3,620億ドルの不正被害：洞察力を活用して損失を減らし、デジタル体験を向上させる方法

詐欺の影響が拡大するにつれ、消費者がより慎重になるのは当然のことだ。マスターカードの最新レポートによると、購入時に不正行為を受けた場合、実に91％の人がその企業との取引を完全にやめることを検討すると回答している。

加盟店側も慎重だ。同じ調査によると、加盟店の約4割が、金融機関が不正利用のリスクが高いと分類されることを懸念している。なぜなら、金融機関はリスクが高いと判断された場合、手数料を高く設定することが多いからだ。

詐欺の増加を複雑にしているのは、利便性が依然として非常に重要であるという点だ。

私たちの調査によると、消費者の4分の1以上（28％）が、個人情報の入力に時間がかかりすぎることに不満を感じ、取引を途中で放棄したことが明らかになりました。そして、彼らの俊敏性に対する期待は高いままであろう。例えば、Z世代の消費者は、ベビーブーマー世代に比べて、迅速なオンライン購入体験を望む可能性が約2.5倍高い。

とはいえ、セキュリティと利便性の適切なバランスを取ることは、単純な50対50の配分ではない。同報告書によると、ほとんどの買い物客（77％）は、オンライン取引においてスピードよりもセキュリティを優先している。

では、企業はどのようにして、よりスマートで安全なユーザーエクスペリエンスを提供できるのでしょうか？最も先進的な組織は、データと知見を活用し、それに基づいて行動することで、不正防止策を改善している。

今日のビジネスにおいて、真の競争優位性は、洞察を賢く活用し、適切なパラメータを設定することで、真に正当な取引をシームレスに認証することから生まれる。

詐欺師は、AIを活用したものなど、ますます高度な手口を用いるようになっているため、企業は過去に有効だった既存のルールだけに頼るのではなく、より多様な対策を講じる必要がある。未来は、文脈的知能とアイデンティティに関する洞察力にかかっている。つまり、情報がどのように関連し合っているのか、パターンがどのように標準から逸脱しているのか、そして微妙なシグナルをリアルタイムでどのように解釈するのかを理解することだ。

john.doe@gmail.com というメールアドレスを使った取引を例にとってみましょう。過去の取引データから得られた知見に基づき、AI搭載システムは、そのメールアドレスが最近作成されたものか（不正行為の可能性を示唆）、それとも長期間使用されている信頼性の高いメールアドレスなのかを識別することができる。

俊敏性を損なうことなく、より安全な取引体験を実現するには、企業は機械学習、過去のパターン、リアルタイムの洞察を組み合わせる必要がある。以下に、それを実現するのに役立つ一般的な洞察の種類をいくつか示します。

1. 個人の能力：企業は、名前、メールアドレス、住所、電話番号などの一般的な識別子を適切な文脈で分析することで、これらの識別子に関する洞察を得ることができ、デジタルインタラクションを進めて確認するかどうかの意思決定に役立てることができます。特に新規ユーザーに関して考慮すべき重要な点が3つあります。

• メールアドレス：そのメールアドレスは最近作成されたものか、それとも以前に正当な取引で使用されたことがあるものか。
• 氏名：この人物の名前は、以前にこのメールアドレスまたは配送先住所に関連付けられたことがありますか？
• 電話番号：その電話番号は過去の購入履歴と一致していますか？それとも、過去の不正行為の試みで問題視されたことがありますか？

これらの知見を組み合わせて分析することで、取引全体のリスクを反映したスコアを割り当てることができる。リスクスコアが高いからといって、必ずしも悪意のある行為が発生したとは限りませんが、その判断を下すために用いられた知見を詳しく調べる必要があるかもしれません。朗報は、加盟店が各スコアに基づいて自動化されたアクションを構築できるため、より安全な取引が成立する一方で、潜在的な詐欺師は追加の認証ラウンドに直面することになる点です。

2. 行動能力：このタイプの情報は、ユーザーがサイトやサービスとどのようにやり取りするかを示します。適切なツールを使えば、それらが直接提供する情報よりも、はるかに多くのことを示唆してくれる場合が多い。注意すべき潜在的な危険信号は以下のとおりです。

• 取引金額と取引量：その取引の規模や頻度は、この特定のユーザーの行動パターンから見て異常なものですか？

AIや機械学習モデルはこれらのパターンから学習し、想定される規範から大きく逸脱する行動を検出する。時が経つにつれ、彼らは賢くなり、深夜の贈り物の購入と、偽の身分を使って活動する詐欺師を見分けることができるようになる。

3. デバイスの機能：消費者が企業のサービスにアクセスするために使用するデバイスの種類（電話、タブレット、コンピューターなど）は、企業の正当性に関する重要な洞察を提供する可能性があります。企業は以下の点に留意すべきである。

• 一貫性：消費者のデバイスは、このアカウントで通常使用されているデバイスですか？
• デバイスの種類：オペレーティングシステムやブラウザが古い、ルート化されている、または不正行為に関連付けられていることが知られていますか？例えば、Android端末がApple iOSのSafariブラウザを搭載したユーザーエージェントを表示している場合、それは懸念材料となる可能性がある。

これらの知見を総合的に活用することで、リアルタイムのリスクモデルを構築することができる。些細な食い違いは見過ごされるかもしれないが、矛盾点が積み重なると、リスクスコアに反映されることになる。

最終的に、企業はこれらの知見をどのように活用して不正対策の意思決定を強化するかを決定しなければならない。例えば、電話番号とIPアドレスの不一致（比較的よくあるケース）があっても、取引は通常通り進行する。一方、特定の不正行為のパターンが見られた場合は、二段階認証や一時的な取引保留がトリガーされる可能性がある。

こうした多層的なインテリジェンスにより、企業は安全かつ効率的なシームレスな顧客体験を構築できる。最新の不正対策ツールは、顧客に負担をかけるのではなく、裏で分析データを用いて正当性を検証することで、正規の取引はより迅速な決済で処理され、悪意のある行為者が損害を与える前に阻止します。

今日のエコシステムの相互接続性、攻撃の巧妙化、不正対策サービスの容易さ、そして詐欺や不正行為の信憑性の高さといった状況下で、企業は安全性と利便性の間で綱渡りをしているような感覚を覚えるかもしれない。しかし、消費者と生態系を大規模に保護することは、すべての企業の責任であり、適切な戦略さえあれば、企業はそれが可能です。

オンラインでのやり取りから得られるより詳細な知見を活用することで、企業はログインからログアウトまでのユーザーエクスペリエンスを効率化できる。こうしたより強力で測定可能なデータ分析は、取引承認の迅速化、収益の増加、そして顧客ロイヤルティを高める優れた顧客体験にもつながる。

チャンスは明白であり、解決策は存在し、時間は刻々と過ぎている。今こそ始める絶好の機会だ。Access：不正行為を最小限に抑え、承認率を最大化し、より良い意思決定を確実にするために、信頼できる取引に関する当社のリソースをご活用ください。