決済リスク管理戦略とは、決済処理に関連する潜在的なリスクを特定、評価し、軽減するために企業が導入する詳細な計画です。これらのリスクには、不正利用、チャージバック、データ侵害、規制に対する違反、オペレーションの障害、経済的損失などがあります。決済リスク管理戦略の主な目的は、安全でユーザーフレンドリーな決済エクスペリエンスを顧客に提供しつつ、企業の経済的利益と評判を保護することです。決済システムの障害はビジネスに大きな影響を与える可能性があります。たとえば、停止によってアメリカの小売業とホスピタリティ業界における売上のうち、年間 444 億ドルがリスクにさらされると推定されています。

以下では、効果的な決済リスク管理戦略の主要なコンポーネント、決済リスクを管理するためのテクノロジーソリューション、決済リスク管理のコンプライアンス要件について説明します。

目次

• デジタル取引における一般的な決済リスク
  
• 効果的な決済リスク管理戦略の主要なコンポーネント
  
• 決済リスクを管理するためのテクノロジーソリューション
  
• 決済リスク管理に関する規制の遵守
  
• Stripe Radar でできること
  

デジタル取引における一般的な支払いリスクとは

デジタル取引は迅速で便利ですが、企業や顧客にとって固有のリスクも伴います。デジタル取引における一般的な決済リスクには、以下のようなものがあります。 

詐欺に注意

決済の不正利用は、デジタル取引における主なリスクです。次のように、さまざまな形態で発生します。

• 個人情報の盗難: 悪意のある第三者が個人情報を盗み、不正な購入を行います。

• アカウントの乗っ取り: 悪意のある第三者がアカウントにアクセスし、口座名義の知らないうちに取引を開始します。

• フィッシング詐欺: 悪意のある第三者が被害者を騙して、パスワードやカード詳細などの機密情報を漏洩させます。

• ソーシャルエンジニアリング: 悪意のある第三者が個人を操作して機密情報へのアクセス権を取得したり、騙して不正な取引を承認させたりします。

• データ侵害: ハッカーがシステムに侵入し、決済情報を含む顧客の機密データを盗んで不正な取引を行います。

• カード非対面 (CNP) での不正利用: 物理的なカードが存在しない状態で発生する不正な取引を指します。オンライン購入でよく見られます。

チャージバック

顧客は取引について不審請求を申し立て、チャージバックを要求できます。これにより、不正利用 (顧客が実際の取引について申し立てを行うなど) によるものであっても、正当な理由 (購入した商品が届かなかったなど) によるものであっても、企業に経済的損失をもたらし、運用負荷が増加する可能性があります。

技術的な問題 

技術的な不具合やシステム障害により、決済処理が中断され、遅延、利用者の不満、潜在的な収益損失につながる可能性があります。

法令遵守

企業は、データセキュリティに関する Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) や、強力な顧客認証 (SCA) に関する改訂第 2 次決済サービス指令 (PSD2) などの規制を遵守する必要があります。遵守しない場合は、罰金や違約金が科される可能性があります。たとえば PCI を遵守しない場合、月に $5,000 ～ $100,000 の罰金が科されることがあります。

新たな脅威

テクノロジーの発展に伴い、リスクも変化します。実際の情報と偽の情報を組み合わせて架空の ID を新たに作成する合成 ID による不正利用や、AI を使用してユーザーの動画や音声を偽造するディープフェイク詐欺などの新しい脅威が出現しています。これらに対しては、継続的な警戒と適応が必要です。

サードパーティーリスク

多くの場合、企業はサードパーティーの決済代行業者やサービスプロバイダーを利用しているため、セキュリティ慣行や事業運営の回復力に関連する潜在的なリスクが生じます。

効果的な支払いリスク管理戦略の重要な要素

支払いリスクを管理するには、相互に関連する複数の方法を使用する必要があります。ここでは、効果的な支払いリスク管理戦略を構成する一般的な方法の概要を紹介します。

脅威をリアルタイムで検出

• 高度な不正利用の検出: 機械学習 (ML) と AI により、取引データを分析します。こうしたシステムは、シンプルなルールベースのシステムをすり抜ける可能性のある、不正利用の巧妙で複雑なパターンを検出するため、大規模なデータセットでトレーニングし、不正利用者が手口を変えた場合にも適応できるように設計する必要があります。

• 行動分析: 行動分析により、ユーザーによるシステムの通常の操作方法が追跡されます。これには、取引のタイミングや頻度、デバイスのフィンガープリント、タイピング速度などが含まれます。認識されたパターンから逸脱している場合は、さらなる調査の対象としてフラグを付けることができます。

