デジタル決済を受け付けるすべてのビジネスにとって、決済セキュリティは重要な目標です。オンライン決済の不正利用による世界的な損失は、2023 年から 2027 年の間に3,430 億ドル以上に達すると予測されており、不正利用防止の必要性が高まっていることが浮き彫りになっています。ビジネスは、高水準の顧客体験を維持し運用効率を最大化しながら、決済の安全性を保つよう努める必要があります。
しかし、新しいテクノロジーによって決済の形が進化し続けているため、この目標の達成は複雑になる場合があります。最適な決済体験は特定のビジネスや状況によって異なりますが、全般的に有効な手法も存在します。その 1 つがリアルタイムのカード検証です。
カード検証の概要、さまざまな利用方法、リアルタイムでのカード検証方法など、カード検証に関するガイドを以下に示します。
目次
- カード検証とは
- カード検証方法
- リアルタイムでカードを検証する方法
- カード検証の重要性
- Stripe Radar でできること
カード検証とは?
カードの検証とは、取引中にクレジットまたはデビットカードの真正性を確認するために設計されたチェックとプロトコルの集まりです。不正利用や不審請求の申請などの財務リスクを最小限に抑えたい企業にとって、カードの検証は重要です。カードの検証を構成するプロセスは、形式や範囲が異なります。しかし、取引を開始する人物が問題のカードを使用する正当な権利を持っていることを確認するという共通の目標を共有しています。
カード検証方法
カード決済を受け付けるビジネスは、顧客に簡単で摩擦の少ない決済体験を提供しつつ、決済に関し強固なセキュリティプロトコルを構築、維持する必要があります。これには、不正利用防止のニュアンスと現代の顧客の期待を反映したテクノロジーの導入が求められます。この目的を達成するための、最も一般的なカード検証方法をいくつか紹介します。
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方法 |
使用するもの |
使用するタイミング |
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カード確認コード (CVV) のチェック |
カードに印字されている 3 桁または 4 桁のセキュリティコード |
オンライン決済時に、購入者がカードを物理的に所持していることを確認するため |
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住所確認システム (AVS) |
決済時に顧客が提供した請求先住所 |
顧客の入力と銀行に登録されている住所を照合して、カードの所有権を検証するため |
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二要素認証 (2FA) |
テキストメッセージ (SMS) またはリンクされたデバイスへのプッシュ通知を介して送信される帯域外コード |
ユーザーがカード会員の携帯電話にアクセスできることを確認する 2 つ目のセキュリティレイヤーを追加するため |
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トークン化 |
生のカードデータを置き換えるランダムに生成された識別子 (トークン) |
将来の使用に備えて支払い情報を安全に保存し、データ侵害の影響を最小限に抑えるため |
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ジオフィルタリング |
取引に関連付けられた発信元地域またはインターネットプロトコル (IP) アドレス |
より厳格な検証を実施したり、リスクの高い地域から発信された取引をブロックしたりするため |
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行動生体認証 |
キーストロークのダイナミクス、マウスの動き、デバイスの傾きなどのインタラクションパターン |
ユーザーがデジタルインターフェイスを物理的に操作する方法に基づき、目に見えない高度な本人確認を行う場合 |
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機械学習アルゴリズム |
大規模な過去の取引データと行動パターンの策定 |
新しい不正利用の手口にリアルタイムで適応することで、不審なアクティビティを事前に特定し、ブロックするため |
このような方法それぞれが、多層的なカード検証システムに貢献しています。このシステムは、企業には不正取引に対する柔軟な防御策を、顧客にはより安全で信頼できる決済体験を提供します。
カードをリアルタイムで検証する方法
取引を迅速かつ安全に行うには、カードの検証が効率的かつ正確である必要があります。リアルタイムのカード検証は、処理の遅い検証システムに侵入する可能性のあるさまざまな種類の支払い詐欺に対する防御策でもあります。
企業がリアルタイムでカード決済を検証するために使用できる方法をいくつか紹介します。
カードの検証
企業は、ペイメントゲートウェイへの API (アプリケーションプログラミングインターフェイス) コールを使用して検証プロセスを自動化できます。これにより、企業はカード発行会社にカードの真正性を確認するリクエストを送信できます。カード発行会社の応答により、カードが有効かどうか、および入力された情報 (請求先住所、CVV など) が発行会社の記録と一致するかどうかが確認されます。
API ベースの検証を導入すると、人的エラーを減らし、取引プロセスをスピードアップできます。また、プロセス全体が自動化され、手動によるミスが発生しにくくなるため、顧客の信頼を高めることもできます。
