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ゲスト：スープス・ランジャン
これを分かりやすく説明しましょう。
今回のFraudologyのエピソードでは、Sardineの共同創業者兼CEOであり、長年不正防止の分野で私がよく知っている存在でもあるスープス・ランジャン氏をお迎えしています。スープスは世界中の何百ものマーチャントや金融機関と密接に仕事をしており、現在の不正が実際にどのような姿をしているのかについて、非常にユニークな視点を持っています。
そして、これが現実です。
不正行為は、もはや盗まれたクレジットカードだけの問題ではありません。私たちがeコマースや金融サービス全般で目にしている攻撃は、ますます複雑かつ多層的になっています。返品詐欺、返金の不正利用、出品者による詐欺、さらにはB2B取引における不正まで、あらゆる手口が進化しており、事業者やマーケットプレイスにとって不正を見抜くことが一段と難しくなっています。
一見すると、これらの攻撃のいくつかはごく普通の顧客行動に見えることがあります。返品の依頼、返金の申請、新しいマーケットプレイス出品者のオンボーディング。ですが、そのパターンを詳しく見ていくと、本来は顧客体験を向上させるために設計された仕組みが、どのように不正行為者に悪用されているのかが見えてきます。
それこそが課題なのです。
不正防止チームは、正当なユーザーの利用フローを妨げることなく収益を守らなければなりません。つまり、検知システムはより高度で洗練されたものになる必要があります。
実際には、その販売者向け不正防止の課題は次のような意味を持ちます。
- eコマースの返金ポリシーを悪用した返品詐欺の動向
- 不正な出品者のオンボーディングによって生じるマーケットプレイス出品者リスク
- 返金悪用の検知が、eコマースの収益性にとって極めて重要になっている
- 新たな機械学習型の不正検知モデルによって、不正検知システムが進化している
このエピソードでお届けする内容
- なぜマーケットプレイスにとって、出品者の不正防止が最重要課題になりつつあるのか
- 返品詐欺と返金悪用がeコマースでどのように進化しているか
- なぜプロキシとVPNの検知が現代の不正調査にとって重要なのか
- デバイス行動分析が不正検知の精度を高める方法
- なぜ銀行レベルの不正防止セキュリティがプリペイド式口座を保護するために必要なのか
このエピソードは次のような方におすすめです
- eコマースマーケットプレイスで不正対策またはリスク管理チームを率いている
- 返品詐欺や返金悪用の事案を調査する
- 出品者のオンボーディングとマーケットプレイスにおけるリスク管理を行う
- 金融サービスプラットフォーム向けの不正検知システムを構築する
- 加盟店に影響を与える新たな不正パターンを理解したい
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エピソードノートと主なポイント
オンラインマーケットプレイスにおいて、出品者による不正防止はますます重要になっています
マーケットプレイスは、eコマースの成長に驚くべき機会を生み出してきました。事業者は在庫を自社で抱えることなく、新規出品者を素早く受け入れ、商品ラインナップを拡大することができます。
しかし、その同じ柔軟性がリスクも生み出します。
詐欺師たちは、ますます出品者のオンボーディングシステムを標的にしています。偽の出品者アカウントを作成することで、攻撃者は架空の商品を出品したり、取引を操作したり、短期的な詐欺を仕掛けてプラットフォームから姿を消したりすることができます。
運用上の指標としては、次のようなものが考えられます。
- マーケットプレイスの認証システムを狙った出品者オンボーディング詐欺
- 本人確認管理が不十分なことに起因するマーケットプレイス出品者リスク
- 不審な販売者の行為を特定するのに役立つマーチャントリスクスコアリング
- マーケットプレイスのエコシステムにおいて、B2B不正防止の重要性が高まっている
そのため、出品者に対する不正防止は、ECプラットフォームにとって非常に重要な課題となっています。
返品詐欺や返金の悪用は急速に巧妙化しています
このエピソードでは、もう一つのテーマとして、ECプラットフォーム全体で増え続けている返品詐欺や不正な返金悪用についても取り上げています。
小売業者は、正当な顧客の負担を減らすために返品システムを設計することがよくあります。しかし詐欺師たちは、その仕組みを綿密に研究し、どのように悪用できるかを学んでいます。
一部の攻撃者は、使用済みや盗品の商品を何度も返品します。別の者は、商品をまったく返送せずに返金を受け取れるよう、返金ポリシーを悪用します。
運用上の兆候としては、次のようなものが考えられます。
- 柔軟な返品ポリシーを悪用した返品詐欺の傾向
- 返金乱用を検知し、繰り返される返金パターンを特定すること
- 返品乱用を防ぐために、商品の返品行動を分析する管理対策
- トランザクション単位のリスク分析による返金詐欺防止
多くの加盟店にとって、返品悪用は気づかないうちに最大級の隠れた不正損失要因の一つになり得ます。
ストアドバリューアカウントは、アカウント乗っ取りの標的となるケースがますます増えています
不正防止の議論において見落とされがちな分野のひとつが、ストアドバリューです。ロイヤルティポイント、マイル、ギフト残高、リワードプログラムなどは、いずれも実質的な金銭的価値を持っています。
そして攻撃者たちもそれを理解しています。
これらのアカウントが強力な認証や行動監視によって保護されていない場合、アカウント乗っ取り詐欺の格好の標的になりかねません。
運用上の指標には、次のようなものが含まれます。
- ロイヤルティプログラムを標的としたストアドバリュー口座の乗っ取り
- アカウント保護の甘さを悪用したマイル不正利用
- 報酬残高を現金化するロイヤルティポイント詐欺
- より強力な認証管理を必要とするアカウント乗っ取り防止対策
ここでの重要なポイントは、ストアドバリュー型の決済システムも、銀行口座と同等レベルの不正防止セキュリティを備えるべきだということです。
現代の不正検知は、行動データとデバイスインテリジェンスに依存しています
最後にスープスと私が取り上げるテーマは、不正検知システムにおいて、デバイスインテリジェンスと行動シグナルの役割がますます重要になっているという点です。
従来の不正検知ツールは、IPアドレスや位置情報といった静的なシグナルに依存していることが多くあります。しかし攻撃者は、そうしたシグナルを隠すために、プロキシやVPNインフラを利用するケースがますます増えています。
そのため、不正検知システムは、デバイスの挙動をより深く分析し、時間の経過とともに不審なパターンを特定する機械学習モデルへと移行しつつあります。
運用上の指標には、次のようなものが含まれます。
- マスクされた攻撃者インフラを特定するプロキシおよびVPN検知
- 異常なユーザーパターンを検知するデバイス挙動分析
- 進化し続ける不正手口に適応する機械学習型の不正検知モデル
- 調査の可視性を高めるeコマース不正検知技術
不正行為が高度化するにつれて、不正防止ツールも同じスピードで進化する必要があります。
結局のところ、不正防止は単に取引をブロックすることだけではありません。損失が発生する前に行動を理解し、パターンを見抜くことが重要なのです。
