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第38章 遭遇技术难题（第2页）

“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。