第一者不正
第一者不正
正当な顧客に影響を与えることなく、ポリシーの不正利用を防止する
プロモーション悪用、返金詐欺、チャージバック詐欺の初期兆候をいち早く検知し、損失に発展する前に防ぎましょう。
加盟店、マーケットプレイス、プラットフォーム向けの強力な不正・悪用防止対策
隠れた収益の漏れを止める
業界横断型コンソーシアムの知見を活用し、自社データだけでは見えない不正行為者やパターンを明らかにしましょう。
あなたの最良の顧客を守りましょう
不必要な一律制限をかけることなく、悪用だけを防ぐ的確なコントロールで、ユーザーにとって快適な体験を維持しましょう。
防御を適応させるAI
エージェントがトラフィックを分析し、不正アクセスや悪用パターンを防ぐためのルールを事前に推奨します
デバイス、行動、コンソーシアムのシグナルを活用して、不正行為をより早い段階で阻止する
プロモーションの不正利用
プロモーションの不正利用を防止する
正当な顧客に余計な負担をかけることなく、プロモーションの不正取得、コードの共有、インセンティブの重複利用を抑制します。
同一のデバイスフィンガープリント、電話番号、氏名、またはメールアドレスを使って作成された関連アカウントを特定する。
アカウント、セッション、さらにはネットワーク全体にわたるアクティビティを相関させることで、リファラルリングや組織的なファーミングを特定します。
ユーザー、アカウントクラスター、またはネットワークのレベルで制御を適用し、広範なプロモーション制限をかけることなく不正利用を防止できるようにします。
返金の不正利用
方針の柔軟性を保ちながら利益率を守る
空箱の返品や虚偽の配達申告など、返金・返品ポリシーの悪用をユーザーにさせないようにしましょう。
フレンドリー・フロード
正当なチャージバックとファーストパーティ不正利用を見分ける
カード会員が正当な取引であるにもかかわらず、不正利用だと虚偽の申し立てをして返金を得ようとするケースを特定する。
アカウントへのアクセス状況、デバイスの継続利用状況、支払い履歴を利用して、カード名義人がその購入に関与していたかどうかを確認します。
チェックアウト、フルフィルメント、購入後の行動が正当な異議申し立てと一致していない場合を検知します。
AIエージェントは、Compelling Evidence 3.0 やその他のイシュアー要件に沿った証拠を用意することで、より強力な異議申し立て（チャージバック）案件の構築を支援します。
複数アカウントの利用
虐待への対処から、未然防止へと転換する
リンクされた複数のアカウントを早期に特定し、常習的な違反者が新しいアカウントを作成しても、あなたのプラットフォームに再び入り込めないようにしましょう。
業界をリードするエージェント型リスクプラットフォームに支えられています
デバイスと行動
虐待を早期に予測する
デバイスおよび行動バイオメトリクスにより、忠実な利用と、単体では正当な利用に見える反復的な不正行為、共謀、スクリプトによる活動とを見分けることができます。
正当な顧客に影響を与えることなく、ポリシーの不正利用を防止する
よくある質問
Sardine はどれくらい早い段階でポリシー違反やファーストパーティ不正を検知できますか？
Sardine は、取引が清算された後だけでなく、閲覧中、チェックアウト時、ログイン時、返金手続きの開始時など、顧客の行動を評価します。デバイスインテリジェンス、行動バイオメトリクス、ネットワークレベルの不正シグナルをリアルタイムでスコアリングすることで、プロモーションが利用される前、返金が行われる前、あるいは異議申し立てが行われる前にリスクを特定できます。
Sardineは、コマースイベント以外にどのようなデータを利用していますか？
注文や返金データにとどまらず、Sardine はデバイスフィンガープリント、行動バイオメトリクス、本人情報の使い回し、支払い履歴、コンソーシアムインテリジェンス、そして複数マーチャント間にまたがる不正のシグナルまで分析します。こうした広範な可視性により、取引データだけでは見抜けない常習犯や、巧妙に隠された不正パターンを検知することが可能になります。
Sardine はどのようにして、不正な行為とロイヤルカスタマーの行動を見分けているのですか？
顧客はイベントごとではなく、時間の経過に沿って継続的に評価されます。Sardine は、過去の利用パターン、デバイスの一貫性、返金やプロモーション利用の頻度、そしてエコシステム上の文脈を組み合わせることで、信頼できるユーザーには摩擦の少ない体験を維持しつつ、不正リスクが実質的に高まったときにのみコントロールを強化します。これにより、連続的な返金請求者やプロモーション乱用者を早期に阻止しながら、誤検知を減らすことができます。
Sardine はどのようにして、組織的な不正行為や複数アカウントによる共謀グループを検知するのですか？
エンティティ解決とグラフ分析により、デバイス、セッション、決済手段、行動属性をまたいでアカウントを関連付けます。これにより、ユーザーがメールアドレスや電話番号、認証情報を使い回したり変更したりしても、マルチアカウント、不正なリファラープログラムの悪用、組織的な不正行為のネットワークを可視化できます。
返金やクレジット、交換を行う前に、ポリシーの悪用を止めることはできますか？
はい。悪用リスクは、価値が請求された時点で評価されます。返金、クレジット、または交換が承認される前に、ステップアップ認証、遅延、上限設定、あるいは却下といったコントロールを適用できるため、チャージバックが発生してから対応するのではなく、損失を未然に防ぐことができます。
時間の経過とともに不正手口が変化する中で、Sardine はどのように適応していきますか？
機械学習モデルとAIエージェントは、返金、プロモーション、不服申し立て、チャージバックなどの結果から継続的に学習します。行動の変化に応じて不正リスクのシグナルが自動的に再調整されるため、固定的なルールや事後的なポリシー強化への依存を減らすことができます。
ポリシー悪用対策の管理は、顧客、商品、リスク階層、またはチャネルごとに変えることはできますか？
はい。施行ロジックは、顧客の利用期間、ライフタイムバリュー、商品カテゴリ、地域、注文金額、あるいは獲得チャネルごとに設定できます。これにより、不正が集中しやすい領域にはリスクベースの制御を行いつつ、高価値セグメントの顧客体験を維持することが可能になります。
Sardine はどのようにしてフレンドリーフラウドやチャージバックによる損失を削減しますか？
配達完了の確認、ログイン履歴、デバイスの一貫性、購入行動を相関させることで、Sardine は正当な異議申し立てと、利用者自身による不正なチャージバック（ファーストパーティチャージバック）を見分けます。証拠収集の自動化により、より強力な再請求（リプレゼンテーション）と勝率の向上を実現します。
Sardine は、プロモーションや返金の不正利用による見えにくい収益損失をどのように防いでいるのですか？
常習的な返金悪用者、プロモーションの不正多重利用者、組織的な不正グループは、行動パターンの異常、アカウント間の関連付け、業界コンソーシアムによるインテリジェンスを通じて特定されます。早期に検知することで、柔軟で顧客に優しいポリシーを維持しながら、利益率の低下を防ぐことができます。