ある金融サービス企業がどのように不正防止を自動化し、業務をスケールさせているか
不正グループはもはや銀行を標的にしません。彼らが狙うのは、人々が警戒を忘れがちな口座です。長期の貯蓄口座は、まさに長期的で活動が少なく、深く信頼されているからこそ、レーダーの目をかいくぐります。それが格好の標的となる理由です。米国のある金融サービスプロバイダーは、その信頼を悪用しようとする新たな自動化攻撃の波に直面し、手動レビューだけではもはや対応しきれないことに気づきました。
そのため、彼らは事後対応型の審査から脱却し、Sardineを活用した一元的なインテリジェンスプラットフォームへと移行することで、これらのプログラムが支える家族に摩擦の壁を作ることなく、保護対策を刷新しました。
パートナーシップの開始以来、彼らはバッチ処理型のアプローチをリアルタイムの意思決定レイヤーに置き換えました。不正防止チームは今や、時間のかかる調査手順に頼るのではなく、自動化されたリスクシグナルを使って低リスクのセッションをフィルタリングしています。これにより、正確性が絶対条件となる登録のピーク期間においても、組織は必要なスピードを確保できています。
課題: 手動レビューのボトルネック
Sardineとのパートナーシップ以前、不正対策チームは、ユーザーのデジタル上の意図を把握できないという根本的な課題を抱えていました。リアルタイムのリスクシグナルがない中で、組織は防御的な姿勢を取らざるを得ず、安全性を確保する唯一の方法は、新規口座登録の100%を手動で審査することでした。これにより、セキュリティが完全にアナリストの手動処理キューの速さに依存する環境が生まれていました。
旧来のシステムは、ユーザーが「誰であるか」(アイデンティティ)しか検知できず、「どのように行動したか」までは把握できませんでした。セッションレベルのテレメトリがなければ、祖母が孫のために貯蓄口座を開設しているのか、それともボットネットが組織的な攻撃を仕掛けているのかを区別することができませんでした。
この「すべてをレビューする」モデルは、持続不可能な運用負荷を生み出し、それは具体的に3つの形で表れました。
- 手動レビューの罠: アナリストは、閑散期にも約1,200件のアカウントを手作業で処理せざるを得ませんでした。登録シーズンになると、その件数は少なくとも倍増し、必然的に大変な事務作業へと変わっていました。
- 可視性のギャップ: チームにはデバイスレベルのインテリジェンスが欠けていました。正規の家族が貯蓄口座を開設しているのか、組織的なボット攻撃なのかを区別できませんでした。
- 事後対応型のタイムライン: 運用は依然としてバッチ処理型のままでした。これは、不正がすでにアカウントが有効化され、被害が発生した後にしか発見されないことが多いことを意味していました。
解決策: リアルタイムの行動シグナル
手作業の繰り返しから脱却するために、彼らは事後対応型の審査を離れ、一元的なインテリジェンスプラットフォームへと移行しました。
「Sardineは、私たちの不正防止のあり方を根本から変えました。」
Sardineの統合により、バッチ処理型のプロセスは即時のリスクスコアリングレイヤーに置き換わりました。入口の段階でデバイスレベルのシグナルを取り込むことで、チームは持続不可能な100%手動レビューモデルへの依存から脱却しました。自動化されたリスクスコアリングは、今や低リスクセッションの大部分をフィルタリングし、調査担当者が実際にリスクの兆候を示す10%の登録に時間を集中できるようにしています。
「すべてをレビューする」という戦略から脱却したことで、不正対策チームは、これまで反復的なデータ入力に費やしていた何百時間もの時間を取り戻しました。この転換により、業務は事後対応型のボトルネックから、インテリジェンス主導のターゲットを絞ったワークフローへと変わりました。
私たちのパートナーシップは、防御を刷新するために3つの中核領域に焦点を当てました。
- 行動シグナルの取得:
Sardineはテレメトリとインフラシグナルを監視し、資金が動く前に自動化された活動を検知します。これにより、不正対策チームは、フィールドへのコピー&ペースト入力や、ネットワーク内の他の場所で不審な活動と関連付けられたデバイスIDなど、ボットによる挙動を特定できるようになります。
- 現地でのロジック監査
最近の取り組みでは、Sardineが20近くの個別のチェックポイントにまたがる400件以上のルールの監査を支援し、システムがどこで不必要な摩擦を生み出しているかを特定しました。ルールの推奨事項を直接本番環境に反映させることで、チームは誤検知率がほぼ100%に達していたルールの発火率の即座の低下を確認しました。
- インフラベースのネットワーク検知
チームはSardineの共有ハードウェアIDを活用し、盗まれた資金を移動させるために何千ものアカウントを使用する組織的なネットワークを特定しています。過去の不正イベントを示すレポートを待つのではなく、チームは脅威が現れた瞬間にそれを特定します。
成果: スケールにおける精度
「登録レビューの大部分を自動化できるようになったことで、チームの日常業務は一変しました。手作業のキューを追いかける状態から、リスク戦略を主体的に管理する状態へと移行しました。」
リアルタイムのリスクスコアリングへの移行は、不正対策チームの運用能力を根本的に変えました。低リスクセッションの特定を自動化したことで、手動レビューの件数は90%以上減少し、人による専門知識が本当に必要なケースにのみ振り向けられるようになりました。
- 運用の柔軟性: 低リスクの申請の識別を自動化したことで、不正レビューの件数は約1,200件から約100件にまで減少しました。この効率化により、チームは人員を増やしたり、新規貯蓄者向けの申請の滞留を生んだりすることなく、急増に対応できるようになりました。
- 精度に基づく調査: 誤検知率がほぼ100%に達していた旧来のルールを取り除いたことで、以前はアナリストの疲弊を招いていた「ノイズ」が解消されました。調査担当者はもはや事務的なエラーの処理に日々を費やすことなく、代わりに、レビューする各アラートは今や意味のある行動的証拠に裏付けられています。
- 先制的なネットワーク防御: 初めて、正規の人間の行動と自動化されたボットの活動を入口の段階で区別できるようになりました。共有ハードウェアIDを活用することで、チームは組織的なネットワークがエコシステムに侵入する前に特定できるようになり、目標は「不正を検知すること」から「脅威インフラを無力化すること」へと転換しました。
Sardineとのパートナーシップの今後は?
この取り組みは登録の段階だけで終わりません。将来のための貯蓄というニーズは数十年にわたって続くため、脅威にさらされる領域は、貯蓄者が行うあらゆるログイン、プロフィール更新、払い出し請求にまで及びます。行動インテリジェンスの基盤は、単なるチェックポイントではなく、土台そのものです。
パートナーシップの次のフェーズでは、焦点をアイデンティティから意図へと移します。ボットによる登録を止めるだけでなく、アカウント乗っ取りや不正な引き出しの前兆となる微妙な行動の変化を検知することを目指します。登録時に保護に使われるのと同じデバイステレメトリをその後のあらゆるやり取りにも拡張することで、正規の長期貯蓄者がどのようなものかを理解し、何かがそぐわない場合には即座に気づけるシステムを構築し続けています。
これらの口座は、何年にもわたる規律ある貯蓄の積み重ねを表しています。それを守る防御も、同じくらい揺るぎないものであるべきです。