取引リスク分析 (TRA) とは、取引データを分析して、不正利用や規制違反であるかもしれない異常または危険なパターンを検知する手法です。TRA により、企業は不審な活動を早期に検知し、経済的損失を防ぐことができます。2023 年から 2028 年の間にオンライン決済不正利用による世界のビジネス損失額は 3,620 億ドルを超えると予測されており、不正防止は世界中の企業にとって最優先事項であり続けています。

以下では、TRA のコンポーネント、その仕組み、および貴社に適した TRA プロセスを設計する方法について説明します。

本記事の内容

• 取引リスク分析の主要コンポーネント
  
• 企業にとっての取引リスク分析のメリット
  
• 取引リスク分析に関する課題
  
• 取引リスク分析の一部を自動化する方法
  

取引リスク分析の主要コンポーネント

TRA は、金融取引に関連する潜在的なリスクを評価し、軽減します。主要コンポーネントは次のとおりです。

• データ収集: データ収集とは、過去の取引データ、顧客情報、リスク評価に影響を与え得る外部データ (経済指標、地政学的イベントなど) を含む、取引に関連するデータを収集することです。

• リスク特定: このステップでは、不正リスク、信用リスク、運用リスク、市場リスクなど、取引に固有のリスクを特定します。特定するには、過去のデータからパターンを分析して、潜在的な問題を予測することを伴う場合もあります。

• リスク評価: リスク評価とは、特定されたリスクを定量化し、取引への潜在的な影響を評価することを意味します。統計モデル、予測分析、機械学習アルゴリズムなどの手法により、さまざまなリスクシナリオの可能性と影響を見積もることができます。

• リスク軽減: リスク軽減には、特定されたリスクを軽減するための戦術の開発が含まれます。これらの戦術として、取引限度額の設定、セキュリティ対策の改善、クレジットポリシーの調整、高度な不正検知テクノロジーの導入などが挙げられます。

• 監視とレポート: このステップには、トランザクションを監視して、新たなリスクであるかもしれない予測パターンからの逸脱を特定することと、定期的にレポートを作成し、潜在的なリスクと緩和戦術の効果について関係者に情報を提供し続けることが含まれます。

• 法令遵守と規制準拠: 遵守とは、すべての取引プロセスが関連する法律および規制に準拠しているか、確認することを意味します。確認すべき対象は、マネーロンダリング防止 (AML) 基準、顧客確認 (KYC) 要件、およびその他の金融規制などです。

• テクノロジーの統合: このステップでは、大規模なデータセットの統合、リアルタイム分析の適用、リスク管理プロセスを自動化できる総合的な情報技術 (IT) システムとソフトウェアソリューションの使用を実現します。

企業にとっての取引リスク分析のメリット

ビジネスの取引リスクを分析することは、大きなメリットにつながると思われます。ここでは、TRA がお客様のビジネスにどのように役立つかを説明します。

• 不正利用の防止: 取引データのパターンや異常を分析することで、潜在的な不正行為を早期に検知できます。これにより、経済的損失を最小限に抑え、会社の資産と評判を保護することができます。

• 戦略的意思決定: 取引データからインサイトを使用して、情報に基づく意思決定を行い、市場機会を特定し、内部プロセスを微調整できます。

• 法規制の遵守: 取引を監視し、疑わしい活動を文書化して対処することで、取引処理とデータセキュリティに関連する規制に簡単に準拠できます。

• コストの削減: 不正検知システムを自動化し、精度を向上させることで、手作業での見直しとチャージバックプロセスのコストを削減できます。

取引リスク分析に関する課題

TRA にはいくつかの変化するデータポイントが含まれるため、特有の課題があります。ここでは、TRA の課題をいくつか紹介します。

データ品質と統合

• 取引データは、多くの場合、さまざまなソースからさまざまな形式で取得されます。つまり、統合し分析することは簡単ではありません。

• 情報が不足していたり、不正確であったりすると、誤検知や偽陰性につながる可能性があります。これが、リスク評価の精度に影響をおよぼす可能性があります。

• 機密性の高い顧客データを扱うには、厳格なプライバシー規制を遵守する必要があります。これにより、分析に使用する特定のデータポイントが制限される可能性があります。

