グローバルネットワークインテリジェンスを活用した不正対策の強化

アクワイアラーによる不正行為は複雑であり、友好的な不正行為から加盟店との共謀まで多岐にわたる。ここ数年でeコマースの売上は爆発的に増加したが、それに伴い不正行為も増加している。ニルソン氏は、2020年から2030年の間にクレジットカード詐欺による損失が4085億ドルに達すると予測している。買収企業は、より正確で効果的なソリューションを求めている。

今日、市場投入可能なAIは、不正検出に革命をもたらしている。買収企業は取引詐欺防止のためにAIを導入しているが、改善の余地はまだある。堅牢なグローバルデータセットでトレーニングされたモデルは、既存のアクワイアラー防御策と比較して、不正検出率を2～3倍、承認率を最大7.4%向上させるなど、より効果的であることが証明されています。加盟店リスクモデルを活用することで、不正対策アナリストは手作業によるレビューを大幅に削減し、最もリスクの高いケースに調査を集中させることができるようになる。

電子書籍を読んで、以下のことを学びましょう。

• 不正行為がビジネスにもたらす隠れたコストを理解する
• Brighterion AIがMastercardのグローバルな匿名化および集計された取引データでトレーニングした、市場投入準備が整った新しいモデルをご紹介します。
• すぐに導入可能な市場投入準備済みモデルの利点とコスト削減効果について学びましょう。
• 決済プロセスの早い段階で承認率と取引不正検出率を高める方法をご覧ください。
• 検証済みの複雑なスキームに調査を集中させることで、加盟店リスクを軽減する方法をご覧ください。