不正利用はオンラインビジネスのコストとなっています。2025 年には、グローバル企業が不正利用によって失った金額は平均年間収入の 7.7% に上り、決済、アカウント、顧客とのやり取りが完全にデジタル化されるにつれ、その数字は増え続けています。

以下では、現代の金融不正利用とはどのようなものか、企業が直面する一般的な不正利用の種類、そして事業者が収入を守り、顧客の信頼を維持し、安全に事業を拡大するための不正利用防止戦略について説明します。

目次

• 不正利用防止戦略とは何か？
  
• 企業が直面する一般的な不正利用の種類は何か？
  
• 不正利用は収入、業務、顧客の信頼にどのような影響を与えるのか？
  
• 不正利用検出システムはリアルタイムでどのように機能するのか？
  
• 機械学習はどのように不正利用の取引の特定に役立つのか？
  
• なぜ顧客認証が不正利用防止に重要なのか？
  
• 企業はどのようにしてスケーラブルな不正利用防止戦略を構築するのか？
  
• Stripe Radar でできること
  

不正利用防止戦略とは何か？

不正利用防止戦略とは、金融不正利用に対処するための多層的なアプローチです。金融不正利用とは、欺瞞的手段によって金銭、価値、またはアクセスを意図的に移動しようとするあらゆる試みを指します。不正利用は、一見しただけでは単一の不審な取引には見えないことが多いです。

現代の不正利用者はスクリプトやボットを使い、数千枚の盗難カードを数分でテストし、大量の偽アカウントを作成し、チェックアウトやログインフローの弱点を探ります。アプリケーションプログラミングインターフェース (API)、自動化、グローバル決済など、企業の成長を加速させる技術は、不正利用の機会も同時に増やしています。不正利用は企業にとって常に重荷となっています。

企業が直面する一般的な不正利用の種類は何か？

不正利用にはさまざまな形態があります。企業は通常、業界、地域、顧客の行動によって異なるさまざまな手口に直面します。

主な手口は以下のとおりです。

• 決済カードの不正利用: 盗まれたカード詳細を使って行われる不正な購入で、特にカード未提示取引において発生します。不審請求の申し立てが行われた際に、企業は売上、商品またはサービスを失い、チャージバックや処理手数料を支払うことになります。

• アカウントの乗っ取り (ATO): アカウント乗っ取り不正利用とは、悪意のある行為者が盗まれた認証情報、フィッシング、またはマルウェアを使って正規の顧客アカウントに不正アクセスすることを指します。アクセス後は、購入、資金の移送、アカウントの詳細の変更、または正規ユーザーのロックアウトが可能になります。

• フィッシングとソーシャルエンジニアリング: これらの手法には、顧客や従業員を操作して認証情報、確認コード、または金銭を開示させる欺瞞的なメッセージが含まれます。この攻撃は、技術的な弱点ではなく、信頼、緊急性、権威を悪用することで成功します。

• フレンドリー詐欺: 正当な顧客が有効な取引に対して不審請求の申し立てを行い、請求に心当たりがない、または不満があったと主張することがよくあります。フレンドリー詐欺はチャージバックの一般的な原因であり、最も見分けが難しい手口の一つです。

• なりすまし不正利用: 盗まれた個人情報を使ってアカウントを開設し、サービスにアクセスし、認証チェックを通過します。これは単純な個人情報の盗用から、実際のデータを組織的に悪用するケースまで多岐にわたります。

• 合成 ID 不正利用: 架空の ID は、実際の情報と捏造された情報を組み合わせて作成されます。これらの ID は基本的なチェックを通過し、被害が表面化するまで長期間にわたって有効な状態が続きます。

• 内部不正利用: 従業員やパートナーが正当なアクセス権を悪用し、財務操作、データ窃取、または内部統制の迂回などを行います。

不正利用は収入、業務、顧客の信頼にどのような影響を与えるのか？

不正利用はめったに封じ込められません。一度不正利用がビジネスに入り込むと、その影響はチーム全体、顧客体験、そして長期的な成長に広がります。多くの不正利用案件が検知されるまでには最長 12 カ月 かかる場合があるため、これらの影響がしばらくの間、制御されずに続くことがあります。

企業が注意すべき点は以下のとおりです。

• 直接的な収入損失: 不審請求の申し立てが行われた取引は、手数料、罰金、処理コストを含めると、額面金額をはるかに上回ることが多いです。

• ビジネスコストの増加: 手動レビュー、不審請求の申し立て対応、カスタマーサポートは時間とリソースを消費し、取引量の増加に対応できません。

• 決済上の問題の増加: 不正利用が増加すると、企業はしばしば管理を強化し、リスク管理を厳格化します。管理が広範すぎると、正当な取引が拒否され、カートの放棄や誤検知による収入の損失につながります。

• 顧客の信頼の低下: 顧客は一般的に、自分の資金やデータが安全に保たれることを期待しています。不正利用の発生、アカウントの乗っ取り、または認証の繰り返し失敗は、信頼を急速に損ないます。

• 解約率の上昇: 不正利用の被害を受けた顧客や、誤ってブロックされた顧客は、たとえ一度の悪い経験でも永続的に離れてしまう可能性が高いです。

• 規制およびパートナーリスク: 不正利用の問題が継続すると、規制当局、決済ネットワーク、銀行パートナーからの監視を引き起こす可能性があります。深刻な場合は、罰金、監視の強化、処理制限につながることもあります。

