個人またはグループが金銭的利益を得るために自分の身元を偽ったり、自分のアカウントを操作したりする際に、ファーストパーティーによる不正利用が発生します。融資や給付金の受け取りを継続するために、身元を偽ったり、ローン申請時に収入を水増ししたり、故意に経済状況の変化を報告しなかったりするかもしれません。サードパーティーによる不正利用では、犯人が他人の情報を悪用しますが、ファーストパーティーによる不正利用では、口座保有者が自ら企業や金融機関に対して不正を働きます。

ファーストパーティーによる不正利用は、不正利用自体と、このような不正を検出して防止するために必要な努力の両方から、企業に大きな損失と運用コストをもたらす可能性があります。また、これは広範囲に及んでいます。例えば、2023 年の Visa による調査によると、英国の中小企業の 10 社中 9 社が、12 か月間にサードパーティーによる不正利用の被害に遭ったと報告しています。このガイドでは、ファーストパーティーによる不正利用の仕組み、それが事業に及ぼす影響、そして効果的な不正防止対策を実施する方法について説明します。

この記事の内容

• ファーストパーティーによる不正利用の仕組み
  
• ファーストパーティーによる不正利用が事業に及ぼす影響
  
• ファーストパーティーによる不正利用を軽減するための戦略
  
• 効果的な不正防止対策を実施する方法
  
• ファーストパーティーによる不正利用の特定と対策における課題
  

ファーストパーティーによる不正利用の仕組み

ファーストパーティーによる不正利用では、不正行為者が不当または違法な利益を得るために、自分の身元を偽ったり、虚偽の情報を提供したりします。ファーストパーティーによる不正利用には、次のような形態があります。

• 不正申請:不正行為者は、ローン、クレジットカード、住宅ローンなどの金融商品の申請時に虚偽または不正確な情報を提供します。この情報には、収入の誇張、職歴の捏造、行為者の信用履歴の虚偽申告などが含まれる可能性があります。

• 不正チャージバック:顧客は正当な購入を行った後、商品やサービスの使用を継続したまま返金を受けるために、クレジットカード会社に取引が不正であったと虚偽の申し立てを行います。これは、フレンドリー詐欺とも呼ばれます。

• アカウント乗っ取り (ATO) による不正利用:不正行為者は、アカウント保有者を誘導したり強要したりして、違法行為に使用するためにアカウント情報を共有させます。

• 合成身元詐欺:不正行為者は、実際の情報と架空の情報を組み合わせて身元を偽り、口座を開設して信用を獲得します。このように複雑な詐欺は、検出が難しい場合があります。

• 破産計画:顧客は、定期的な購入と支払いを行うことで、金融機関との間で良好な信用履歴を築きます。金融機関との信頼関係が構築され、信用限度額が引き上げられると、行為者はすぐに利用可能な信用限度額を使い切ったし、借金を返済せずに音信不通となります。

• 不正請求:不正行為者は返金や保険金の支払いに関して虚偽の請求を行います。例えば、保険金を請求するために故意に自分の財産を損壊したり、盗難に遭ったふりをしたりする人がいます。

ファーストパーティーによる不正利用が事業に及ぼす影響

ファーストパーティーによる不正利用は、重大な財務リスクと風評リスクをもたらします。これは当面の利益に影響し、企業の長期的な存続可能性と戦略的な市場ポジションに影響を及ぼす可能性があります。ここでは、ファーストパーティーによる不正利用が事業にどのような悪影響を及ぼすかを説明します。

• 経済的損失:金銭的損失は、ファーストパーティーによる不正利用の最も直接的な影響です。個人がローンを返済しなかったり、返済の意思がないのに信用限度額を使い切ったり、虚偽の保険金を請求したりして不正を働くと、企業は損失を被ります。

• チャージバックと返金:顧客が正当な取引に不審請求を申請したり、商品の未受領を主張したりすると、企業は売上を失い、チャージバック手数料を負担することになります。

• 運用コストの増加:多くの場合、企業はファーストパーティーによる不正利用を特定して軽減するために、高度な不正利用の検出および防止システムに投資する必要があることがあります。この投資には、テクノロジー、従業員のトレーニング、場合によってはサードパーティーのサービスへの出費が含まれます。

• リソースの転用:不正利用への対処は、リソースの浪費につながる可能性があります。不正利用のケースの管理と不正利用防止対策の実施には、サービスの改善や事業の発展に使用できるスタッフの時間と会社の労力が必要です。

