注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
アラート通知ワークフロー
不正の検出や収益機会の抽出など、アラート通知ワークフローは、エンドユーザーがボタンをクリックするだけで判断できる問題を自動的に表示します。これらのワークフローにより、チームはデータを手動でまとめる時間を削減し、最も重要な問題の解決に注意を集中させることができます。
Foundry の Data Connection と オントロジー は、組織がこのパターンを数ヶ月ではなく数日で実装し、安全かつ効率的にカスタマイズやメンテナンスを続けることができます。
ソリューション
アラート通知ワークフローは、ユーザーがレビューして判断を下すためのアラート（アップデート、問題、機会など）を自動的に表示するように設計されています。通常、ユーザーには優先順位の高いアラートとそれに関連するデータが表示され、判断を下すためにレビューします。彼らの決定は、Foundry のデータに記録（書き戻し）するボタンを使って記録されます。適切であれば、本番システムにも記録されることがあります。
不正検出を例に取ると、ユーザーは最も不正の可能性が高いアラートから順にリストで表示されることがあります。アラートをクリックすると、ユーザーが不正かどうかを判断するためのすべての関連情報が表示されます。
アラート通知フレームワークは、さまざまなデータソースを調べたり、データポイントを手動で組み合わせて問題を特定し、その問題に対して判断を下すことを目的としたユーザーにとって、非常に効果的なソリューションです。時には、エンドユーザーは、一部の問題を抽出するための基本的な SQL クエリを持っていたり、作業が複雑すぎるためにデータをまったく調べなかったりすることがあります。
アラートは、不正の検出から収益機会の抽出まで、さまざまなユースケースで使用することができます。アラートは、データパイプライン、機械学習モデル、Foundry Rules、あるいはこれらの組み合わせを通じて生成することができます。
主要な要素
ユーザーインターフェース
以下は、アラート通知ワークフローに関連するインターフェースのリストです。
アラート通知インターフェース
アラート通知インターフェースは、エンドユーザーが使用する主要なアプリケーションです。このインターフェースから、エンドユーザーは自分宛てのすべてのアラート、アラートに関連する判断を助けるデータ、判断を記録するためのボタンを見ることができます。
以下に、最も頻繁に使用されるコンポーネントを含む例のインターフェースを示します。このインターフェースは、通常 Workshop で構築されます。
例えば、不正検出の場合、フィルターは不正の可能性スコアや特定の不正タイプなどになります。アラート自体は不正行為の事例であり、関連データには過去の支払いやユーザープロファイルが含まれます。ボタンは通常、不正/不正ではないというものであり、ユーザーに説明を求めることがあります。
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インパクトトラッカー
インパクトトラッカーは、アラート通知インターフェースに関連する生産および運用指標を表示します。トラッカーは、アラートインターフェースで一般的にどのような決定がされているか、目標 KPI にどれだけ近づいているかなどの指標を確認するために、通常マネージャーによって使用されます。
以下に、最も頻繁に使用されるコンポーネントを含む例のトラッカーを示します。このインターフェースは、Quiver または Workshop で構築することができます。
不正検出の場合、このインパクトトラッカーは、レビューされた不正/非不正ケースの割合、ユーザーが入力した不正の主要な要因や説明、早期の不正検出によって節約されたドルの影響、判断までの時間などを表示することがあります。
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（オプション）Foundry Rules
Foundry Rules は、コーディングのバックグラウンドに関係なく、任意のユーザーがデータ上のルールを作成および維持するための Foundry アプリケーションです。ルールは、任意の数のアラートの基準を定義するためのユーザーフレンドリーなポイントアンドクリックインターフェースを使用します。各ルールは、アラートの種類を作成します。Foundry Rules の実装は、以下のアラート自動化セクションで詳しく説明されています。
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オントロジー
以下は、アラート通知ワークフローのセットアップに関連するオントロジー関連の概念のリストです。
オブジェクト
アラート通知ワークフローでは、通常、トリガー（顧客、金融取引、製造プロセス、サービスタイプなど）のオブジェクトタイプと、それにリンクされた特定のアラートオブジェクト（潜在的な不正アラート、サービスタイプに関連した収益機会、製造プロセスに関連したプロセス最適化機会など）が含まれます。
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アクション
