ビジネスで発生する各チャージバックには、平均して $128 の費用がかかります。手数料に加えて、各不審請求の申し立ては不審請求の申し立て率としてカウントされ、特定のしきい値を超えるとカードを受け付ける機能が危険にさらされます。チャージバック防止ツールは、取引の取り消しを回避するのに役立つソフトウェアソリューションであり、いくつかのカテゴリに分類されます。計上される前に悪質な取引をブロックする不正利用防止や、正式に申し立てられる前に不審請求の申し立てを傍受するアラートネットワークなどがあります。

以下では、さまざまな防止方法がどのように機能するか、最適なチャージバック保護ソフトウェアを評価する際に探すべき点、そして不審請求の申し立ての特定の組み合わせに適切なソリューションを適合させる方法について説明します。

この記事でわかること

• チャージバックは、さまざまな原因 (真の不正利用、フレンドリーフロード、ビジネス上のエラーなど) から発生します。それぞれに異なる防止戦略が必要です。

• 最新の不正利用検出は、取引レベルでの機械学習 (ML) と、正当な顧客からの不審請求の申し立てを最小限に抑えることができる日常的な実践を組み合わせています。

• 適切なチャージバック防止ソリューションの選択は、不審請求の申し立ての構成を理解することから始まります。

チャージバック防止とは

チャージバック防止とは、強制的な取引の取り消しを回避するための戦術です。これらの対策により、期限が来る前に、取引が不審請求の申し立てに発展するのを防ぐことができます。具体的には、完了する前に不正利用の取引をブロックし、フルフィルメント中の注文の異常を検知し、購入後に明確なコミュニケーションを取り、不審請求の申し立てが正式に行われる前にカードネットワークからの早期警告シグナルに対応します。

チャージバックが発生する理由

チャージバックが発生する理由は、不正利用から純粋なエラーまで多岐にわたります。原因が異なれば対応も異なります。どのカテゴリが不審請求の申し立ての件数を押し上げているかを把握することで、その後のすべてのツールやプロセスの決定が形作られます。

真の不正利用

これは、犯罪者が盗んだ決済認証情報を使用して、カード会員が承認していない購入を行うなど、不正なカードの使用です。これは、「チャージバック」と聞いてよく想像されるものです。

フレンドリー不正利用

第一者による悪用とも呼ばれ、正当なカード会員が購入し、商品やサービスを受け取ったにもかかわらず、支払いに不審請求を申し立てる場合です。不審請求の申し立てシステムの意図的な悪用である場合もありますが、カード会員が請求書表記を認識できなかった、サブスクを忘れていた、またはサポート窓口よりも銀行に電話する方が簡単だと判断したなどの理由である場合もあります。第一者による悪用は、2024 年に報告されたすべての不正利用の 3 分の 1 以上を占めました\。

ビジネス上のエラー

これには、重複した請求、不正確な金額、継続的な請求につながるキャンセルの失敗、または未解決の配送の問題など、純粋なエラーによる不審請求の申し立てが含まれます。これらのチャージバックは、オペレーションを改善することでほぼ回避できます。

真の不正利用の問題を抱える企業には、認識できない請求書表記によって割合が押し上げられている企業とは異なるソリューションが必要です。

実際にチャージバックを減らすための方法

チャージバックを最小限に抑えるには、不正利用が計上される前に検知できる技術的な制御と、正当な顧客が不審請求を申し立てるのを未然に防ぐ運用機能が必要です。不審請求の申し立ての割合が常に高い企業は、その両方にギャップがある可能性があります。

真の不正利用に対しては、以下を導入します。

• ML ベースの取引スコアリング: オーソリ時またはそれ以前に、リアルタイムで注文を評価する不正利用検出ツールを使用します。

• ベロシティチェック: 悪意のあるユーザーが有効な情報を使用してより大きな購入を行う前に、盗んだ認証情報で少額の請求を行うカードテスティングを検知するためのしきい値を設定します。

• CVV および AVS の照合: ベースラインのフィルターとして、カード非保持の取引において、セキュリティコード (CVV) と 住所確認サービス (AVS) の両方を必須にします。