• 顧客コストの増加:多くの場合、顧客は手数料、金利、または保険料の上昇により、不正利用による経済的負担を負うことになります。潜在顧客がより低コストの代替品を選択した場合、企業の競争力が低下する可能性があります。

• 風評被害:不正利用が成功した場合、特に頻繁に発生したり、大きな注目を集めたりすると、企業の評判を損なう可能性があります。顧客の情報を保護し、アカウントを安全に管理する企業の能力に対する顧客からの信頼が失われる可能性があります。

• 規制上と法的な影響:管轄区域によっては、企業が不正行為を効果的に防止または管理できない場合、規制当局の精査を受ける可能性があります。これにより、罰金、制裁、訴訟費用が発生する可能性があります。

• 保険料:不正請求が多い企業は、より高い保険料を支払う必要があるかもしれません。

• 商品の損失:不正行為者が商品を受け取った後に虚偽の主張をした場合、企業は商品と収益の両方を失うことになります。

• 顧客満足:発送の遅延や不正防止対策による精査の増加により、正当な顧客に不満や不便が生じる可能性があります。

ファーストパーティーによる不正利用を軽減するための戦略

ここでは、ファーストパーティーによる不正利用のリスクを軽減するために企業が使用できる戦略をいくつか紹介します。

• 行動的生体認証:行動的生体認証を使用して、ユーザーがデバイスをどのように操作するかを監視します (例: キーストロークのダイナミクス、マウスの動き、ナビゲーションパターン)。このテクノロジーは、ユーザーの身元が正当であるように見えても、不正利用を示唆する可能性のあるユーザー行動の異常を検出できます。

• 人工知能 (AI) とディープラーニング:膨大なデータポイントから学習し、時間の経過とともに継続的に改善できる高度な AI と ディープラーニングモデルを使用します。これらのモデルは、人間やより単純なアルゴリズムでは見逃してしまう可能性のある微妙なパターンや相関関係を検出できます。たとえば、AI モデルは、ユーザーの現在の申請の詳細とデータベース全体における過去の金融行動との矛盾を分析することで、不正利用の可能性を特定できます。

• ネットワーク分析:ネットワーク分析を適用して、さまざまなアカウント、デバイス、IP アドレス間の関係と相互作用を調べます。これにより、従来の分析では明らかにならなかった、不正行為の隠れたネットワークや合成身元リングを発見することができます。

• 感情分析:自然言語処理と感情分析を使用して、金融取引に関連するコミュニケーションとソーシャルメディアの投稿を調査します。これにより、取引のコンテキストを明確にし、テキストデータ内の矛盾や詐欺的な行動を特定できるようになります。

• ブロックチェーン技術:本人確認プロセスにブロックチェーンを使用します。分散型システムを使用することで、企業は普遍的にアクセス可能で不変のレコードに基づいて顧客の本人確認プロセスを作成し、確認を行うことができます。これにより、身元の偽装や不正利用の可能性が減ります。

• 高度な異常検知:従来のモデルでは見落とされがちな非線形かつ複雑な不正行為に焦点を当てた、高度な統計手法と異常検知アルゴリズムを使用します。これらのアクティビティには、顧客のプロファイルや過去のパターンと一致しない金融行動の突然の変化が含まれる場合があります。

• 統合データ環境:外部データベースや内部データベースなどのソースからのデータを統合する統合データ環境を作成します。この総合的な視点により、より包括的なリスク評価が可能になり、さまざまなデータセット間の不一致を利用した巧妙な不正行為を特定できるようになります。

• リアルタイム分析と介入:取引をリアルタイムで分析し、不正な可能性がある行為を自動的に阻止できるシステムを導入します。これには、特定のしきい値に達したときや異常が検出された場合に有効になる自動トリガーの設定が含まれます。

• 協力的な詐欺情報ネットワーク:業界全体の詐欺情報ネットワークに参加し、企業が不正利用の傾向や犯罪者の手口に関する洞察を共有します。この集合知により、個人の予測能力と対応戦略が向上します。

• レグテック (規制に対応するテクノロジー):既存の規制に準拠し、新しい規制上の課題にも迅速に適応できるレグテックソリューションを使用します。これらのテクノロジーは、不正防止対策が効果的であり、グリーバルな基準に準拠していることを保証するのに役立ちます。

効果的な不正防止対策を実施する方法

効果的な不正防止対策を実施するには、積極的かつ徹底的に、不正ライフサイクルのあらゆる側面に対応する必要があります。ここでは、始めるためのステップバイステップガイドをご紹介します。