• リアルタイムのデータ分析: これにより、現在および過去のデータに基づいて、各取引のリスクレベルが評価されます。こうしたシステムには、静的ルール (例: 特定の金額を超える取引は不可) や、データの新たなパターンに適応する動的モデルを組み込む必要があります。

• 外部の脅威インテリジェンス: 侵害データベースなどの信頼できるソースからの脅威インテリジェンスフィードを使用して、新たな不正利用の傾向、新しい攻撃ベクター、決済システムの脆弱性に関する最新情報を把握します。この情報を使用して、リスクモデルとセキュリティ対策をプロアクティブに調整します。

データとアクセスの保護

• 高度なサイバーセキュリティ体制: 定期的なセキュリティ評価、ペネトレーションテスト、脆弱性スキャンにより、高度なサイバーセキュリティ体制を維持します。セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) システムを採用し、さまざまなソースからのデータを集約して分析し、潜在的なセキュリティインシデントを検出します。

• 安全なトークン化と暗号化: 高度な暗号化メソッドとトークン化により、保存中および移動中のデータが保護されます。トークン化により、センシティブデータ要素が機密性のない同等の要素に置き換えられるため、データ値を公開することなく安全に保存して使用することができます。

• アクセス管理: 承認された担当者のみがセンシティブデータやシステムにアクセスできるように、強力な認証プロトコルを通じて決済システムへのアクセスを管理する必要があります。

• 高度なサイバーセキュリティ対策: 高度な予測モデリングとサイバーリスク定量化ツールにより、さまざまなサイバーイベントがもたらす潜在的な財務上の影響を明らかにし、プロアクティブなサイバーセキュリティ投資を導くことができます。

リスクの評価と監視

• 定量的リスク評価: 定量的リスク分析では、その確率と潜在的な影響に基づいて、さまざまなリスク要因に数値が割り当てられます。これにより、リソースの優先順位付けと、最も緊急性の高いリスクへの対応が可能になります。

• 定性的リスク評価: 定性的リスク分析では、特定のリスクに関連する風評被害、規制当局による監視の可能性、顧客の信頼への影響などの要因が考慮されます。

• コンプライアンススキャンと監査: コンプライアンススキャンと監査により、すべての決済システムが関連する規制や基準、さらには社内のポリシーや手順に準拠していることが確認されます。

• シミュレーションとストレステスト: シミュレーションとストレステストを実施して、技術的な障害や高度なサイバー攻撃などの極端なシナリオに決済システムがどのように対応するかを評価します。こうしたテストは、ハードウェアおよびソフトウェアシステムの潜在的な障害点を特定するのに役立ちます。

• 規制テクノロジー: こうしたソリューションにより、さまざまな管轄区域にわたる金融規制のコンプライアンスを管理および自動化します。また、リアルタイムの監視やレポート作成にも役立ち、コンプライアンスに関するリスクとコストを削減できます。

• コラボレーションネットワーク: 業界全体のコラボレーションネットワークにより、不正利用の傾向や防御戦略に関するインテリジェンスが共有され、より広範なデータセットへのアクセスを提供する共有の分析プラットフォームが構築されます。

• 統合リスク管理プラットフォーム: こうしたプラットフォームにより、組織全体のリスクの全体像が提供され、さまざまなリスクタイプの相関付けや、それらの相互依存性の評価が行われます。

以下の戦術は、決済リスクの特定と評価にさらに役立ちます。

• コンプライアンスの最新情報: PCI DSS、一般データ保護規則 (GDPR)、マネーロンダリング対策 (AML) 法などの最新の規制や基準を常に把握します。すべてのシステムとプロセスが準拠していることを確認するために、定期的なトレーニングと監査を実施します。

• 内部データの分析: 過去の取引データを詳細に調査し、異常な取引量、チャージバックの急増、顧客行動の異常など、不正利用を示すパターンがないか確認します。ML アルゴリズムを使用して、手動での確認では明らかにならないような微妙な相関関係や傾向を特定します。

• 業界のベンチマーク: リスクプロファイルを業界のベンチマークと比較して、組織がより脆弱になる可能性のある領域を特定します。

• 定期的なリスク評価: ビジネス環境の変化、新しいテクノロジー、新たな脅威を考慮するために、定期的にリスクプロファイルを再評価します。

• パフォーマンス指標: 不正利用率、チャージバック率、誤検知率などの重要業績評価指標 (KPI) を追跡して、リスク管理戦略の有効性を測定し、改善すべき領域を特定します。

• ネットワーク分析: ネットワーク分析を使用して、決済プロセスに関与するさまざまなエンティティ間の関係を理解します。これは、共謀やマネーロンダリングなど、相互に関連する複数の関係者が関与する複雑な不正利用スキームを特定するのに役立ちます。

