
本日は、加盟店と銀行の間で行われる不正対策の連携について、そして加盟店と銀行の間にある溝が、なぜ今もなお不正防止、顧客保護、損失軽減に深刻な問題を引き起こしているのかについてお話しします。
私は、加盟店側と銀行側の両方で約20年にわたる経験を持つ不正・リスク管理の専門家であるアンジェラ・ディアスさんとお会いし、それぞれの立場から「何が見えていて、何が見えていないのか」、そしてそのギャップがなぜ不正の特定・分類・解決をより困難にしてしまうのかについて話をしました。多くの不正対策チームが、全体像の一部しか見えない状態で懸命に取り組んでいるからこそ、こうした対話には大きな意味があります。
そして、それが問題なのです。
一見すると、加盟店と銀行は同じ不正行為をそれぞれ違う角度から扱っているだけのように聞こえるかもしれません。実際、そういう場合もあります。ですが、よく見てみると、その「見えている範囲」の差はそれどころではないほど大きいのです。加盟店は、デバイスの挙動やチェックアウト時の詳細、注文の文脈などを把握しています。一方で銀行は、口座の履歴や支払いの動き、申告(クレーム)の傾向、規制上の義務などを見ています。どちらの側も、全体像を完全には把握していません。そして、ケースがファーストパーティ不正の管理、異議申し立ての証拠や不正申告、あるいは「優良顧客を守ること」と「悪用を防ぐこと」の間に常にある緊張関係を含む場合には、そのことが非常に大きな意味を持つのです。
このエピソードでは、もっと多くのチームが率直に話し合うべきだと私が考えているテーマも取り上げています。オペレーション向けの不正分析は、チームが自分たちが何を測定しているのかを本当に理解していてこそ意味があります。アンジェラは、不正のカテゴリ分けにおけるより良いベストプラクティス、より強力な不正レポーティングと分析、そして決して華やかではないものの、自社の不正関連指標を正確に把握するという非常に重要な取り組みの必要性について、説得力のある主張を展開しています。
なぜなら、自分の数字を把握していなければ、自分の問題も把握できないからです。
そして、自分の抱えている問題を理解していなければ、持続可能な戦略を立てることは非常に難しくなります。
このエピソードでお届けする内容:
- なぜ商業銀行における不正対策の連携は、決済とチャージバック(紛争)をまたいで、本来あるべき姿よりも依然として難しいのか
- 加盟店と発行会社で見える情報やインセンティブが異なると、一次不正の管理がどのように複雑になるのか
- 銀行側から見たクレーム証拠要件がどのようなものか、そしてそれがなぜしばしば加盟店をいら立たせるのか
- より賢明な意思決定のためには、オペレーション向けの不正分析と、より良い不正データの共有が不可欠である
- 金融機関におけるリスク管理が不正対策業務とどのように異なり、その違いがなぜ重要なのか
このエピソードは次のような方におすすめです。
- マーチャント不正、イシュア不正、銀行のリスク管理、またはチャージバック対応などの業務に携わっており、加盟店と銀行の連携をより強化したい方
- 加盟店や銀行における不正データの抜け漏れをより明確に把握し、それらが日々の意思決定にどのような影響を与えているかを理解する必要がある
- 不正請求を過度に単純化することなく、顧客保護と損失軽減を重視する
- 不正対策チームの業務効率向上につながる、より高度な不正レポートと分析を求めている
- 実行可能なデータに基づいた、より部門横断的な不正対策戦略の構築に取り組んでいる
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エピソードノートと主なポイント
メモの内容を詳しく見る前に一つだけ言わせてください。マーケティングチームから、「人が僕のポッドキャストを見つけやすくするには、メモをある決まった形で構成しないといけない」と言われました。これから出てくる内容は、その一部みたいなものです。
なぜマーチャントバンクにおける不正対策の連携は、言うほど簡単ではないのか
これを分かりやすく説明していきましょう。
理論上は、加盟店と銀行が連携して不正対策に取り組むのは、いかにも当然のことのように聞こえます。同じ不正行為、同じ顧客、同じ支払いの流れなのですから、全員の足並みがそろっていてしかるべきですよね? ところが、現実はそう単純ではありません。
なぜなら、実際のところ加盟店と銀行の業務の進め方を見てみると、見えている情報も、行動を促すインセンティブも大きく異なるからです。加盟店は通常、取引のフロントエンドについて、より深い洞察を持っています。デバイスのシグナル、チェックアウト時の行動、配送パターン、注文の異常などです。一方で銀行は、多くの場合、口座の履歴や過去の申立て、支払い行動、そして取引が金融システムの中を流れ始めた後に何が起きるかについて、より高い可視性を持っています。
