支払いリスク管理戦略は、決済処理に関連する潜在的なリスクを特定、評価、軽減するために企業が実施する総合的な計画です。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、規制違反、運用上の失敗、財務上の損失が含まれます。支払いリスク管理戦略の主な目的は、企業の財務上の利益と評判を保護しながら、利用者にとって安全でユーザーフレンドリーな決済体験を維持することです。決済システムの運用障害の 60% 以上で、総損失が 100 万ドル以上に至っており、企業が支払いリスクを軽減することがいかに重要であるかを示しています。

このガイドでは、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ための技術ソリューション、支払いリスク管理の規制要件について説明します。

この記事の内容

• デジタル取引における一般的な支払いリスクとは
  
• 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ための技術ソリューション
  
• 不正決済を最小限に抑えるためのベストプラクティス
  
• 支払いリスク管理に関する法規制の遵守
  

デジタル取引における一般的な支払いリスクとは

デジタル取引はスピーディーで便利ですが、企業や消費者には固有のリスクが伴います。ここでは、デジタル取引における一般的な支払いリスクをいくつか紹介します。

不正利用

不正決済は、デジタル取引における主なリスクです。不正利用には、次のようなさまざまな形態があります。

• なりすまし: 不正利用者が個人情報を盗み、不正購入を行います。

• アカウントの乗っ取り: 不正利用者がアカウント所有者の知らないうちにアカウントにアクセスし、取引を開始します。

• フィッシング詐欺: 不正利用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開示させます。

• ソーシャルエンジニアリング: 不正利用者がソーシャルエンジニアリングの手口で個人を操作し、機密情報にアクセスしたり、不正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、支払い情報などの機密性の高い利用者データを盗み、不正取引を行います。

• カード非提示 (CNP) の不正利用: カードが存在しない状態で発生する不正取引を指し、オンライン購入でよく起こります。

チャージバック

利用者は取引に不審請求を申請し、チャージバックをリクエストできます。これにより、企業の財務上の損失や、作業や操作にかかる余分な時間が発生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。

規制順守

企業は、データセキュリティに関する PCI データセキュリティ基準 (PCI DSS) や、強力な顧客認証 (SCA) のための改訂された決済サービス指令 (PSD2) などの規制に準拠する必要があります。違反すると、罰金や罰則が科せられる可能性があります。

新たな脅威

テクノロジーが進化するにつれて、リスクも進化します。合成 ID 詐欺やディープフェイク詐欺などの新しい脅威が出現しており、これらには継続的な警戒と適応が必要です。

サードパーティーのリスク

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。

• 高度な不正検知: 機械学習 (ML) と AI によって取引データを分析します。これらのシステムは、単純なルールベースのシステムをかいくぐる可能性のある不正行為の微妙で複雑なパターンを検出するために、大規模なデータセットでトレーニングし、また不正利用者の戦術の変化に適応して進化するように設計する必要があります。

• 行動分析: 行動分析では、ユーザーが通常システムをどのように操作するかを追跡します。そして、パターンから逸脱すると、さらに調査するためにフラグを立てることができます。これには、取引のタイミング、頻度、デバイスフィンガープリント、タイピングの速度やパターンなどが含まれます。

• リアルタイムのデータ解析: リアルタイムのデータ分析では、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を評価します。これらのシステムには、静的なルール (特定の値を超える取引がないなど) と、データの進化する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。

• 安全なトークン化と暗号化: 高度な暗号化方式とトークン化により、保管時と送信時のデータが保護されます。トークン化では、機密性の高いデータ要素を機密性の低い要素に置き換え、データ値を公開することなく安全に保存して使用できます。

• アクセス管理: 企業は、強力な認証プロトコルを使用して決済システムへのアクセスを管理し、許可された担当者のみが機密データやシステムにアクセスできるようにする必要があります。

• ディープリンク分析: リンク分析は、異なるシステムやネットワーク間の取引のつながりを調査して、疑わしいアクティビティーの連鎖を特定します。これは、複数の関係者や場所が関与する巧妙な不正利用スキームを明らかにするのに役立ちます。

• レグテック (規制に対応するテクノロジー): レグテックソリューションは、さまざまな管轄区域にわたる金融規制への準拠を管理および自動化します。これらのソリューションは、リアルタイムの監視とレポート作成に役立ち、法令遵守のリスクとコストを削減します。

• 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およびサイバーリスクの定量化ツールは、さまざまなサイバーイベントが財務に与える潜在的な影響を実証し、積極的なサイバーセキュリティ投資の指針となります。

• 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では、不正利用の傾向と防御戦術に関するインテリジェンスを共有し、より広範なデータセットへのアクセスを提供できる共有分析プラットフォームを構築します。

• 統合リスク管理 (IRM) プラットフォーム: IRM プラットフォームは、組織全体のリスクを総合的に把握し、さまざまなリスクタイプを関連付け、それらの相互依存性を評価します。

• 予測モデリング: 予測モデルは、履歴データ、行動パターン、外部の脅威インテリジェンスに基づいて将来の不正利用の可能性を評価し、さらなる調査のためにリスクの高い取引に対して事前にフラグを立てることができます。

