2023年の終わりを迎え、未来を見据える中で、多くのトレンドは加速していますが、変わらないものが一つあります。不正行為とマネーロンダリング対策（AML）はいたちごっこのようなものであり、不正分析は不正検知と防止の仕組みを強化するうえで極めて重要な役割を果たします。多くの詐欺はお金そのものと同じくらい古くからあるものですが、使われるツールや手口は高度化しています。
今年は生成AIの年であり、数え切れないほどのカンファレンスのパネルでGenAI について語られてきました。 データサイエンティストとして、これは私にとって非常に身近で大切なテーマであり、すでに詐欺師たちが詐欺やディープフェイクにそれを活用していることについて執筆してきましたが、同時に私たちがそれを使ってお客様の業務効率を10倍高めている方法についても書いてきました。
もう一つの変わらないもの？それは、不正対策チームが抱える三つ巴のジレンマです。
- 詐欺事件の増加
- 人員数と手作業を削減しなければならないというプレッシャー
- AIやルールエンジンの性能向上に対する切実なニーズ
私は、これから訪れる新たなトレンドや転換点について考え続けてきました。まさにそのために私たちは「Sardine」を開発しました。手作業での審査を最小限に抑え、シンプルでありながら強力な「ルールエンジン」で皆さまを支援し、AIと機械学習によって常に一歩先を行けるようにするためです。
これらの課題を踏まえ、2024年の不正防止の世界における私の7つの重要な予測を見ていきましょう。
1. 詐欺への規制強化
FBIは報告しました 詐欺と個人情報盗難による損失は、前年の69億ドルから2022年には103億ドルへと急増しました。これらの問題に対処するうえで重要なのが、金融取引を行う個人の身元を確認するために愛国者法によって義務付けられている「顧客識別プログラム（CIP）」の導入です。レギュレーションE（Reg E）は、たとえ虚偽の口実にもとづくものであっても、消費者が取引を承認した 場合には返金を認めていません。詐欺が絶えずニュースの見出しを飾るなか、より強力な規制を求める声が高まるでしょう。「連邦取引委員会（FTC）」はコミュニケーション・プラットフォームに焦点を当てていますが、金融規制当局も金融機関に注目するようになると見込まれます。
これらの損失は、特にカード以外の決済手段に対する不正防止管理が甘い金融機関へと、消費者から移転していくことになるでしょう。
リアルタイム決済にはリアルタイムの不正防止が求められる
UPI、PIX、FedNow のようなリアルタイム決済システムの登場により、金融取引は一変しましたが、それに伴い多くの課題も生じています。行動情報、デバイス情報、取引データを分析して金融リアルタイム決済における不正行為を未然に防ぎ、検知するためには、強力な不正検知システムが不可欠です。リアルタイム決済は一度実行されると取り消すことができず、リアルタイム決済システムを導入すると、それに比例して詐欺行為が増加する可能性があります。
リアルタイム決済は2005年から導入されている英国では、すでに同様の状況が見られており、現在では「認可済みプッシュ型送金詐欺（Authorized Push Payment Fraud）」が、消費者が最も多く被害を受けている詐欺の第1位となっています。決済サービス規制機関（PSR）は、新たな責任分担スキームを発表しており、2024年10月に施行されるこの制度では、送金側および受取側の金融機関が、報告された詐欺被害について返金を行い、消費者が被った損失を50対50で分担することが求められます。
依然として課題となっているのは、Twitter、Instagram、WhatsApp のようなソーシャルメディアプラットフォームを含む非金融機関が、即時決済を悪用した詐欺においてどのような役割を担うべきかという点です。というのも、こうした詐欺の多くはこれらのプラットフォームから発生しているからです。
私の見解では、今後こうした詐欺については、金融機関以外の組織もますます責任を問われるようになると思います。現在のところ、FTC（米連邦取引委員会）の動きを待っている段階で、まだ法的な前例はありませんが、被害者が裁判を通じて行動を求め始めれば、状況は変わってくる可能性があります。これは、SIMスワップ 攻撃の被害者によって通信事業者が訴えられるケースが増えている状況とよく似ています。変化には往々にして時間がかかりますし、私たちはますます複雑で相互接続された世界に生きており、金融機関以外の組織が多くの金融不正や詐欺の発生源となっていながら、これまでのところそれを止めるインセンティブがほとんどない、というのが現状です。
同様に、米国では大手銀行がZelle詐欺の被害者への返金を開始することを決定しており、これは非常に評価できる動きです。しかし、詐欺師たちはどんな仕組みであっても抜け道を見つける術を常に知っており、今後は、実際には支払いを行っているにもかかわらず「支払っていない」と虚偽の申告をして銀行から返金を受けようとする、いわゆるフレンドリーなZelle詐欺が増えると私たちは予測しています。被害者に返金することの問題点は、それ自体が詐欺師にとって新たな“ゲーム”になってしまうことです。被害者を助ける効果はありますが、根本的な問題の解決にはなりません。
3. KYCは小売業の新たな常識となる