アクションは、このワークフローの中核であり、エンドユーザーの決定を記録します。ユーザーから見ると、これらはクリックするボタンです。バックエンドでは、ボタンは オントロジー アクションによってユーザーがどのような決定をしたかを記録するように設定されています。典型的なアクションフィールドには以下のものがあります。
- ユーザーID
- 決定のタイムスタンプ
- 決定が行われたアラートオブジェクト
- 決定自体（True/False、Accept/Reject など）
- （オプション）決定の説明（トラッカーでのレビューに役立ちます）
不正検出では、アクションはケースが不正と判断されたかどうか、決定を下したユーザー、決定が下された時期、その決定の理由（説明）、およびレビューされた特定のケースIDを記録します。
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書き戻し
書き戻しは、Foundry で決定を記録する用語です。書き戻しのドキュメントは、書き戻しページにあります。本質的には、オントロジー アプリケーションを通じてアラートオブジェクトのベーキングデータセットのコピーが作成されます。アクションは、アクションセクションで定義されたフィールドをコピーした（書き戻し）データセットに記録します。不正検出では、特定のケースで行われたアクションは、オントロジーと関連データセットを更新して、行われた決定を反映させます（例えば、アラートが不正を特定したかどうかや調査結果の説明を設定することにより）。
Foundry に書き戻すだけでなく、SAP や Oracle などの本番システムにも書き戻すことが一般的です。これには、本番システムへの直接接続を読み取りおよび書き込み権限で設定し、書き戻しデータセットの結果を接続経由で送信することが含まれます。詳細については、Palantir チームにお問い合わせください。
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アラート自動化
以下は、アラートを自動化するための Foundry トピックです。
Foundry Rules
Foundry Rules は、コーディングのバックグラウンドや能力に関係なく、ユーザーがデータ上のルールを作成および維持できるコンポーネントのセットです。Foundry Rules は、任意の条件に基づいてさまざまな種類のアラートを定義するために使用できます。Foundry Rules の出力は、アラートオブジェクトに変換することができます。
Foundry Rules インターフェースの例を以下に示します。
不正検出では、一部の顧客が Foundry Rules を使用して不正活動のタイプを定義し、該当するすべてのケースを抽出することを選択することがあります。例えば、ルールは、顧客が 1 万ドル以上の料金を支払った場合や、同じ日に 2 つの異なる都市で連続して料金を支払った場合などです。
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データパイプライン
時には、アラートを作成するロジックが非常に規範的であり、データパイプラインでコーディングするのが最も適した複雑なルールを含むことがあります。
例えば、保険会社は、契約レートに基づいて医療提供者に請求金額を支払わなければならず、それらのレートはシステム上の一連のコードとして反映されます。契約が再交渉されると、新しい期間に新しいコードセットが記録されるべきです。この場合、どのコードがいつ適用されるべきかを決定するロジックをすべてエンコードし、新しいコードセットが再交渉された契約から導入された新しい期間で分割されるように提案を Foundry の提案オブジェクトに作成するのが最も適しています。
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要件
パターンに関係なく、基礎となるデータ基盤は、パイプラインと外部ソースシステムへの同期から構築されます。
データ統合パイプライン
データ統合パイプラインは、SQL、Python、Java などのさまざまな言語で記述され、データソースを主題のオントロジーに統合するために使用されます。
データコネクタ
Foundry は、FTP、JDBC、REST API、S3 など、幅広いソースからデータを同期 することができます。さまざまなソースからデータを同期し、できるだけ完全な真実のソースをコンパイルすることが、最も価値のある決定を可能にするための鍵です。
パターンを実装するユースケース
- 効果的な販売およびマーケティングパイプラインの調整
- 保証分析によるクレームの最適化および支出の削減
- アラート通知と調査支援によるトランスフォーマーの故障防止
- 公共安全電源遮断（PSPS）スコーピング
- アラート通知およびプロバイダーのパフォーマンス理解による健康ネットワークプロバイダーからのコスト削減
- 医療提供者への過払いおよび未払いの削減
- 統合されたアラート通知およびトリアージアプリケーションを介したグローバルセキュリティインシデントへの対応
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