加盟店リスク
加盟店リスク
より多くの加盟店を、安心してオンボーディングしましょう
KYB、ウェブサイト上のプレゼンス、アクワイアリングデータに、独自のデバイスおよび行動シグナルを組み合わせることで、オンボーディング時の判断精度を高め、リスクをより早期に可視化します。
より多くの加盟店を承認する
当社の高度なオンボーディングシグナルを活用して、正当な事業者を素早く見極め、申請プロセスを迅速に進めましょう。
リスクを継続的に監視する
バストアウト詐欺の初期兆候や、紛争件数の増加、承認率の低下、コンプライアンスリスクの高まりを早期に検知します。
自動化でスケールをさらに加速させましょう
AIはより深いデューデリジェンスを行い、リスクの変化を調査し、より詳細な審査が必要な加盟店を特定してフラグを立てます。
ポートフォリオ全体の加盟店行動を分析し、リスクを先回りして発見し、審査の優先順位を付けましょう
リスクプロファイルの変更
リスクプロファイルが変化している既存の加盟店
急激な成長や行動の変化、状態の悪化を、損失につながる前に察知しましょう。
取引量、GMV、取引速度、または取引構成において、過去のマーチャントの基準値から外れる急激な変化（スパイク）を特定します。
フラグの増加や紛争、MCC の変更、またはカードネットワークのプログラムが加盟店の通常パターンから乖離していることを示すシグナルを検知します。
リスクの閾値を超えた場合、加盟店をエンハンスド・デューデリジェンスの対象としてエスカレーションする。
マネーロンダリング防止
マネーロンダリングやマネーミュールの活動を表面化させる
制裁対象団体へのリンク、トランザクション・ロンダリング、不正な商品やサービスの支払いを特定します。
認知度の低い販売者
事業情報が限られている販売者を監視する
従来の事業記録が乏しい場合には、代替的な指標を用いて、カジュアルな販売者、フリーランス、法人化していない販売者を評価する。
アカウント乗っ取り
加盟店アカウントの乗っ取りと不正利用を検知する
外部シグナルや自動チェックを活用して、アカウントの侵害、所有権の変更、そして当初想定していたリスクプロファイルから外れて運営されている事業を検知します。
アカウント乗っ取りや不正アクセスの可能性を示す、アカウントへのアクセス方法、ログインパターン、デバイス利用状況の変化を可視化します。
トラフィックソース、取引パターン、MCC の利用状況、および処理行動について、加盟店の過去のベースラインと比較して乖離を特定します。
独自のシグナルを活用して、譲渡・再販売されたアカウントや、承認されたビジネスモデルの範囲外で運用されているアカウントを特定します。
包括的なデータプラットフォーム上に構築されたマーチャント向け管理機能
ルールとワークフロー
リスクベースのワークフローを構成し、自動化する
ノーコードのルールとワークフローにより、マーチャントのリスクシグナルをレビュー、追加認証、ポートフォリオ全体でのエンフォースメントへと変換できます。
加盟店のリスクをオンボーディング後も継続的に監視する
よくある質問
マーチャントリスクモニタリングは、取引モニタリングとどのように違うのですか？
トランザクションモニタリングは、主に購入者の行動やマネーロンダリング対策（AML）のトリガーに着目しながら、個々の支払いを評価します。一方、マーチャントリスクモニタリングは、マーチャントを時間とともに変化する存在として捉え、行動の変化、取引パターン、デジタルフットプリントの変化、チャージバック、そして潜在的な関係性を継続的に分析します。このようなより広い視点を持つことで、マーチャントリスクをより早期に検知でき、トランザクション単位のアラートだけでは見逃されてしまう死角を減らすことが可能になります。
加盟店リスク検知は、加盟店の行動変化をどれくらい早く特定できますか？
加盟店の行動監視は、定期的なレビューサイクルではなく、継続的に実行されます。承認率の変化、紛争（チャージバック）動向、Webコンテンツ、アクセスパターン、取引構成の変化などをリアルタイムで評価することで、損失が拡大する前の早期リスク検知を可能にします。
このプラットフォームは、AML（マネーロンダリング対策）の加盟店モニタリングや VAMP のようなカードネットワークのプログラムをどのようにサポートしていますか？
このマーチャントリスクプラットフォームは、スキームのしきい値、トランザクション・ロンダリングの兆候、およびコンプライアンスリスクのシグナルを追跡することで、Visa、Mastercard、VAMP、各地域のAML要件に沿ったモニタリングを実現します。組み込みのワークフローにより、対応内容、エスカレーション、結果が文書化され、監査対応可能なコンプライアンスと規制への備えが確保されます。
加盟店のモニタリングは、リスク階層や業種、地域ごとにカスタマイズできますか？
はい。チームは、加盟店のリスク階層、業種、地域、またはカードネットワークの要件に基づいて、モニタリングルール、しきい値、およびワークフローを設定できます。これにより、リスクの高い加盟店にはより厳格な監視を行い、リスクの低い加盟店については、最小限の摩擦でモニタリングを行うことが可能になります。
加盟店リスクモニタリングは、どのようにして取引マネーロンダリングや未申告の加盟店活動を検知するのですか？
このプラットフォームは、取引パターン、MCC（加盟店業種コード）の変化、デジタルフットプリント分析、およびネットワークインテリジェンスを相関させることで、取引ロンダリングリスクや禁止行為、申告された事業内容とかけ離れたマーチャントのビジネスモデル転換を特定します。
このプラットフォームは、どのようにして隠れた加盟店間の関係性を明らかにするのですか？
Connections Graph テクノロジーは、エコシステム全体にわたって加盟店、ドメイン、デバイス、取引、そして各種エンティティを相互に結びつけることで、連携したリスクやペーパーカンパニー、そして本来であれば見えないまま残ってしまう、過去に制裁対象となった関係性を明らかにします。
加盟店リスク管理は、どのようにして加盟店の手動審査や誤検知（フォルス・ポジティブ）を減らすのですか？
AIエージェントは、取引データ、ウェブ上のインテリジェンス、行動データなどのマーチャントリスクシグナルを分析し、マーチャント審査を自動化して高リスク案件のみをエスカレーションすることで、可視性を損なうことなくオペレーション負荷を軽減します。
マーチャントアカウントのモニタリングは、乗っ取り、不正利用、または目的外利用をどのように検知しますか？
アクセスパターン、デバイスの使用状況、所有権シグナル、トランザクションフローにおける行動の変化を、過去のベースラインと比較することで、加盟店アカウントの乗っ取りやアカウントの転売、用途変更された不正なアクティビティを早期に特定します。