08 13:41:29

쉽게 없어질 것 같지는 않아요.
늦게 시작한 사람들이 계속 유입되지 않을까 싶거든요.

문제는 자신이 low hanging fruit가 안되어야 할텐데 정확한 기준을 모르니 애매하군요.

티메

2019-11-08 13:36:39

기술의 진보가 이렇게 무섭습니다..

2n2y

2019-11-08 13:37:47

재밌는 글 잘 읽었습니다. 처너들을 잃더라도 기본부터 다지는건가 봅니다

hack

2019-11-08 13:46:22

좀 이해가 안 가는 것이 self referral은 NN 같은 거 필요없고 SSN 만 매치시키면 그냥 찾아지거든요. 그런데 이게 모델 테스트용 파일럿이었다니 믿기 어렵네요.

우리동네ml대장

2019-11-08 13:58:32

ML-based 시스템을 구축했군요. 일단 팝업이 뜨는 패턴 자체가 파악이 안됐다는게 좀 걸립니다. 전형적인 ML 모델로 인퍼런스 할 때 생기는 문제... (왜 팝업이 뜨는지, 어떻게 없애는지 알기 힘든 상황)

아멕스에서 일하는 사람들중에 누군가 그들이 트레이닝하는 모델의 optimization objective 가 무엇인지라도 좀 얘기를 해줘야한다고 생각합니다. 이건 뭐 그냥 소비자들 입장에서는 깜깜이로 당하게 생겼어요.

피들스틱

2019-11-08 14:14:44

그러게요...차라리 Decision tree로 만들어서 쫙~~ 배포 해주면 참 좋을텐데요ㅋㅋㅋ 좀 더 조심히 마일 생활을 해야할것 같습니다.

라이트닝

2019-11-08 14:43:01

점수표와 현재 점수를 공개하면 좋겠어요.

Amex의 가장 큰 문제는 소급 적용에 있는 것 같습니다.

단물만 다 빨아먹고, 클로백하면 소비자는 봉되는 것이죠.
그쪽 입장은 소비자가 먼저 시작했고, term에 가능성에 대해서 이야기 했으니 위반은 아니라고 하겠지만요.

 

아무리 처닝을 하고, 셀프 리퍼를 하고 해도, 카드 사용액이 보너스 스팬딩보다 월등히 많다면 별로 문제 안삼을 것 같아요.
지금 대상이 되는 사람들은 카드 스팬딩에 비해서 많은 것을 챙겨가는 사람들이 아닐까 합니다.

근본적으로 안전하게 만드려면 월컴 보너스 스팬딩 이외에도 많이 쓰는 방법 밖에 없을 것 같아요.
아니라면 결국 시간 문제로 보입니다.


 

얼마에

2019-11-08 19:14:50

#머신러닝망햇으면

녹군

2019-11-08 18:31:43

이것저것 시도해보고 있는 것 같네요.

0.02*MR - FeeEarn*TotalSpending < 0 으로 필터 걸어서 해당되는 어카운트 걸러서 히스토리로 학습시킨 후에 해당되는 패턴에 해당되는 어카운트를 찾아냈을까요..

그 중에 제일 쉽게 나오는 패턴이 셀프리퍼였다거나...클로백을 하고 그 어카운트로 학습..패턴 찾고 어프루벌 받고 계정 닫기

반복하다가 고소먹고 팀 해체 (응?)

 

여튼 그래서 아무도 계정이 닫히게 되는 기준을 모르는게 아닐까 싶네요

얼마에

2019-11-08 19:17:56

요즘 generative adversarial network 공부 중임다. 조만간, amex의 discriminator 를 뛰어넘는 generator를 만들어 오겟슴다. 우리 회사 컴퓨터가 아멕스 컴퓨터 보다 큽니다. ㅋ

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