何十年もの間、カード発行会社、銀行、そしてネオバンクは、不正との戦いにおいて手探り状態のまま進んできたため、誤った取引拒否による収益損失を招いてきました。彼らが利用するデータはしばしば分かりにくく、その結果、優良な顧客がブロックされる一方で、不正行為者は罪を逃れてしまいます。不正対策チームは、カード取引データに関して、ISO8583メッセージやNAICSコードといった古い形式に依存しています。
それが今日変わります。
Sardine と Spade は提携し、発行者やプロセッサー、取引、デバイスの透明性を高めることで、チェックアウト時のコンバージョンを改善し、チャージバック率を大幅に抑えます。その秘訣は、Spade のマーチャントインテリジェンスと Sardine のブレイン🧠オペレーティングシステムを組み合わせることで、取引に対してはるかに高精細な解像度をもたらしている点にあります。
マーチャントPOSデータを見通す20/20の視界
銀行やネオバンクなどのカード発行会社にとって、加盟店データは常に信頼性が低く、はっきりしないものでした。
この単純化した取引では、あるユーザーがYumで15ドル分のファストフードを購入しています。Yum! BrandsはKFC、タコベル、ピザハットの親会社です。では最初の問いは、「どのブランドでお金を使ったのか？」ということになります。
また、Yum Brands の店舗は世界中に 53,000 店以上あります。マンハッタンだけでもタコベルが 26 店あります。どうすれば、その購入が本当にその店舗で行われたと分かるのでしょうか？どうすれば、その場所が不正の多いエリアだったか分かるのでしょうか？どうすれば、どのブランドでの購入だったか分かるのでしょうか？
不正検知システムがマーチャントカテゴリーコードに依存していると、不正発生率の増加や正当な取引の誤却下につながる可能性があります。どちらもビジネスにとっても顧客にとっても好ましくありません。
Spade のマーチャントインテリジェンスと Sardine のデバイスデータおよびエンジンを組み合わせると、このようになります。
- 購入時点でのユーザーの携帯電話の正確な位置情報を取得します。それは、Sardine が現在提供している機能であり、当社の デバイスインテリジェンス機能 を通じて実現されています。
- 実際の加盟店の正確な情報を特定し、それを取引に紐づけます。これは現在、Spade のマーチャントインテリジェンス機能によって提供されており、記載名や使用されている加盟店IDにかかわらず、加盟店のあらゆる店舗や拠点ごとに一意のIDを付与することができます。
- 実際の加盟店所在地を特定し、取引に紐づけます。これは現在、Spade のマーチャントインテリジェンス機能によって提供されています。
- 取引承認のタイミングで、これらのデータポイントを組み合わせてリアルタイムの不正検知評価を行います。Sardine のルールエンジン、ダッシュボード、そして 🧠 があらゆるデータソースを統合・補強し、リアルタイムで意思決定を行います。
eコマースにおける完全な視界
この例では、ユーザーが Amazon で 50ドルの購入をしていることは分かりますが、それが家電なのか、本なのか、デジタルコンテンツなのかは分かりません。それぞれ不正リスクは異なります。MCCコードは「書店」に設定されていますが、Amazon が行っているすべてのことを反映しているわけではありません。メッセージ上ではこの取引は不正の疑いありとされていますが、どのようにそれを検証できるでしょうか？その結果、正当な取引が誤って拒否されてしまう可能性はないでしょうか？
Spade と Sardine を使えば、これをはるかに高い解像度で把握できます
- デバイスの履歴データを収集する。このデバイスが複数の加盟店で一貫して問題なく動作し、不正リスクも低い履歴がある場合は、たとえカードが新しくても、不正ではないと判断できる可能性が高まります。
- ユーザーの行動シグナルを収集する。このデバイスでの今回の新しいカード決済は、いつもと同じようにキーを入力したり、スワイプしたり、タップしたりしているでしょうか？ それとも何か変化があるでしょうか？ もし何かが変わっていれば、不正の可能性があります。逆に、いつもと同じであれば、不正ではない可能性が高いと言えます。
- 加盟店をさらに細かく分類するこの取引はAWSの利用料金なのか、Amazonプライムのサブスクリプションなのか、それともKindleの購入なのか。どのパターンかによって、審査の判断は大きく変わります。
- カスタムルールを構築しましょう。Sardine を使うと、ノーコードまたはローコードで素早く新しいルールを作成できます。ユーザーは、Sardine API に送信されたデータポイント、Sardine による コンソーシアムリスクシグナル を通じたエンリッチメント、そして Sardine 独自モデルによる派生フィールドなど、幅広い機能から選択できます。そのうえで、結果アクションを追加し、ルールを本番（Live）またはシャドウ（Shadow）環境に送信します。
- リアルタイムのリスクスコアリング。取引承認のタイミングで、これらのデータポイントを組み合わせてリアルタイムの不正リスク評価を行います。その上で、取引を承認、拒否、またはレビュー対象としてフラグ付けします。
実際の加盟店IDをリアルタイムで把握し、必要なデータを自由に取り込み、カスタムルールを作成して、その取引認証を承認するかどうかを判断できます。
誤検知を減らし、コンバージョンを増やし、不正を抑えます。
素敵ですね。
より優れた視覚👀と、より優れた意味理解🧠の融合
詐欺対策チームには、より優れた視野と、より的確な状況判断力が必要です。
メガネをかけずに山を下ろうとしているところを想像してみてください。データエンリッチメントは、メガネをかけるようなものです。進むべき正しい道が見えるようになり、木だと思っていた目の前のクマにぶつからずに済むくらい、はっきりと状況を把握できるようにしてくれます。
不正検知でも同じことです。
Spade とその他のデータシグナルによって視認性が高まることで、不正対策チームは取引の全体像を把握できるようになります。Sardine のダッシュボードやルールエンジン、機械学習機能はリアルタイムで動作します。つまり、マーチャントインテリジェンス、デバイス情報、行動データ、そして銀行コンソーシアム、メール、通信事業者などを含むあらゆるシグナルを、取引の認証プロセス中に活用できるということです。
感覚と頭脳がリアルタイムで働いていれば、取引の承認も却下もリアルタイムになります。
正当な取引を承認しましょう。
Sardine と Spade を使って、さらに多くの不正を検知しましょう。