不正利用検出システムはリアルタイムでどのように機能するのか？

リアルタイムの不正利用検出は、正当な顧客の取引を妨げることなく、資金が移動する前に不正利用を阻止するよう設計されています。不完全な情報をもとに迅速な判断を下すことが求められます。

その仕組みは以下のとおりです。

• シグナルの収集: 取引やアカウントの操作が発生すると、システムはデバイスの詳細、インターネットプロトコル (IP) や位置情報、取引履歴、タイミングパターン、行動の特徴などのコンテキストデータを収集します。

• リスク評価: システムは、既知の不正利用パターンや予想される顧客行動と照らし合わせてシグナルを分析し、その操作のリスクを推定します。

• 即時意思決定: リスクレベルに応じて、システムは承認、ブロック、または追加認証の要求をミリ秒単位で行います。

• 動的しきい値: リスク許容度は取引規模、顧客履歴、地域、製品によって異なります。適応型のしきい値は、過剰な修正や正当なユーザーの誤拒否を防ぐのに役立ちます。

• フィードバックループ: システムは確認された不正利用、チャージバック、不審請求の申し立てから学習し、不正利用パターンの変化に伴い将来の意思決定を改善します。

• 人間による監視: 不正利用対策チームは、すべての取引をレビューするのではなく、エッジケースへの対応、調査、戦略の調整に注力します。

機械学習はどのように不正利用の取引の特定に役立つのか？

機械学習は、静的ルールでは複雑すぎて検知できないパターンを特定することで、不正利用対策を強化します。モデルは、行動やデバイス特性から取引のタイミング、過去の処理結果に至るまで、数千ものシグナルを同時に評価します。確認済みの不正利用の事例、不審請求の申し立て、または正当な取引はいずれも、モデルがリスクのある行動と通常の顧客行動を区別する精度の向上に貢献します。学習済みモデルは、大量の取引処理においても、ミリ秒単位でリアルタイムのリスクスコアを算出します。

機械学習は、大規模な実際の行動データからパターンを学習するだけでなく、そのパターンの変化に応じて適応します。不正行為者が戦略を変えるにつれて、モデルは固定された仮定に頼るのではなく、新たなデータから学習します。微妙なニュアンスや文脈を理解することで、機械学習は単純なルールであれば不必要にブロックしてしまう取引を承認できます。

人間の関与は不可欠です。機械学習はリスクを可視化し、不正利用対策チームはその知見を活用して方針を策定し、異常を調査して、新たな脅威に対応します。

なぜ顧客認証が不正利用防止に重要なのか？

不正利用者は通常、他人になりすますことで目的を達成します。強力な認証があれば、そのなりすましを早期に防ぐことができます。

顧客認証が不正利用の侵入経路を遮断する仕組みは以下のとおりです。

• 不正アクセスの防止: 認証情報が漏洩した場合でも、認証機能が不正利用者をブロックします。

• 決済不正利用リスクの軽減: 決済時のステップアップ認証により、盗まれた決済情報の悪用が大幅に困難になります。

• アカウント保護: 所持証明または顧客の本人確認の要件により、アカウント不正利用のハードルが引き上げられます。

多くの地域では、特定の取引やアカウント操作に対してより厳格な顧客認証が義務付けられています。明確で適切に設計された認証は、アカウントや決済が確実に保護されていることを顧客に伝え、安心感を与えます。

企業はどのようにしてスケーラブルな不正利用防止戦略を構築するのか？

不正利用防止は、ビジネスの成長に合わせてスケールしなければ長期的に効果がありません。そのためには、絶え間ない変化に対応できるシステムが必要です。

そのためのベストプラクティスをいくつかご紹介します。

• ツールではなくシステムで考える: 効果的な防止策は、不正利用検出、認証、レビュー、対応を連携させます。複雑さが増すにつれ、個別のポイントソリューションは機能しなくなります。

• 顧客の各タッチポイントにわたる多層防御の活用: リスクはアカウント作成、ログイン、決済、取引後で異なります。多層的な管理策により、単一障害点を防ぎます。

• デフォルトで自動化し、戦略的に人間を関与させる: 自動化はほとんどの意思決定を迅速に処理します。人間の専門知識は、エッジケースへの対応、調査、戦略の改善に活用されます。

• 常にループを閉じる: 不正利用による損失、誤検知、顧客からの不審請求の申し立てなどの結果は、今後の意思決定に継続的に反映させる必要があります。

• セキュリティと体験のバランス: スケーラブルなプログラムは、不正利用の削減とコンバージョンを別々ではなく、合わせて測定します。

• 進化を前提とした設計: 最も強力な戦略は、不正利用の手口が変化することを前提とし、中断なくテスト、調整、アップデートを展開できるプロセスを構築します。

• チーム間での共通指標の確保: 明確な担当範囲と共通の目標により、チームはより迅速に対応し、バラバラな方向に動くことを防げます。

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を基に学習した AI モデルを活用し、不正利用を検知・防止します。最新の不正利用の傾向に応じてモデルを常に更新し、不正利用の進化から事業を守ります。

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

Radar はビジネスを次のように支援します。

• 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。この規模により、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、閲覧データなどに基づいて学習されます。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、収入の増加につながります。

• 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。1 つのプラットフォームで不正利用への対応状況の監視やルールの作成などができるため、業務効率が向上します。

Stripe Radar について詳しくはこちら。または今すぐ始める。