オーソリの確認
企業は、完全な取引を処理する前に、カードに少額 (数セントの場合もあります) を請求できます。事前オーソリが正常に完了すると、実際の取引が承認される可能性が急激に高まります。正常な事前オーソリの直後にこれらの少額の請求を返金する企業もあれば、取引の合計金額から差し引くことを選択する企業もあります。
異常と不正利用の検出
高度な機械学習モデルは、取引データを即座に分析して潜在的な問題にフラグを立てることができます。これらのモデルは、消費パターンや地理位置情報など、いくつかの変数を考慮してリスクスコアを算出します。リスクの高い取引は自動的に拒否されるか、手動レビューのフラグが立てられ、取引セキュリティ戦略に重要な要素が追加されます。
セキュリティ強化のための認証
多要素認証 (MFA) では、カード会員は身元を証明するために 2 つ以上の反証資料を提出する必要があります。反証資料には、SMS ベースの認証、メール確認コード、モバイルアプリの通知などがあり、顧客の身元を判断するために従来のカード詳細と一緒に使用されます。MFA により取引時間が数秒長くなる場合がありますが、わずかな遅れを上回るメリットがあります。
生体認証の検証
まだ主流の方法ではありませんが、生体認証による検証 (顔認識、フィンガープリントのスキャンなど) により、カード取引のセキュリティがさらに強化されます。
これらの各方法は、包括的でリアルタイムのカード検証戦略に貢献します。複数の方法を組み合わせることで、企業は不正な取引のリスクを大幅に削減できます。
カード検証が重要な理由
日常的で技術的なものに思えるかもしれませんが、カードの検証は支払いプロセスにおいて最も重要な部分の 1 つです。カードの検証がうまく機能すれば、ビジネスのあらゆる部分にメリットがあります。しかし、セキュリティの重要性が高いため、カードの検証が失敗した場合、潜在的なマイナス面は深刻になる可能性があります。
カードの検証は、以下のような重要な理由から重要です。
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メリット |
導入のメリット |
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消費者保護 |
紛失または盗難に遭ったカードの不正利用に早期にフラグを立てることで、カード会員の経済的損害を最小限に抑え、不正な取引を完了する前に防ぐことができます。 |
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顧客体験 |
摩擦のないセキュリティにより、買い手の信頼とロイヤルティが向上します。また、不正利用を減らすことで、カスタマーサービスチームは不審請求の申し立ての解決ではなくコアサポートに集中できます。 |
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財務状況 |
不正利用やチャージバックによる収益の損失を最小限に抑えることで、成長志向のプロジェクトや運用の安定性のためにより多くのリソースを確保できます。 |
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規制法令遵守 |
ペイメントカード業界データセキュリティ基準 (PCI DSS) などの業界標準を遵守することで、高額な法的問題、違約金、処理権限の喪失から企業を保護できます。 |
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料金体系 |
不正利用率が高いと、プロバイダーからの処理手数料が増加する可能性があります。クリーンな取引履歴を維持することで、間接費を低く抑え、利益率を保護できます。 |
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リソースの割り当て |
検証を自動化することで、手動での不正利用の審査を減らすことができます。節約されたリソースは、プロダクトの改善、マーケティング、カスタマーサービスに再投資できます。 |
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ブランドの信頼と評判 |
安全な決済環境は好意的なレビューを獲得し、市場での評判を高めます。これにより、競争の激しい市場において顧客を引き付け、維持しやすくなります。 |
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ビジネスの海外への展開 |
適応性の高い検証システムは、国境を越えた不正利用の固有のリスクを軽減し、新しいグローバル市場への参入や多様な決済手段の受け入れをより安全かつ容易にします。 |
これらの理由から、カード決済を受け付けるあらゆる企業 (特に、カード非提示の取引) にとって、カードの検証は優先度が高くなります。
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。最新の不正利用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 で可能なこと
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。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。
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。