不正利用の手口

• 不正行為者は、常に戦術を適応させています。そのため、TRA システムを最新の脅威に対応させることには困難が伴います。

• 新しい決済手段やテクノロジーにより、従来の TRA モデルでは検知できないような、新たな脆弱性が生じる可能性があります。

• 不正行為者は、多くの場合、複数のチャネルで活動しています。顧客行動の全体像を把握していない企業は、これを検知できない場合があります。

顧客体験

• 不正検知の条件が過度であると、正当な取引の拒否につながる可能性があります。これは顧客をいら立たせ、収益に影響が出るおそれがあります。

• 強力なセキュリティとポジティブな顧客体験のバランスを取る必要があります。特に、モバイルやオンライン取引に当てはまります。

• 強力な不正防止対策と並行して、顧客の信頼を維持する必要があります。そのためには、明確なコミュニケーションと透明性が必要です。

柔軟性とリアルタイム分析

• 大量の取引をリアルタイムで分析するため、かなりの計算能力と効率的なアルゴリズムを装備する必要があります。

• 遅延を引き起こしたり、ユーザー体験に影響を与えたりすることなく、取引が正当であるかどうかを迅速に決定できる TRA システムでなければなりません。

• 有効性を損なうことなく、不正利用パターンや取引量の変化に適応できる TRA モデルでなければなりません。

取引リスク分析の一部を自動化する方法

AI と機械学習で TRA プロセスを強化することで、精度を向上させ、チームが必要とする手作業を減らすことができます。ここでは、TRA 自動化を実装する方法をご紹介します。

主要リスク指標の特定

• 過去の取引データを掘り下げて、過去の高リスクまたは不正取引に関連するパターンを特定します。取引金額、頻度、場所、顧客の行動、または決済手段の異常を探します。

• 業界における一般的な不正利用の傾向を調査し、それらの指標を分析に組み込みます。

• 主要リスク指標が、業界に関連する規制や法令遵守要件と一致していることを確認します。

適切な自動化ツールの選択

• 現在のリスク分析プロセス、問題、および望ましい結果を十分に評価します。

• TRA ソフトウェアプロバイダー各社について調査します。機能を比較し、カスタマーレビューを読みます。

• デモと無料トライアルをリクエストして、ソフトウェアの機能、使いやすさ、および既存のシステムとの連携機能をテストします。

• 不正検知の改善、手作業の削減、運用効率の向上などの潜在的なメリットに照らし合わせて、ソフトウェアのコストを評価します。

ルールベースの自動化の実装

• 特定した主要リスク指標に基づいてアラートやアクションをトリガーする、明確ではっきりとしたルールを作成します (「10,000 ドルを超える取引にフラグを立てる」、「不正リスクスコアの高い国から発生したすべての取引にフラグを立てる」など)。

• ビジネスニーズや潜在的なリスクの変化に応じて、ルールを簡単に変更または更新できるようにします。

• ルールを本番環境にデプロイする前に十分にテストして、誤検知やリスクの見逃しを回避します。

機械学習の利用

• 取引データをクリーンかつ整理された状態にし、適切にフォーマットして、機械学習アルゴリズムで処理できるようにします。

• 過去の取引データで機械学習モデルをトレーニングし、リスクとみられるパターンや異常を特定します。

• 正確さ、精度、再現率などの指標を使用して、モデルのパフォーマンスを定期的に評価します。

• モデルを改良して再トレーニングし、新しいデータが利用可能になったときに精度と有効性を向上させます。

継続的な監視と改善:

• フラグが立てられた取引の数、偽陽性率、不正検知率などの主要パフォーマンス指標 (KPI) を監視します。

• 偽陽性やリスク見逃しの根本原因を調査し、ルールとモデルを改良します。

• リスクアナリストと自動化システム間のフィードバックループを確立し、引き続きシステムのパフォーマンスを経時的に向上させます。

人的監視の導入:

• 訓練を受けたリスクアナリストを雇い、フラグが立てられた取引を確認し、リスクレベルを検証し、最終的な決定を下します。

• アナリストに追加のツールやリソースを供与して、疑わしいアクティビティについてさらに調査を行えるようにします。

• リスクの高い取引や潜在的な不正事案に対する明確なエスカレーション手順を確立します。