• 定量的リスク評価: 定量的リスク分析では、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を割り当てます。これにより、リソースに優先順位を付け、最も緊急性の高いリスクに注力することができます。

• 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、利用者の信頼への影響などの要因を検討します。

• 規制順守のための精査と監査: 規制順守のための精査と監査により、すべての決済システムが関連する規制と基準、および内部ポリシーと手順に準拠していることを確認します。

次の戦術は、支払いリスクの特定と評価にさらに役立ちます。

• 社内データ分析: 過去の取引データを精査して、通常と異なる取引額、チャージバックの急増、利用者の行動における異変など、不正利用を示すパターンがないかを調べます。機械学習アルゴリズムを使用して、手作業によるレビューでは明らかにならない可能性のある微妙な相関関係や傾向を特定します。

• 外部脅威インテリジェンス: 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、新しい攻撃ベクトル、決済システムの脆弱性を常に把握します。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積極的に調整します。

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

• 定期的なリスク評価: リスクプロファイルを定期的に再評価し、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。

• リスク特定フレームワーク: 不正利用、運用上、体系的、規制順守関連など、さまざまなタイプの支払いリスクを分類する総合的なフレームワークを実装します。データ駆動型モデルを使用して各カテゴリーを体系的に調査し、潜在的な脆弱性を特定します。

• ネットワーク解析: ネットワーク解析を使用して、支払い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把握します。共謀やマネーロンダリングなど、相互に関連する複数の当事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であり、ベクトル、脆弱性、およびネットワークまたはオペレーティングシステムへの潜在的な侵入の指標に関する具体的な情報を示す必要があります。

• 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処するかを評価します。これらのテストは、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。

• シナリオ分析と影響評価: シナリオ分析を使用して、さまざまなリスクイベントの影響を把握します。潜在的なリスクの詳細なシナリオを作成し、その財務的影響をモデル化します。これにより、組織への潜在的な影響に基づいてリスクに優先順位を付けることができます。

• サイバーセキュリティ評価: 決済システムのセキュリティ体制をリアルタイムで評価できる高度なサイバーセキュリティ評価ツールを実装します。これらのツールは、脆弱性評価、侵入テスト、ゼロデイ攻撃の特定を実行できる必要があります。

支払いリスクを管理するための技術ソリューション

技術の進歩は、潜在的な脅威を検出して軽減するためのさまざまな高度な方法を提供することで、企業が支払いリスクを管理する方法に革命をもたらしました。支払いリスク管理のための技術ソリューションを選択する際には、以下の要素を考慮してください。

• 具体的なリスク: ビジネスが直面している具体的なリスクを特定します。

• 拡張性: 事業に合わせて拡張できるソリューションを選択してください。

• 統合: 既存のシステムやプロセスと簡単に統合できるソリューションを選択してください。

• 費用対効果: さまざまなソリューションの費用対効果分析を評価して、それらがプラスの投資収益率をもたらすかどうかを判断します。

• ユーザー体験: 利用者にユーザーフレンドリーな体験を提供するソリューションを優先します。

ここでは、いくつかの主要な技術ソリューションの概要と、それらが支払いリスクを軽減する方法について説明します。

機械学習と AI

• 不正検知: ML アルゴリズムは、大規模な取引データセットを分析して、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、進化し、絶えず変化する不正利用の手口を先回りし続けることができます。

• 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は、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、スピーディーな意思決定と適応型の認証が可能になります。

• 行動生体認証: ML アルゴリズムは、ユーザーの行動パターン (タイピング速度、マウスの動きなど) を分析して、不正行為の兆候となる可能性のあ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により、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貴重なインサイトを得ることができます。

• データの可視化: グラフ、チャート、ダッシュボードを使用してデータを視覚化すると、生データでは明らかではない関係やパターンを特定するのに役立ちます。

• リンク分析: リンク分析は、エンティティ (取引、アカウント、デバイスなど) 間の関係を視覚的に表現し、不正利用の連鎖を示す可能性のある隠れたつながりやパターンを明らかにします。

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検知システム: リアルタイムの不正検知システムは、ルールベースのエンジンと機械学習モデルを使用して、取引の不審なアクティビティーを監視し、潜在的な不正利用にリアルタイムでフラグを立てます。

• 適応型の認証: 適応型の認証ソリューションは、各取引の評価された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負担を最小限に抑えます。

トークン化と暗号化

• トークン化: トークン化は、機密性の高いカード保有者データを一意のトークンに置き換えることで、データ侵害のリスクを軽減し、PCI DSS への準拠を維持します。

• 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ができなくなります。

3D セキュア 2.0

• 多層認証: 3D セキュア 2.0 は、カード保有者にさまざまな方法 (OTP、生体認証など) による認証を要求することで、オンラインカード取引のセキュリティを強化します。

• リスクベース認証: 3D セキュア 2.0 により、企業はより多くのデータをカード発行会社と共有できるため、カード発行会社はより適切なリスク評価を行い、適切な認証チャレンジを適用できます。