つまり、両者は同じ出来事をそれぞれ異なる窓から見ているということです。
そして時には、その窓同士の重なりが十分ではないこともあります。
それは、このエピソードでアンジェラが語っている、加盟店と銀行の不正データにおける最大級のギャップの一つです。問題は、データが別々の場所に存在しているというだけではありません。双方が不完全な情報に基づいて意思決定をせざるを得ないことにあります。加盟店側からは、不正行為は明らかだと感じられるかもしれません。一方で、発行会社側は別のレベルの証拠を求める必要があるかもしれません。その結果、両者にとって大きなフラストレーションが生まれてしまうのです。
ここで、通常は協力のギャップが表面化します。
- 支払い全体における不正の可視性が、加盟店側の体験と発行会社側の体験の間で分断されています
- マーチャントと発行会社では不正の見え方が異なるため、同じ事象でも解釈が分かれる
- 加盟店と銀行の連携は、互いに相手のほうが実際以上に多くの情報を把握していると想定してしまうと、しばしば破綻してしまう
- チームが異なるシステムやインセンティブ、義務のもとで動いていると、より良い不正データの共有体制を構築するのは難しい
なぜファーストパーティ不正の管理は双方にとって最も難しい課題の一つなのか
実際にはこうしたことが起きています。
ファーストパーティ不正の管理は、証拠・意図・責任の所在が非常に短時間であいまいになってしまう領域の一つであるため、加盟店と銀行の対立のちょうど真ん中に位置しています。加盟店側からは、顧客が取引に関与していたことを強く示唆する行動が見えるかもしれません。一方で銀行側からは、まったく別の審査プロセスや規制上の制約、そして異なる顧客保護の期待を伴う、カード会員からの申し立てとして認識される場合があります。
そして、そこから一気に話が複雑になっていきます。
なぜなら、ファーストパーティ不正はめったに分かりやすく整理された形では現れないからです。はっきりとした自白や完璧なシグナル、誰の目にも明らかな決定的証拠が、いつもそろっているわけではありません。代わりに現れるのは、パターンや矛盾、文脈、どこか違和感のある行動、そして「明らかな不正」と「不正と断定するには証拠が足りない」のあいだに広がる、膨大なグレーゾーンなのです。
それは重要です。
アンジェラは、クレームに必要とされる証拠要件が、ここでいかに大きな摩擦を生み出しうるかを説明しています。銀行は、クレームを却下したり、ある案件を特定の区分に分類したりするために、非常に限定的で具体的な裏付けを求めることがよくあります。一方で、加盟店側は、より広いパターンから見える傾向だけで十分だと感じるかもしれません。しかし、規制上の枠組みや社内基準は、たとえその直感が十分に裏付けられたものであっても、直感に基づいた判断を常に認めてくれるわけではないのです。
- 第一者不正の管理が難しいのは、意図が直接証明されることは少なく、多くの場合推測に頼らざるを得ないためです
- 証拠提出の要件により、銀行は疑いだけで行動することができなくなる場合があります
- 紛争の証拠や不正請求は、多くの場合、加盟店には十分に見えない基準に基づいて評価されています
- 不正のパターンが実際に存在していても、その裏付けとなる書類が乏しい場合、顧客保護と損失軽減のバランスが対立することがあります
不正被害の数値を把握するとすべてが変わる理由
この会話で特に素晴らしい点のひとつは、アンジェラが業務向けの不正分析について、とても分かりやすく話していることです。これは単なるダッシュボードの話ではなく、自分たちの環境で何が起きているのかをチームが本当に理解しているかどうかに関わることなのです。
正直なところ、多くのチームはそうではありません。完全に理解しているわけではないのです。
データは持っているかもしれません。レポートもあるかもしれません。経営会議で皆が繰り返し口にする、いくつかのトップライン指標もあるかもしれません。しかし、それはチームが実際に行動に移せる不正対策データを持っている、ということとは別物です。不正を適切に分類し、正しいパターンでセグメントし、損失や業務負荷、誤検知を引き起こしている要因を説明できないのであれば、その戦略はおそらく、証拠よりも仮定に多く依存していると言えるでしょう。
それはたいてい、良い結果にはなりません。
アンジェラは、チームは自分たちの数字をきちんと把握していなければならないと指摘しています。あいまいではなく、現実的で具体的な形でです。実際にどれくらいの不正がファーストパーティ不正なのか?どれくらいの時間が誤ったキューに費やされているのか?どの請求カテゴリが増えているのか?不正対策チームの業務効率を下げているパターンは何か?こうした問いこそが、戦略を前に進めるのです。
