リスクマネージメント:3Dセキュア2、強力な顧客認証、そしてあなたのビジネスを守るために何があるか

不正行為の防止には長い道のりがありますが、常に2歩先を行くことが大切です。この記事では、既存の規制と、お客様のビジネスを守るために提供しているものをご紹介します。

近年、不正防止(と略)が大きく進展しています。リスクマネージメントの三位一体の話はもう聞き飽きたでしょう:3Dセキュア(3DS)、強力な顧客認証(SCA)、そして決済サービスディレクティブ2(PSD2)です。しかし、これらのツールは買い物客を守るためには有効ですが、完全に万全ではありません。そこで、この記事では、Adyenマーチャントに提供しているツールのうち、不正利用者を寄せ付けず、お客様の住宅を安全に保つためのツールをご紹介します。

待ってください。私は3DS、SCA、PSD2について何も知りません。

パニックしないでください。ここでは、その概要と関連した情報をご紹介します。

PSD2

欧州全体でよりオープンで安全な決済環境を構築するために作られた欧州の規制です。

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SCA

欧州では、オンライン決済の安全性を高めることが求められています。買い物客は、自分が知っている、所有している、または持っているものを使って認証するよう促されます。

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3DS2

より広範なデータと新しい認証メカニズムによる新しいアプローチ。

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これらはすべて素晴らしいです。私たちは大好きです。しかし、それは法的に要求されている最低限のものです。私たちは基準を高く設定し、さらに良いものを作りたいと考えています。そこで、プロダクト・グロース部門責任者のMarinos氏が、もう少し詳しくご説明します。

Adyenのビジネス流儀

Marino Eltelbany リスク製品部門責任者 Adyen

Marino Eltelbany リスク製品部門責任者 Adyen

「普及が進む中、詐欺師たちはSCAを克服すべき障壁、課題として捉えています。かつてアリストテレスは次のように言いました。​『最大の犯罪は、必要に迫られてではなく、過剰な欲望から生まれる。』

「不正利用者たちは、さらなる過剰を求めて、あなたのビジネスを攻撃する新しい方法を見つけています。例えば、MOTO、現地決済手段、プリペイドカード、EEA以外で発行されたクレジットカードの使用などが挙げられます。

「ソーシャルエンジニアリング、フィッシング攻撃、還付金詐欺などのシナリオが増加している中で、2ファクタ認証が不正行為を防止するソリューションであると考えるのは、よくある間違いです。このため、企業にとっては、本物の買い物客にペナルティを与えることなく、適切にバランスのとれたリスク軽減戦略を維持することが特に難しくなっています。マーチャントの不正レベルは、今まで以上にビジネスにとって重要なものとなっています。

「Adyenのお客様の多くは、RevenueProtect(利益保護)が詐欺のシナリオに対抗できることを知っています。また、お客様の決済行動を総合的に把握できることにも気づいていません。これにより、企業はバランスのとれたアプローチを維持しながら、顧客の習慣を理解するユニークな機会を得ることができます。

「Adyen社のアプローチは、SCAと組み合わせたスマートでスケーラブルな不正防止戦略を企業に提供することです。これにより、リスクを軽減し、トランザクションリスク分析(TRA)などの免除措置が正しく適用されるようになります。」

あなたのチェックリスト:3DS2とAdyenのRevenueProtect(利益保護)のメリット

3DS2とRevenueProtect(利益保護)の違い、長所と短所を知っていただくために、以下のチェックリストを作成しました。

このチェックリストから導き出される結論は?3DS2を使用することで、包括的なリスクマネージメントツールとしての安全性を高めることができます。

リスクマネージメントはどのように進化しているのでしょうか?

詐欺行為については、ページ下部にある他の記事でも紹介しています。しかし今は、いくつかの特定の分野に注目してみましょう。機械学習とネットワーク信号これらのアップデートは、インテリジェントなリスクチェックと、不正行為を阻止するための集団的なアプローチを組み合わせたものです。

機械学習

正直なところ、機械学習は使い古された言葉です。一般の人にとっては、機械学習はあらゆるアルゴリズムを覆い隠す包括的な用語であり、多くの場合、機械学習の恩恵を受けている人たちは、機械学習によって決定されたことの根拠を知らないのです。私たちが重視しているのは「透明性」です。ここでは、その方法をいくつかご紹介します。

ハイブリッドなセットアップ

私たちは、静的なルールと機械学習による洞察を組み合わせて、支払いを判断し、検証します。私たちの説明可能なモデルは、明快さをもたらします。これは、解釈可能なモデル、より不透明な「うまくいったから説明する必要はない」というアプローチとは異なります。

平たく言えば、説明可能なモデルは、お客様が情報を把握する時間を短縮し、担当者のトレーニングの必要性を減らすことができます。結果:御社とあなたのチームは、ユニークな支払いデータを識別し、自信を持って機械学習を使用してスマートなリスク判断を行うことができます。

同時に、静的なリスクチェックも実施しています。つまり、コントロールを維持しながら、リスクマネージメントのための時間と労力を節約することができます。

Control Traffic

Control Trafficでは、リスクスコアに関係なく、お客様の全取引の中から小さなセグメントを承認し、それらを別のデータセットに送ります。短期的には、偽陽性(正当な理由なくブロックされた取引)を減らし、真陽性(正当な理由で取引をブロックすること)を増やすことで、リスクプロファイルを最適化することができます。

長期的には、お客様の運用負荷を軽減するために、機械学習機能の開発を進めていきます。既存の機械学習アプローチと新たな機械学習アプローチを組み合わせて、正当な支払いと不正な支払いの両方を識別し、拒否を減らすことができます。ここでNetwork Signalsについてご紹介します。

Network Signals

カスタマーロイヤルティの第一歩は、最初の購入を無事に終えることです。しかし、歓迎されない不正利用者のためにゲートを開けておくという代償を払う必要はありません。当社は、匿名のデータ検証インフラを提供するソリューションを開発しています。これにより、オプトインした加盟店は、重要な情報を互いにチェックし、正当な買い物客と不正利用者を区別するのに役立ちます。加盟店と個人データ(PII)を共有しないため、関連情報のみが使用されます。

当社のリスクマネージメントソリューション

当社は、リスクマネージメントや不正防止の最新情報をお伝えする記事を作成しています。詳しくは関連記事をご覧になるか、お問い合わせください問い合わせください。



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