• 3D セキュア (3DS): 一般的に 3DS では、高額な注文の認証された取引において、不正利用の責任がカード発行会社に移行します。

フレンドリーフロードに対しては、以下を導入します。

• 請求書表記: 請求書表記には、顧客が認識できない法人名ではなく、ブランド名を表示する必要があります。表記を 1 つ変更するだけで、「身に覚えのない請求」に関する多くの不審請求の申し立てを防ぐことができます。

• 購入確認メール: これらは直ちに送信し、明確な商品説明、配送スケジュール、およびサポートチームへの直接のリンクを含めます。

• サブスクのリマインダー: 更新料金が計上される前にリマインダーを送信します。

• 簡単なキャンセル: キャンセルのフローを見つけやすく、完了しやすくします。2 回のクリックでキャンセルできる顧客は、銀行に電話する必要がありません。

ビジネス上のエラーに対しては、以下を導入します。

• 重複請求の監査: 特に注文管理と決済システムが密接に連携されていない場合は、これを定期的に実行します。

• 配送に関する問題への事前のアプローチ: 妥当な期間が経過しても配送の問題が解決しない場合は、まず顧客に連絡します。自主的に行う返金は、不審請求の申し立ての手数料を伴うチャージバックよりも費用がかかりません。

利用可能なチャージバック防止のアプローチ

単一のチャージバック防止ツールですべてをカバーすることはできません。最適な組み合わせは、不審請求の申し立ての発生源と、決済スタックの構築方法によって異なります。

不正利用防止

不正利用防止ツールは、オーソリの前に有効になります。目的は、不正利用の取引の完了を完全に阻止し、チャージバックの量を減らすことです。

チャージバック管理

チャージバック管理ツールは、不審請求の申し立てが行われた後に使用されます。これにより、迅速に対応し、反証資料をより効率的に整理し、再提示での勝率を向上させることができます。一部のプラットフォームでは、対応ワークフローを完全に自動化し、注文データ、配送確認、顧客とのコミュニケーションをフォーマットされた反証パッケージにまとめます。目的は損失を減らすことです。

チャージバック保証

ベンダーによってはチャージバック保証を提供しています。取引をリアルタイムで確認し、注文を承認または拒否して、承認した取引のチャージバックに対する財務上の責任を負います。保証された注文に対して不審請求を申し立てられた場合、ベンダーがその費用を負担します。

保証プログラムは通常、不正利用に関連するチャージバックのみを対象とし、フレンドリーフロードやビジネス上のエラーは対象としません。また、ベンダーはすべての承認に対する責任を負うため、境界線上の注文を拒否する強い動機があり、本来なら確定できた正当な取引に摩擦を生じさせる可能性があります。

チャージバックアラートおよび不審請求の申し立てツール

Verifi (Visa 傘下) や Ethoca (Mastercard 傘下) などのチャージバックアラートおよび不審請求の申し立てツールを使用すると、正式なチャージバックになる前に、受信した不審請求の申し立ての通知を受け取ることができます。カード会員が銀行に連絡するとアラートが届くため、取引を返金してチャージバックの申請を阻止することを選択できます。

売上は失われますが、チャージバックの数は増加しません。これはネットワークのしきい値にとって重要です。アラートツールは、しきい値に近い状態で運営している場合や、フレンドリーフロードの割合が高い場合に最も役立ちます。フレンドリーフロードの取引は不正利用のチェックを通過し、顧客はサポートチームではなく銀行に連絡します。

チャージバック対策ソフトウェアで最も重要な機能とは

チャージバック対策ソフトウェアには欠かせない機能がいくつかあります。たとえば、オーソリ後ではなく、オーソリ時またはオーソリ前に注文を評価するための、リアルタイムの取引スコアリング機能が必要です。オーソリ後の確認ではエラーを特定できますが、すでに確定している不正な取引のチャージバックを防ぐことはできません。機械学習 (ML) モデルも重要な機能です。静的なルールベースのシステムでは前年に流行したパターンを捉えますが、ML ベースのスコアリングは不正利用のパターンの変化に適応します。

