想定読了時間3分・2024年
デジタルコマースにおいては、顧客のチェックアウトプロセスを最適化することに大きな重点を置いています。通常の場合、チームは認知度の向上と決済プロセスの後半段階の効率化に注力しますが、重要なオーソリゼーション段階を見落としてしまうことがあります。ここにこそ、チャンスがあります。オーソリゼーションを最適化することで、結果の大幅な改善につながる可能性があります。
効率的なオーソリゼーションプロセスにより、顧客体験全体を向上させ、カート放棄や取引失敗の可能性を低減することができます。これにより、加盟店はコンバージョン率を高め、顧客満足度を向上させ、収益成長を推進できます。シームレスなオーソリゼーションプロセスにより、顧客からの信頼感が高まり、リピート購入につながる可能性もあります。
アクワイアラーにとって、オーソリ率の向上は大きな課題となり得ます。商取引がより洗練されつつある中、アクワイアラーは不正から身を守り、加盟店のエコシステムを保護し、誤った拒否を防ぐためのアプローチを徐々に進化させています。加盟店において不正を削減し正当な取引をより多く承認できるようにするために、アクワイアラーが高度な不正対策技術を活用するケースが増えています。
取引履歴、位置情報、デバイス情報、ユーザーの行動パターンといった顧客データポイントのリアルタイム分析に役立つ先進アルゴリズムが登場しました。特に、高度な機械学習アルゴリズムの導入により、多数の情報源からのデータを迅速に分析し、不正を示唆する可能性のあるパターンや異常が検出できるようになり、これがオーソリ率の向上につながっています。
これらのソリューションは、新たな脅威を継続的に学習し、適応することで、進化する不正手口に先手を打つことができます。これにより、加盟店は警戒を怠らず、誤検出を最小限に抑えることができ、正当な取引が拒否されるリスクを軽減できます。また、ネットワーク承認を申請する前にリスク度の高い取引を積極的にスクリーニングするため、全体としてのオーソリ率が大幅に向上します。
これは、リアルタイムの人工知能モデルに基づいてスクリーニングと評価を行い決済詐欺の防止するためのMastercardのBrighterion AIを搭載した取引リスク管理機能などのソリューションに当てはまります。
取引リスク管理機能では、アクワイアラーの特定のニーズやビジネスのリスク許容度に合わせて微調整できるカスタマイズ可能なルールと閾値でAIモデルのスコアを補強しています。この柔軟性により、企業はオーソリ率の最大化と不正損失の最小化との間で適切なバランスを取ることができます。実際、このシステムは顧客体験への影響を最小限に抑えつつ、最大40％のインクリメンタルクラウドを検出できます。
エジプト国立銀行にとって、オーソリ率は最優先事項でした。この銀行では、新たな市場への参入や多様な販売チャネルのサポートに役立つ高度な不正防止技術を探していました。これらの取り組みはいずれも、オーソリゼーションに関する困難な課題を伴うためです。
Mastercardは、サイバー犯罪者に先回りして対応するため、同行に取引リスク管理システムを導入しました。また、すべての取引を監視し、特定のIPアドレスや電子メール、さらには一部の加盟店をブロックすることで、不正な支払いを防止しました。その結果がすべてを物語っています。同行の取引先である各加盟店で、不正決済に対する管理を強化することに成功したのです。例えば、エジプトのある航空会社加盟店では、導入後1年間で承認率が23％向上しました。高度なテクノロジーと堅牢な認証方法、そして積極的な監視を組み合わせることで、不正対策ソリューションはオーソリ率を大幅に向上させ、企業と顧客を不正行為から保護できます。