高額商品の取引には、常に高リスクな不正がつきまとってきました。小売業者は、特にカーブサイドピックアップにおける不正対策として、2024年までにチェックアウト時のKYCプロセスを義務化する可能性が高いでしょう。堅牢なKYCプロセスを導入することは、高額取引におけるクレジットカード不正を防ぐうえで極めて重要です。KYCプロセスは常に、コンバージョンに悪影響を及ぼし得る「摩擦」を生みますが、高額商品を購入しようとする人は、その商品を確実に受け取るためであれば、多少の手間をいとわないことが多いのです！
受け取り時には、購入情報と一致する身分証明書を提示する顧客が増えると考えられます。消費者にとっては小さな一歩ですが、不正防止にとっては大きな飛躍となるでしょう。
予測分析を活用する伝統的企業が直面するデジタル成長の痛み
より多くの伝統的な企業がデジタル領域へと羽を広げるにつれて、彼らは詐欺師たちの格好の標的になっていきます。組織として、これまで主に電話や対面で注文を受けてきたのであれば、デジタルへの移行は劇的な変化になり得ます。多くの企業がパンデミックの最中にこの変化に直面し、その結果として売上も増加することを発見しました。
しかし、それによって彼らはオンライン詐欺やさまざまな犯罪手口にも脆弱になりました。不正取引はこれらの企業に大きな影響を与え、金銭的な損失や評判の低下を招く可能性があります。これらの企業には、EC企業やデジタルネイティブ企業が持つような、長年にわたるデジタル運用の経験がありません。そのため、ビジネスメール詐欺（BEC）や架空請求書詐欺といった典型的な攻撃にも弱いのです。
このような高額取引がオンラインに移行するにつれて、アカウント乗っ取りのコストは極端に高くなります。ここにはデジタル商材との多くの共通点が見られます。というのも、デジタル商材と高額取引という2つの業界には、「不正取引を見逃してしまった場合のコストがあまりにも高すぎる」という共通点があり、そのため不正対策を正しく行うことの重要性も非常に高くなっているからです。
ここで、地域社会の中小企業（SMB）を支援する銀行や企業は、自社の差別化を図り始めることができます。最も先進的な地域銀行の顧客は、デジタルの世界に踏み出す自社の顧客に対して信頼感と安心感を醸成するために、マーケティングや市場開拓戦略の中で Sardine の機能を再パッケージして活用し始めています。
5. ゲストチェックアウトからの移行
今後1年を見据えると、多くの小売業者は、ゲストチェックアウトのオプションが本当に手間に見合うかどうかを検討すべきです。その利便性は明らかですが、それと同じくらい不正リスクも高まります。安全な購買体験を実現するためには、正当な取引と不正な取引を見極めることが極めて重要です。ゲストチェックアウトは初回利用者にとっての摩擦を取り除きますが、その一方で、登録ユーザーと異なり、ECプラットフォームやマーケットプレイス側にはその顧客に関するデータが一切蓄積されません。おそらく、最初の購入はゲストチェックアウトを許可しつつ、2回目以降はアカウント経由での購入を必須にする、といったバランスを取るのが現実的でしょう。
パッシブ検知がゲームチェンジャーとなるでしょう。ユーザー行動やデバイスの利用状況、その他の利用可能なデータを分析しつつ、顧客体験に余計な摩擦を加えないことで、ゲストチェックアウトでも不正を抑えながら運用し続けることが可能になります。
6. Eコマースはボット検知と不正検知を統合する
Eコマースのプラットフォームやマーケットプレイスでは、取引前と取引中でサイバーセキュリティ上のリスクが二分されていることがよくあります。取引前はボット対策や reCAPTCHA のような煩雑なプロセスに重点が置かれ、取引中はクレジットカードなどを悪用した不正行為の手口への対策に焦点が当てられます。
データ品質を確保することは、不正検知において極めて重要です。なぜなら、記述的分析、予測分析、そして不正関連データの分析に用いるデータセットの正確性と信頼性を維持するのに役立つからです。
Sardine では、これまでも常に両方を行ってきました。これにはベンダーを集約できるという利点がありますが、より重要なのはデータを集約できることです。取引の前後および最中のユーザーに関するデータが増えれば、誤検知を減らし、より多くの不審な行為を検知することができます。
7. サービスとしての銀行業が現実に直面する
フィンテック企業との提携を行う銀行に対する最近の法執行措置の増加は、コンプライアンスを後回しにはできないという明確なメッセージを示しています。機械学習モデルは、金融データを分析して取引ごとのリスクスコアを算出することで、こうした提携における不正の監視と防止に極めて重要な役割を果たします。このような形で事業を行う銀行は、当局からこれまで以上に厳しい監督と法執行措置を受けてきました。
BaaS プラットフォームが厳しい監視の目にさらされる中、企業はフィンテックパートナーをリアルタイムで監督し、不正やマネーロンダリング（AML）案件について安全に連携できる仕組み、そして第三者リスクを適切に管理していることを示せる体制を整える必要があります。Sardine は、こうした監督を提供する準備ができており、コンプライアンスが取引と同じくらいリアルタイムであることを保証します。
2024年がやって来ました。
あなたの予測は何ですか？業界はどの方向に向かうと見ていますか？そして、こうした課題に真正面から立ち向かうために、どのような準備をしていますか？あなたの考えを共有して、一緒に未来に立ち向かいましょう。
Sardine のソリューションについて詳しく知りたい方は、ぜひご相談ください。2024 年以降のトリレンマ解決に、私たちがどのようにお役に立てるかお話ししましょう。