論文の概要: Off-policy Evaluation for Payments at Adyen

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10470v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 22:17:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 19:37:19.029983
• Title: Off-policy Evaluation for Payments at Adyen
• Title（参考訳）: アディエンにおける支払いのオフ・ポリティクス・アセスメント
• Authors: Alex Egg,
• Abstract要約: オフ・ポリティ・アセスメント(OPE)は、Adyenの推奨システム開発と最適化を加速するために適用された。 分析の結果,OPE推定値とオンラインA/Bテスト結果との間には強い相関関係があることが判明した。 大規模産業決済システムにおける意思決定システムの有効性と統合に関するガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper demonstrates the successful application of Off-Policy Evaluation (OPE) to accelerate recommender system development and optimization at Adyen, a global leader in financial payment processing. Facing the limitations of traditional A/B testing, which proved slow, costly, and often inconclusive, we integrated OPE to enable rapid evaluation of new recommender system variants using historical data. Our analysis, conducted on a billion-scale dataset of transactions, reveals a strong correlation between OPE estimates and online A/B test results, projecting an incremental 9--54 million transactions over a six-month period. We explore the practical challenges and trade-offs associated with deploying OPE in a high-volume production environment, including leveraging exploration traffic for data collection, mitigating variance in importance sampling, and ensuring scalability through the use of Apache Spark. By benchmarking various OPE estimators, we provide guidance on their effectiveness and integration into the decision-making systems for large-scale industrial payment systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、金融決済処理のグローバルリーダーであるAdyenにおいて、レコメンデータシステム開発と最適化を促進するために、Off-Policy Evaluation(OPE)を成功させたことを実証する。 従来のA/Bテストの限界は遅く、コストがかかり、しばしば不確定であったため、我々はOPEを統合し、履歴データを用いて新しい推奨システム変種を迅速に評価できるようにした。 分析の結果,OPEの推定値とオンラインA/Bテスト結果との間には強い相関関係があることが判明した。 我々は、データ収集のための探索トラフィックの活用、重要サンプリングのばらつきの軽減、Apache Sparkの使用によるスケーラビリティの確保など、OPEを大量生産環境にデプロイする上での実践的な課題とトレードオフについて検討する。 各種OPE推定器のベンチマークにより,大規模産業用決済システムにおける意思決定システムへの有効性と統合に関するガイダンスを提供する。

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