• 脅威インテリジェンスプラットフォーム: さまざまなソースからの潜在的な脅威に関する情報を集約して分析する脅威インテリジェンスプラットフォームを使用します。インテリジェンスは実用的なものであり、ベクター、脆弱性、ネットワークやオペレーティングシステムへの潜在的な侵入の痕跡に関する具体的な情報を提供する必要があります。

支払いリスクを管理するための技術ソリューション

技術の進歩により、潜在的な脅威を軽減するさまざまな高度な手法が提供され、企業の決済リスク管理のあり方は変化しました。決済リスク管理のテクノロジーソリューションを選択する際は、以下の要素を考慮してください。

• 固有のリスク: 自社が直面する固有のリスクを特定します。 

• 拡張性: ビジネスの成長に合わせて拡張できるソリューションを選択します。

• 連携: 既存のシステムやプロセスと簡単に連携できるソリューションを選択します。

• 費用対効果: さまざまなソリューションの費用対効果を評価し、プラスの投資対効果 (ROI) をもたらすかどうかを判断します。

• ユーザー体験: 顧客に使いやすい体験を提供するソリューションを優先します。

主要なテクノロジーソリューションの概要と、それらが決済リスクをどのように軽減するかを以下に示します。 

ML と AI

• 不正利用の検出: ML アルゴリズムで大規模な取引データセットを分析し、不正利用を示すパターンや異常を特定できます。時間の経過とともに適応し、進化する不正利用の手口の先を行くことができます。

• リスクスコアリング: AI を活用したリスクスコアリングエンジンにより、各取引のリスクレベルをリアルタイムで評価できるため、即時の意思決定と適応型認証が可能になります。

• 行動的生体認証のトラッキング: ML アルゴリズムでユーザーの行動パターン (タイピングの速度、マウスの動きなど) を分析し、不正なアクティビティの兆候となる異常を検出できます。

データ分析と可視化

• ビッグデータプラットフォーム: ビッグデータプラットフォームを使用すると、企業はさまざまなソースから大量の取引データを収集、保存、分析し、不正利用のパターンや傾向に関する有益なインサイトを得ることができます。

• データの視覚化: グラフ、チャート、ダッシュボードでデータを視覚化することにより、生データでは明らかでない関係やパターンを特定しやすくなります。

• リンク分析: リンク分析により、エンティティ (取引、アカウント、デバイスなど) 間の関係が視覚的に表現され、不正利用グループの存在を示す可能性のある隠れたつながりやパターンが明らかになります。

リアルタイムの取引監視と意思決定

• リアルタイムの不正利用検出システム: これらのシステムは不審なアクティビティがないか取引を監視し、ルールベースのエンジンと ML モデルを使用して、潜在的な不正利用にリアルタイムでフラグを立てます。

• 適応型認証: 適応型認証ソリューションは、評価された各取引のリスクレベルに基づいて必要な認証レベルを調整し、セキュリティを損なうことなく正当なユーザーのフリクションを最小限に抑えます。 

トークン化と暗号化

• トークン化: トークン化により、機密性の高いカード保有者データが一意のトークンに置き換えられ、データ漏洩のリスクが軽減されるとともに PCI DSS への準拠が確保されます。

• 暗号化: 暗号化により、転送中および保存中のデータが保護され、権限のない第三者が読み取ることはできなくなります。

3D セキュア 2.0

• 多層認証: 3D セキュア 2.0 は、さまざまな方法 (ワンタイムパスワード、生体認証など) によるカード保有者自身の認証を必須とすることで、オンラインカード取引に別のセキュリティレイヤーを提供します。

• リスクベース認証: このプロトコルを使用すると、企業は発行会社とより多くのデータを共有できるようになり、発行会社はより優れたリスク評価を下し、適切な認証チャレンジを適用できるようになります。

生体認証

• 安全な認証: フィンガープリント、顔認識、虹彩スキャンなどのテクノロジーはユーザーを認証する便利な手段を提供し、不正利用やアカウント乗っ取りのリスクを軽減します。
  

ブロックチェーン技術

• 決済の透明性: ブロックチェーンの分散型で改ざん不可能な性質を利用して、決済システムにおけるセキュリティ、トレーサビリティ、透明性を向上させることができます。

• スマートコントラクト: これらの自動実行される契約により、決済プロセスを自動化し、エラーや不審請求の申し立てのリスクを軽減できます。

脅威インテリジェンスプラットフォーム

• リアルタイムの脅威情報: リアルタイムの脅威インテリジェンスプラットフォームは、新たな脅威、攻撃パターン、脆弱性に関する最新情報を提供します。

• サイバーセキュリティのコラボレーション: 組織間の情報共有を促進し、サイバー脅威に対する共同の防御体制を構築します。

支払いリスク管理に関する法規制の遵守

決済リスク管理の実務を規定する法律や基準は数多く存在し、それぞれが不正利用、マネーロンダリング、その他の違法行為から顧客、ビジネス、金融システムを保護するように設計されています。決済リスク管理に影響を与える主な法的要件、規制、業界の指令は以下のとおりです。