- 業務における不正分析は、単なるレポーティングではなく、意思決定と結び付けるべきである
- 不正に関する数値を把握するということは、その件数、パターン、原因、そして業務への影響を理解することを意味します
- チーム向けの実用的な不正データは、人員配置の最適化や優先順位付け、エスカレーションの改善に役立ちます
- 不正行為の分類におけるベストプラクティスにより、どの問題が拡大しているのか、どの対策が実際に機能しているのかを把握しやすくなります
金融機関におけるリスク管理は、不正対策業務とどのように異なるのか
これは会話の中でも非常に重要な別のポイントです。金融機関におけるリスク管理は、たとえ両者の機能が密接に結びついている場合でも、不正対策業務と同じものではありません。
不正対策のオペレーションは、多くの場合、進行中の案件や調査、クレーム、対応スケジュール、そして顧客対応の結果に重点が置かれます。一方でリスク管理は、まったく異なる視点の高さに位置することが多い分野です。より強いガバナンス、より綿密なトレンド分析、より体系的な枠組みと統制の評価が求められます。目の前の処理待ち案件だけでなく、組織全体を俯瞰して見ることに、より重きが置かれるのです。
どちらが優れているというわけではありません。違うだけなのです。
そして、チームがその違いを理解していないと、お互いにかみ合わない議論をしてしまうことがあります。
アンジェラは両方の立場で経験を積んできたため、この点について有益な視点を持っています。彼女は、不正の問題に現場で直接取り組むことがどういうことかを理解しているだけでなく、仕事の内容が監督や体制づくり、戦略的な方向性に重点を置くようになったときに、何が変わるのかも理解しています。これは、部門横断的な不正対策戦略を構築しようとしているリーダーにとって重要です。なぜなら、不正の問題は必ずしも同じ場所で解決されるわけではないからです。
- 金融機関におけるリスク管理は、個々の案件対応よりも、監督や管理体制の設計に重点を置いています
- 銀行の不正対策業務におけるインサイトは、多くの場合、個々の案件や顧客対応の現場レベルで最も深く得られる
- リスクとオペレーションがそれぞれ異なる役割を果たしていることをチームが理解していると、部門横断的な不正対策戦略はより効果的に機能します
- 各部門が、皆が同じ問題に同じやり方で取り組んでいると決めつけるのをやめたとき、金融犯罪対策における連携は向上する
より良いコラボレーションは、より良い翻訳から始まる
このエピソードの中心にあるのは、とてもシンプルなポイントです。マーチャントバンクにおける不正対策の連携は、全員が「不正は悪い」と同意しているだけでは良くなりません。各チームが、自分たちの知識を相手側が活用できる形にうまく翻訳できるようになって初めて、連携は向上するのです。
つまり、証拠をより明確にすること、分類をより適切に行うこと、コミュニケーションをより強化すること、期待値をより現実的にすること、そして相手側が自分たちにはない現実的な制約のもとで働いているかもしれないという事実を、より尊重することを意味します。
そうです。
それで緊張がなくなるわけではありませんが、協力関係はより有意義なものになります。
今回のエピソードは、不正対策の仕事が「部分的な真実」に満ちていることを思い出させてくれます。マーチャントは銀行の知らないことを知っており、銀行はマーチャントの知らないことを知っています。重要なのは、どちらがより正しいかを決めることではありません。そうした部分的な真実をどう組み合わせれば、より良い判断、より良い戦略、そして避けられる損失の削減につなげられるかを見極めることなのです。
そして、それこそが注意を払う価値のある部分です。
- チームが自分たちのデータを活用しやすい形に変換することで、マーチャントバンクにおける不正対策の連携はより強化されます
- 優れた不正データの共有には、単にレポートを壁越しに送るだけでは不十分です
- 不正行為の報告と分析は、単なる測定にとどまらず、コミュニケーションを支えるものであるべきです
- 最も優れた不正対策チームは、自分たちがすでに知っていることと、これから学ぶ必要があることの両方を踏まえて戦略を構築します
このエピソードの大きなポイントは、とてもシンプルです。マーチャントと銀行の不正対策における連携は、もはや「あると良いもの」ではなく、ファーストパーティ不正の管理、クレーム対応、そしてより賢い不正戦略を実現したいチームにとって必須になっています。マーチャントと銀行はそれぞれ、真実の一部を握っています。文脈や証拠、インサイトを効果的に共有すればするほど、実際に起きていることを正しく反映した意思決定ができる可能性は高まります。