生体認証

• セキュア認証: 指紋、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ための有効な手段となり、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

• 支払いの透明性: ブロックチェーンの分散型で不変の性質は、決済システムのセキュリティ、トレーサビリティ、透明性を向上させるために使用できます。

• スマートコントラクト: このような自力執行的契約は、支払いプロセスを自動化し、エラーや不審請求の申請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に関する協力体制: 組織間の情報共有を促進し、サイバー脅威に対する集団防御を確立します。

不正決済を最小限に抑えるためのベストプラクティス

リスクの高い環境で不正決済を最小限に抑えるには、高度なテクノロジーと人による監視を組み合わせる必要があります。ここでは、不正決済のリスクを軽減するためのベストプラクティスをいくつか紹介します。

• 多層的な不正検知システム: ルールベースのシステム、異常検出、機械学習、AI を組み合わせた多層的な不正検知システムを採用します。各レイヤーは不正利用のさまざまな側面を対象としており、組み合わせることで、不正行為に対する総合的なシールドを提供します。

• 行動分析: 行動分析を使用して、ユーザーが通常どのようにシステムと対話しているかをプロファイリングし、通常の動作からの逸脱を検出します。これには、入力速度、取引パターン、閲覧傾向、デバイスの向きの変更の分析などが含まれます。

• 確認手段: 2 段階認証、生体認証 (指紋、顔認識など)、デジタル証明書などの強力な本人確認プロセスを実装します。これらの対策は、ログイン時だけでなく、セッション中、特に高額取引を承認する前に散発的に適用してください。

• トークン化と暗号化: 高度な暗号化標準により、保管時と送信時の両方でデータを保護します。トークン化を使用して、機密性の高いデータ要素を、傍受された場合に役に立たない機密性の低い要素に置き換えます。

• リアルタイムの取引監視: 取引をリアルタイムで監視し、不審なアクティビティーを特定して即座に対応します。不正利用を示す可能性のある異常な取引の規模、頻度、または地理的パターンに対するシステムアラートを設定します。

• リンク分析: リンク分析を実装して、データポイント間の接続を視覚化して把握します。これにより、組織的な不正利用の連鎖を示唆する可能性のある、取引とアカウント間の隠れた関係やパターンが明らかになります。

• 法令遵守に関する更新: PCI DSS、一般データ保護規則 (GDPR)、マネーロンダリング防止 (AML) 法など、最新の規制や基準を常に把握してください。定期的なトレーニングと監査を実施して、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します。

• 高度なサイバーセキュリティ態勢: 定期的なセキュリティ評価、侵入テスト、脆弱性スキャンにより、高レベルの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) システムを使用して、さまざまなソースのデータを集約および分析し、潜在的なセキュリティインシデントを検出します。

支払いリスク管理に関する法規制の遵守

支払いリスク管理の実践を規定する多くの法律や基準があり、それぞれが消費者、企業、金融システムを不正利用、マネーロンダリング、その他の違法行為から保護するように設計されています。ここでは、支払いリスク管理に影響を与える主な法律、規制、業界の指令について説明します。

• PCI データセキュリティ基準 (PCI DSS): この世界的な基準は、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ています。目的は、データ侵害や不正利用を防ぐことです。この準拠には、カードデータの安全な保管、送信、処理、脆弱性管理、定期的なテストが含まれます。

• 一般データ保護規則 (GDPR) この欧州連合の規制は、個人のプライバシーと個人データを保護し、企業が利用者情報を収集、保存、処理する方法に影響を与えます。準拠には、利用者の同意の取得、データセキュリティの確保、データへのアクセスと管理を行う権利の付与が含まれます。

• 決済サービス指令 (PSD2) への準拠: この欧州の規制は、消費者を保護し、イノベーションを促進し、決済市場におけるセキュリティを強化します。オンライン取引に対する強力な顧客認証 (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のセキュリティ要件の強化を義務付けています。

• マネーロンダリング防止 (AML) およびテロ資金供与対策 (CTF) 規制: これらの規制は、マネーロンダリングやテロ資金供与活動を防止および検出するための特定の対策を実施することを企業に義務付けています。準拠には、利用者のデューデリジェンス、取引の監視、疑わしいアクティビティーの報告、およびリスク評価が含まれます。

• 本人確認 (KYC) およびビジネス確認 (KYB) に関する規制: これらの規制により、企業は不正利用や金融犯罪を防ぐために、利用者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が義務付けられています。準拠には、利用者情報の収集と検証、継続的な監視の実施、疑わしいアクティビティーの報告が含まれます。

• 連邦取引委員会 (FTC) 法: アメリカでは、FTC 法により、決済に関連する不正利用行為や虚偽的行為など、商取引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います。

これらの法律や規制を遵守するために、企業はリソース、テクノロジー、人材に投資する必要があり、多くの場合、プロセスとポリシーを調整する必要があります。関連するコストと運用上の変更が困難をもたらす可能性がありますが、準拠することでセキュリティを向上させ、不正利用のリスクを軽減し、消費者の信頼を高めることもできます。