• PCI DSS: このグローバル基準は、カード保有者データを取り扱う組織にセキュリティ要件を義務付けるものです。データ侵害や不正利用を防止することを目的としています。コンプライアンスには、カードデータの安全な保存、送信、処理、脆弱性管理、および定期的なテストが含まれます。

• GDPR: この EU の規則は、個人のプライバシーと個人データを保護するものであり、ビジネスが顧客情報を収集、保存、処理する方法に影響を与えます。コンプライアンスには、顧客の同意を得ること、データセキュリティを確保すること、および自身のデータにアクセスして管理する権利を個人に付与することが含まれます。

• デジタルオペレーショナルレジリエンス法 (DORA): 2025 年 1 月に施行されたこの EU 規則は、金融機関と重要な情報通信技術 (ICT) サービスプロバイダー全体に技術的なオペレーショナルレジリエンス基準を適用します。コンプライアンスには、厳格なサードパーティベンダーのリスク管理、デジタルレジリエンステスト、および迅速なインシデント報告が含まれます。

• PSD2: この EU 規則は、顧客を保護し、改善を促進して、決済市場のセキュリティを向上させます。オンライン取引における SCA、オープンバンキングの取り組み、決済サービスプロバイダーに対するより厳格なセキュリティ要件を義務付けています。

• マネーロンダリング対策 (AML) およびテロ資金供与対策 (CFT): これらの規制では、マネーロンダリングやテロ資金供与活動を防止するための特定の措置を実施することがビジネスに義務付けられています。コンプライアンスには、顧客のデューデリジェンス、取引の監視、不審なアクティビティの報告、およびリスク評価が含まれます。

• KYC (Know Your Customer) および KYB (Know Your Business): これらの規制は、不正利用や金融犯罪を防ぐために、ビジネスに対して顧客やビジネスパートナーの身元を確認し、リスクプロファイルを評価することを義務付けています。コンプライアンスには、顧客情報の収集と確認、継続的な監視の実施、および不審なアクティビティの報告が含まれます。

• 連邦取引委員会 (FTC) 法: 米国では、FTC 法により、コマースに影響を与える不公正または欺瞞的な行為や慣行が禁止されており、これには決済に関連する詐欺的および欺瞞的な活動が含まれます。

• 州レベルのプライバシーおよびサイバーセキュリティ規制: 連邦規則に加えて、米国の各州は、決済処理と顧客データの取り扱いに直接影響を与える厳格なサイバーセキュリティおよびデータプライバシーフレームワークを施行しています。たとえば、カリフォルニア州消費者プライバシー法は、個人データの収集と保存に関する幅広い権利を顧客に付与しており、ニューヨーク州の 23 NYCRR パート 500 規制では、多要素認証や厳格なインシデント通知のタイムラインなどの対策が義務付けられています。

これらの法律や規制を遵守するために、ビジネスはリソース、テクノロジー、人員に投資する必要があり、多くの場合、プロセスやポリシーを調整する必要があります。こうしたコストや運用の変更は困難を伴う可能性もありますが、コンプライアンスによってセキュリティを向上させ、不正利用リスクを軽減し、顧客の信頼を高めることもできます。 

Stripe Radar でできること

Stripe Radar により、Stripe のグローバルネットワークからのデータでトレーニングされた AI を使用して、不正利用を検出し、ビジネスの成長を促進できます。Radar により、より多くの正当な顧客や決済を承認できるだけでなく、収益に影響が及ぶ前に、顧客のライフサイクル全体にわたって不正利用からビジネスを保護できます。

Radar の特徴

• 不正利用による損失の防止: Radar の AI は、Stripe のグローバルネットワークにおける年間 1.9 兆ドルを超える取引から学習します。これにより、個々の企業では独自に発見できないような不正利用のパターンを特定し、ブロックできます。

• 進化する不正利用に対する保護の統合: Radar は、取引の不正利用、アカウントの不正利用、顧客の不正行為に対する保護を 1 つのソリューションに統合しているため、主要な不正利用のタイプ全体に対する統合された保護を獲得できます。

• 不正利用の進化への適応: Radar は、ファーストパーティの不正行為からエージェンティックな取引まで、変化する不正利用のパターンに継続的に適応し、新たな脅威からビジネスを保護します。

• 既存のテクノロジースタックとの連携: 実装なしで Stripe の決済で Radar を使用できます。また、Stripe で決済を処理しているかどうかにかかわらず、プログラム可能な API を通じて Radar のインテリジェンスにアクセスすることもできます。

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