決済処理には大量のデータが必要です。各取引には数十ものシグナルが含まれており、迅速に判断を下す必要があります。かつては、こうした判断を静的ルール (例: 「取引金額が X を超える場合はフラグを立てる」) に依存していました。しかし、静的ルールは一部の不正利用を捕捉する一方で、他の不正利用を見逃し、その過程で正当な購入の多くをブロックしてしまう可能性があります。
決済処理への AI の登場により、この状況は変化しました。新しいツールでは、シグナルを迅速に評価し、結果から継続的に学習できるため、よりきめ細かい判断が可能になります。2024 年に米国政府は機械学習ベースの不正利用検出を使用し、40 億ドルを超える不正決済を防止および回収しました。
以下では、AI が決済のオーソリ、不正利用防止、顧客体験をどのように変えているか、また AI を導入する前にビジネスで検討すべきことについて説明します。
主なポイント
ダイナミックルーティングや適応型承認などの AI 主導のオーソリツールを使用すると、誤判定による拒否を減らすことで、意味のある収益を回復できます。
機械学習を使用する不正利用防止モデルは、単一のビジネスの取引履歴ではなく、決済ネットワーク全体のシグナルを分析することで精度を高めることができます。
AI 主導の決済処理から最大限の価値を引き出すには、拒否率、不正利用ルール、チャージバックのデータに継続的に注意を払う必要があります。
決済処理に AI が導入されている理由
不正利用の手口と取引パターンの両方が変化するにつれて、静的なルールベースのシステムでは対応しきれなくなる可能性があります。AI 主導の決済処理ツールは、大規模な取引データセットでトレーニングされた機械学習モデルで構成されています。これらは、数千の変数にわたるパターンを同時に特定し、リアルタイムのコンテキストに基づいてシグナルに重み付けを行うことができます。また、変化に適応し、新しいデータが入ってくると自身を更新することもできます。
AI がオーソリと成功率を向上させる仕組み
オーソリの失敗は、ビジネスにとって見過ごされがちな収益損失の原因となる可能性があります。AI は、いくつかの方法で静的なオーソリルールを改善できます。
以下にその仕組みを示します。
動的ルーティング: AI 主導のルーティングでは、取引を固定の処理パスに送信するのではなく、複数の潜在的なルートをリアルタイムで評価し、過去のパフォーマンスデータに基づいて成功する可能性が高いルートを選択します。ある代行業者が過去 1 時間に特定のカードタイプで高い失敗率を示している場合、モデルはそれを迂回してルーティングできます。
改善された再試行ロジック: 取引が失敗した場合、AI モデルは失敗コードと過去のパターンに基づいて最適な再試行ウィンドウを予測できます。
適応型アクセプタンス: 適応型アクセプタンスの機械学習モデルは、企業ネットワーク全体のデータポイントでトレーニングされています。取引が決済インフラに到達すると、モデルはコンテキスト全体を考慮して適切なシグナルをカード発行会社に送信し、承認される可能性を高めます。
不正利用防止とリスク管理における AI の役割
静的なルールは、カテゴリごとに機能します。不正利用を捕捉するほど厳しいルールは、正当な取引をブロックするほど厳しいルールでもあります。このような誤検出により、優良な顧客がブロックされ、取引が失われる可能性があります。一方、AI ツールは確率論的に機能します。単独では異常に見える取引でも、コンテキストの中では完全に正常に見える場合があるためです。
AI による不正利用検出には、次の機能があります。
行動バイオメトリクス: 決済画面のフォームに入力するボットの動きは、人間とは異なります。一部の AI 不正利用システムは、ユーザーが決済画面とどのようにやり取りするかを分析し、それをベースラインの行動と比較します。
ネットワークレベルでのパターン検出: 機械学習モデルは、ネットワーク全体のシグナルを分析できます。あるカードが、決済画面に入力される前に他の連携ビジネスで不正なアクティビティに関連付けられていた場合、検出システムはすでにそれを把握しています。
頻度と関連性の分析: AI モデルは、単独では無関係に見えるシグナルを結び付けることができます。新しいメールアドレス、複数のビジネスで少額の取引をテストしていることが確認されたデバイス、請求先の地域と一致しない配送先住所を組み合わせることで、単一のシグナルよりもはるかに有用な複合的なリスクスコアが生成されます。
決済代行業者のインフラストラクチャーに組み込まれた Stripe Radar などのツールは、この大部分を自動的に実行できます。
決済処理における AI がカスタマーエクスペリエンスをどのように強化できるか
正当な取引がブロックされた場合、顧客は自分のカードが不正利用されたのか、ビジネスに技術的な問題があるのかわからない可能性があります。
AI が提供できる機能は次のとおりです。
決済手段の推奨: AI は、購入コンテキスト (地域、デバイスタイプ、取引履歴など) を分析し、特定の顧客が好む可能性のある決済手段を表示できます。
保存されたカードの最適化: 顧客が複数のカードを登録している場合、AI は特定の取引でどのカードが成功する可能性が高いかを予測し、デフォルトで表示できます。これにより、特にモバイルでの決済が迅速かつ容易になります。
