Show HN: Kairos – オープンソースのリスク・不正判定プラットフォーム

皆さん、Finic の Ayan です。Sift、Sardine、その他のリアルタイム不正判定プラットフォームのオープンソース代替となる Kairos をローンチします。Kairos は、従来の決定ツールの最大の課題である、学習用ラベル付きデータの不足と、常に戦術を変化させる詐欺師への対応、という 2 つの問題に対処します。

1. 従来の不正ソリューションは XGBoost のような ML モデルを使用して不正を検知しますが、これらのモデルは品質の高いラベル付きデータに依存しており、多くの企業がそれを持っていません。私たちは、「System One」決定モデルを、XGBoost やロジスティック回帰などの従来モデルに加えて使用することで、この問題に対処します。これにより、「これは使い捨てのメールアドレスか？」のような平易な言葉の質問を決定プロセスに組み込むことができ、大量のラベル付きデータを必要としなくなります。また、XGBoost モデルが苦労する、より構造化されていない不正の側面を捉えることも可能になります。

2. 不正対策チームは、導入されている検知ロジックを回避するために常に挙動を変えるライブプレイヤーと対峙しています。検知モデルを訓練したり、ルールセットを定義したりしても、詐欺師が検知ロジックを解明するにつれて、数週間で陳腐化します。これは、新しい不正パターンに基づいてモデルを定期的に訓練し、ルールを更新するチームが必要であることを意味します。通常、これには大規模なデータサイエンス/ML チームが必要です。Kairos は MCP サーバーを導入することでこの問題に対処します。これにより、エージェント（Claude Code、Cursor、Codex など）が決定ワークフローを定義し、データでモデルを訓練し、最もパフォーマンスの高いバリアントを選択できます。

Docker を使用して Kairos をセルフホストすることも、https://kairos.finic.ai でホスト版を使用することもできます。