決済ライフサイクルのあらゆる段階で AI を活用して最適化。Stripe が考案した業界初の決済基盤モデルは、自己教師あり学習を用いて決済パターンを分析し、ビジネスのパフォーマンスを向上させます。
個々の購入者に合わせた決済体験、不審請求の申し立てからの回収など、購入プロセスのあらゆる段階で AI を活用して、売上拡大、不正利用防止、コスト削減を図ります。
決済フローを最適化するプロダクトで AI を活用して決済フローセッションごとに個々の購入者に合わせて最も関連性の高い決済手段を自動的に上位に表示することで、平均 11.9% の売上アップを実現します。
Radar の AI モデルを活用して不正利用を検出し、不正利用を平均で 38% 低減できます。また、Smart Disputes でチャージバックに効果的に対応できます。
AI を活用した Smart Retries で売上維持率が向上します。Stripe の回収ツールにより、失敗した継続支払いの平均 57% が回収されています。
Stripe の認証最適化によって規制要件の変化に対応しながら、購入完了率を引き上げます。該当する場合は SCA 免除も Stripe が自動申請します。
Stripe の決済基盤モデルは、自己教師あり学習を活用し、数百億件の取引データでトレーニングされることで、高い成果を実現しています。
2024 年に処理された決済の総額
Stripe が過去に確認済みのカードの割合
リアルタイムで検知されたカードテスティング攻撃の割合
ケーススタディを読むStripe は今でも当社の戦略的パートナーであり続けています。当社の成長とともに規模を拡大した Stripe のおかげで、当社は顧客に最先端の決済手段を提供し、売上と購入完了率の増加に貢献し続けることができます。
ケーススタディを読む[Stripe を使用して]スムーズな 3DS フローと認証免除フローが実現しました。不正利用のリスクが軽減されただけでなく、顧客のショッピング体験も確実にレベルアップしました。
ケーススタディを読むStripe は徹底してイノベーションを追求しています。この好例が、オーソリ成功率の向上に使用される機械学習モデルです。Adaptive Acceptance だけでオーソリ成功率が約 1% アップしました。我々が労力を費やすことは一切なく、これはまさに Stripe の開発努力の成果にほかなりません。
GitHub Sponsors プログラムでは、Stripe の Adaptive Acceptance、ネットワークトークン、自動カード更新機能、Radar などが含まれる決済インテリジェンスプロダクトを活用したことで、開発者への寄付総額が 52% 増加しました。Stripe のおかげでオーソリ、コスト、不正利用対策の効率を最大限に高めることができるようになり、顧客の信頼を獲得して、さらなる成長につながりました。
Stripe の AI ソリューションを実際にご覧いただけるほか、貴社の事業に合わせた導入方法と料金体系も案内いたします。ぜひお問い合わせください。
Stripe を利用して決済を処理している AI 企業は数千社に上ります。貴社の課金方式がサブスクリプション、従量課金、成果ベースなどどのような方式でもかまいません。ぜひその仲間に加わりましょう。