適応型 3D セキュア (3DS): 3DS 認証はセキュリティーを強化しますが、ユーザーへの手順を追加することでプロセスを遅らせる可能性もあります。AI 主導のシステムは、リスクプロファイルで正当化される場合にのみ 3DS を適用します。これにより、リスクの低い取引のエクスペリエンスがシンプルに保たれ、重要な部分に検証が追加されます。
決済における AI のインフラストラクチャー、セキュリティー、およびコンプライアンスに関する考慮事項
AI 主導の決済処理を導入すると、インフラストラクチャーとコンプライアンスに影響が及びます。これらは、データへのアクセス、使用、および義務に帰着します。
必要なものは次のとおりです。
データの必要性: AI モデルが適切に機能するにはデータが必要です。決済代行業者を切り替えたり、レガシーシステムから移行したりする場合、取引パターンに合わせてすでに調整されているモデルではなく、時間の経過とともに改善されるコールドモデルから始めることになる可能性があります。
PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard) コンプライアンス: AI を使用している場合でも、カード会員データの処理、保存、送信方法については引き続き責任を負うことになります。カード会員データを保存、処理、送信する、またはカード会員データのセキュリティーに影響を与える可能性のある AI システムは、PCI DSS の下で範囲内と見なされます。
モデルの説明可能性: 一部の法域では、取引が拒否された場合、顧客はその理由を理解する権利を有します。説明なしに機能する AI モデルでは、これが困難になる可能性があります。既存のツールを使用しているか、独自のツールを作成しているかにかかわらず、AI の不正利用ロジックの決定を、人間が理解し、文書化できる用語で説明できなければなりません。
ビジネスで決済処理に AI を使用するための準備
決済における AI の恩恵を受けるビジネスは、その導入を継続的なプロセスとして扱います。意図的に始めることで、適切な方針が定まります。
以下をご覧ください。
現在の拒否率の監査: 何かを変更する前に、オーソリ成功率のデータを抽出し、カードタイプ、地域、および取引サイズで分類します。これにより、最大の機会を明らかにする一方で、ベースラインが提供されます。
不正利用ルールの確認: カスタムルールを設定している場合は、現在の不正利用パターンと照らし合わせて確認します。18 カ月前に作成されたルールは、実際の顧客をブロックしたり、それ以降に出現したパターンを見逃したりしている可能性があります。AI と適切に維持された手動ルールの組み合わせは、どちらか単独よりも効果的です。
フィードバックループの作成: AI による不正利用防止は、常に学習している場合に最も効果的に機能します。どの取引でチャージバックが発生したかを追跡し、それを不正利用設定にフィードバックしてパフォーマンスを向上させます。
プロバイダーを切り替える場合は、データの継続性について考慮する: 新しいビジネスのアカウント登録をモデルがどのように処理するか、モデルが取引パターンに完全に調整されるまでにどのくらいの時間がかかるかについて、新しいプロバイダーに尋ねてください。
Stripe Payments の活用方法
Stripe Payments は、成長段階のスタートアップからグローバル企業まで、あらゆるビジネスのオンライン、対面、世界各地での決済受付を支援する、統合型のグローバル決済ソリューションです。
Stripe Payments でできることは次のとおりです。
決済体験の最適化: 事前構築済みの決済 UI、125 種類以上の決済手段へのアクセス、Stripe が開発したウォレット Link により、スムーズな顧客体験を実現し、エンジニアリング工数を何千時間も節約できます。
新市場への迅速な展開: 195 カ国、135 種類以上の通貨に対応した越境決済オプションにより、世界中の顧客にリーチし、複数通貨の管理にかかる複雑さとコストを軽減できます。
対面とオンラインの決済を統合: オンラインと対面のチャネル全体でユニファイドコマース体験を構築し、顧客とのやり取りをパーソナライズし、ロイヤルティを向上させ、収入を拡大できます。
決済パフォーマンスの向上: ノーコードの不正利用対策や承認率を向上させる高度な機能など、カスタマイズ可能で設定が簡単な決済ツールにより、収入を増やせます。
柔軟で信頼性の高いプラットフォームで迅速に成長: 過去の稼働率 99.999% と業界トップクラスの信頼性を備え、事業の成長に合わせて拡張できるプラットフォーム上で構築できます。
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この記事の内容は、一般的な情報および教育のみを目的としており、法律上または税務上のアドバイスとして解釈されるべきではありません。Stripe は、記事内の情報の正確性、完全性、妥当性、または最新性を保証または請け合うものではありません。特定の状況については、管轄区域で活動する資格のある有能な弁護士または会計士に助言を求める必要があります。