不正利用リスク評価の実施

• 不正利用リスク:事業プロセス、システム、顧客とのやり取りを分析して、不正行為者が悪用する可能性のある脆弱性を特定します。

• 不正利用の可能性と影響:さまざまな種類の不正利用が発生する可能性と、それが引き起こす可能性のある財務上および評判上の損害を評価します。

• リスクの優先順位:まず、最大のリスクに対処することにリソースを集約します。

不正防止戦略の策定

• 不正防止計画:不正利用の防止、検出、対応のために講じる具体的な対策を説明します。

• 役割と責任:計画のさまざまな側面の実装と監視の責任者を明確に定義します。

• 測定可能な目標:不正利用による損失を減らし、検出率を向上させるための測定可能な目標を設定します。

• 不正防止の専門家:リスクの評価、効果的な戦略の策定、適切な対策の実施を支援できる専門家または専門会社に指導を求めてください。

不正防止対策の実施

• 本人確認:多要素認証、文書確認、住所検確認、ナレッジベース認証を使用して、顧客の本人確認プロセスを強化します。

• 取引の監視:リアルタイム監視システムを実装して、多額の取引、短期間での複数回の購入、リスクの高い場所からの取引など、疑わしい取引を検出します。

• 行動分析:行動分析を使用して、不正利用を示す可能性のある異常な顧客の行動パターンを特定します。

• 指紋認証:アカウントへのアクセスに使用されたデバイスを追跡し、同じデバイスを使用して複数のアカウントにアクセスするなど、不審なアクティビティにフラグを設定します。

• データ分析ソース全体のデータを分析し、パターンと傾向を特定します。この情報を活用して、不正防止戦略を改善します。

従業員と顧客の意識啓発

• 従業員のトレーニング:不審なアクティビティを特定して報告する方法について、従業員をトレーニングします。一般的な不正利用の手口と不正防止の重要性についての意識を啓発します。

• 顧客の意識啓発:ファーストパーティーによる不正利用とその防御方法について、顧客の意識を啓発します。アカウントのセキュリティに関するヒントを提供し、不審なアクティビティがあれば報告するよう促します。

不正防止の取り組みの監視と確認

• データレビュー:不正利用データを分析して、傾向、パターン、脆弱性を特定します。

• パフォーマンスチェック:既存の戦略の有効性を評価し、改善すべき領域を特定します。

• 更新:調査結果と不正利用の傾向の変化に基づいて、計画に必要な調整を行います。

ファーストパーティーによる不正利用の特定と対策における課題

ファーストパーティーによる不正利用は、一見正当なやり取りを伴うことが多いため、検出と防止が特に難しい場合があります。この種の不正利用に対処する際に企業が通常直面する主な課題は次のとおりです。

• 巧妙な不正利用の手法:不正行為者は、検出を回避するために手法を絶えず変更しています。合成身元の作成や個人の財務情報の操作などの手法により、正当な取引を模倣し、初回の不正調査を逃れることができます。高度な分析機能がなければ、これらの手法を識別することは困難です。

• データ統合:効果的な不正利用の検出には顧客のアクティビティを総合的に把握することが必要ですが、多数のプラットフォーム、システム、データ形式にわたるデータを統合することは技術的に困難な場合があります。

• 顧客体験:過度に厳格な不正防止対策は、正当な取引を不正取引としてフラグ付けするなど、顧客体験に悪影響を及ぼす可能性があります。

• 規制順守:不正利用の検出の慣行には、法律および規制が適用されます。関連する規制の順守を徹底するには、慎重な計画と検討が必要です。例えば、企業は積極的な不正防止対策が顧客のプライバシーを侵害しないようにする必要があります。

• コスト:効果的な不正防止には、テクノロジーや専門人材への投資など、多大なリソースが必要です。

• 技術開発:不正利用のツールと戦略はテクノロジーとともに変化するため、企業は新たな傾向や脅威に対処するために不正利用の検出および防止システムを継続的に更新する必要があります。

• データ品質とアクセシビリティ:効果的な不正利用の検出は、利用可能なデータの品質と完全性に依存します。データが不完全、古い、または不正確な場合、不正利用のパターンを正確に検出することが困難になる可能性があります。

• 企業文化:倫理的な行動とリスク認識を促進する企業文化は、不正利用の検出に不可欠です。文化や従業員の行動を変えることは困難な場合があり、継続的なトップダウンの努力とコミットメントが必要です。