上記の機能に加えて、以下の点にも注目してください。

• アラートネットワークとの連携: Verifi や Ethoca との接続機能が組み込まれていると、不審請求の申し立てに対する応答時間が短縮されます。これにより、不審請求の申し立てが正式なチャージバックになる前に顧客に返金する余裕が生まれます。手動によるアラート管理は拡張性がありません。

• 不審請求の申し立ての自動化: 注文記録、インターネットプロトコル (IP) データ、配送確認、顧客とのやり取りなど、反証資料のパッケージを自動的にまとめることで、再提示の労力を最小限に抑え、一貫性を高めることができます。

• 理由コードのレポート: 理由コード別のレポートで、どの不審請求の申し立てのカテゴリーで件数が増えているかがわかります。すべてのチャージバックを同じ問題として扱うのではなく、防止策に重点を置くことができます。

• 決済スタックとのスムーズな連携: 導入に多大なエンジニアリングを必要とするツールや、決済フローで摩擦を生じさせるツールは、その価値を相殺するほどのコストを発生させます。

適切なチャージバック防止ソリューションを選ぶには

まず、理由コードをまとめ、不審請求の申し立てを真の不正利用、フレンドリーフロウド、ビジネス上のエラーのカテゴリーに分類します。不審請求の申し立ての構成を把握したら、主な問題に合わせてソリューションを選択します。

• 真の不正利用: ML ベースの不正利用防止ツールは有益な投資です。業種や平均注文額によっては、チャージバック保証プログラムも適している場合があります。

• フレンドリーフロウド: これらの取引はすでに不正利用チェックを通過しているため、ここではアラートと不審請求の申し立て管理ツールが役立ちます。

• ビジネス上のエラー: ソフトウェアでおそらくこれを排除することはできません。重複請求の監査、注文管理と決済システムのより緊密な連携、そして顧客が問題をエスカレーションする前に配送の問題を解決するための明確なプロセスにより、多くの問題を解決できます。

ビジネスの取引量に基づくその他の注意事項をいくつか紹介します。

• 取引量が少ない場合: スタンドアロンのチャージバックソフトウェアを追加するよりも、不正利用ツールが組み込まれた決済代行業者を利用する方が、投資対効果が高い可能性があります。連携がよりスムーズになり、オーバーヘッドが減少します。

• 取引量が多い場合: 専用のチャージバック管理プラットフォームの方が大規模な場合には適しています。ML ベースの自動化のメリットを享受できるほどの不審請求の申し立てデータがあり、コストを正当化できるほどの取引量があるためです。

もう 1 つ覚えておくべき点があります。ご利用の決済代行業者がすでにチャージバック削減の実績がある不正利用検出機能を提供している場合は、サードパーティのツールを追加する前に、その機能で基準を確立してください。複数の不正利用システムを重ねると競合が生じ、拒否率が上がり、トラブルシューティングが複雑になる可能性があります。

Stripe Radar でできること

Stripe Radar は、Stripe のグローバルネットワークのデータで学習した AI モデルを使用して不正利用を検知・防止するツールです。最新の不正傾向に応じてモデルを常に更新し、不正利用の手口が進化してもビジネスを守ります。

Stripe はこのほか、Radar for Teams も提供しています。ユーザーは自社ビジネス特有の不正シナリオに対応するカスタムルールを追加でき、高度な不正分析情報にアクセスできます。

Radar は以下のことに役立ちます。

• 不正利用による損失の防止: Stripe は年間 1 兆ドルを超える決済を処理しています。この規模だからこそ、Radar は不正利用を正確に検知・防止し、コスト削減に貢献します。

• 収入の向上: Radar の AI モデルは、実際の不審請求の申し立てデータ、顧客情報、閲覧データなどをもとに学習しています。これにより、Radar はリスクの高い取引を特定し、誤検知を減らして、収入向上に貢献します。

• 業務効率化: Radar は Stripe に組み込まれており、設定のためのコーディングは一切不要です。単一のプラットフォームで不正利用の動きを監視したり、ルールを作成したりすることができるため、業務効率も向上します。

Stripe Radar について詳しくはこちらをご覧ください。今すぐ開始する場合はこちら。