AIを活用して不正損失を削減し、承認率を高め、顧客の信頼を強化する
公開日: 2026年2月6日 | 更新日: 2026年7月9日
リアルタイム決済ネットワークの拡大により、不正行為の新たな機会が生まれています。実際、不正行為による世界の推定経済的影響は、2024年には4,850億ドル以上に増加しました。この驚くべき数字は、今後さらに増加すると予測されています。
取引は数秒以内に処理されるため、検知と回避の機会が小さくなります。その一方で、犯罪者は、逮捕される前に複数の口座を介して資金を迅速に移動させる攻撃を考案します。
不正行為者は生成AIを利用してソーシャルエンジニアリング詐欺を実行し、より高精度で迅速な取引を組織しています。デロイトの報告書によると、生成AIは2027年までに米国の詐欺被害額を400億ドルにまで増加させる可能性があり、これは2023年の123億ドルの3倍以上にあたります。さまざまな金融機関の口座間で資金の流れを自動化することで、不正行為者は痕跡を不明瞭にし、回復を困難にすることができます。
銀行も対策を強化しており、AIを活用してより迅速に対応しています。従来、不正防止チームは、どの取引を承認またはブロックするかを手動でルールを設定して決定していました。現在では、AIがデータを分析して不審なパターンを検知し、リアルタイムでよりスマートな認証判断を下すことができます。
この変化はすでに効果を上げています。Mastercardの2025年決済詐欺防止レポート（Financial Times Longitudeとの提携により作成）によると、AIのおかげで、過去2年間で発行会社の42％、アクワイアラーの26％が不正行為の防止で500万ドルを超える費用を削減しました。しかし、不正防止のためにAIを最大限に活用するには、組織はより良いリスク判断のためのモデルに供給される高品質なデータを必要とします。
Mastercardの調査によると、企業は過去1年間で平均6000万ドルを決済詐欺によって失ったことが判明した。AIが詐欺師によるより巧妙な詐欺行為の手口を助長するにつれ、こうした損失は今後も増加し続けると予想される。
同時に、リアルタイム決済の人気が高まるにつれ、金融機関がAIを利用した不正行為を特定し阻止できる時間は限られている。そのため、決済業界のリーダーたちは、さまざまな不正リスクを注意深く監視しているのです。
決済業界のリーダーの90％は、不正防止におけるAIの活用を強化しなければ、今後3年間で財務損失が増加すると予想している。
幸いなことに、取引パターンの分析から手動による審査の削減まで、AIを不正防止に活用する方法は多岐にわたる。その結果、多くの機関が既に高い投資収益率（ROI）を生み出している。
とはいえ、継続的な投資こそが最大の利益につながることを忘れてはならない。AIを5年以上活用している組織は、430万ドルの収益損失を削減できたと報告しており、これは平均的な削減額である220万ドルのほぼ2倍に相当する。
同時に、リーダーたちは、不正行為の手口が進化するにつれてAIを最新の状態に保つことが大きな課題であることを認識している。新たな脅威や出現しつつある脅威から身を守るためには、AIツールはリアルタイムで学習し、適応する必要がある。
ほぼリアルタイムのデータと状況に応じたインサイトを組み込んだAIツールを活用することで、組織はより効率的な承認判断を下し、承認率を高めて顧客満足度を維持できます。
問題点：従来、銀行はルールに基づいたシステムを用いて取引を承認または阻止してきた。例えば、銀行は一定額以上の購入を警告表示したり、通常とは異なる場所からの取引を拒否したりするルールを設定することがある。しかし、問題はここにある。硬直的で手作業によるプロセスは、特に詐欺の手口がますます速く複雑化するにつれて、不正検出を遅らせる可能性がある。
解決策：AIソリューションは、数百万ものデータポイントを分析して取引リスクを迅速に評価し、リアルタイムの洞察を提供することで、この制約を容易に克服できます。これは、銀行が新たな脅威の発生を即座に察知し、迅速かつ的確な判断を下すことで、検知の遅れを最小限に抑えることができることを意味する。
組織の80％が、AIが不要な手動レビューをなくすのに役立ったと報告しているのは当然のことです。MastercardのDecision Intelligence Proソリューション（DI Pro）は、まさにそのために役立ちます。認証中にほぼリアルタイムでリスクスコアとインサイトを提供します。銀行は、後から待ったり調査したりする必要がなく、即座に承認または拒否を決定できます。
問題点：静的な承認ルールはニュアンスに欠けるため、誤検出が発生しやすい。つまり、正当な取引が不正であると誤って判断され、拒否されたり、審査対象としてフラグが立てられたりする。これは社内チームの業務負担を増やすだけでなく、顧客体験にも悪影響を与える。
解決策：高度なAIモデルは、多様なデータポイントを分析し、不正リスクを正確に評価することができます。例えば、普段は中価格帯の衣料品を購入している顧客が、季節限定セール中に突然複数の高級ファッションアイテムを購入した場合、高度なAIモデルは、過去の購入履歴、販売者の信頼性、購入時期などの要素を分析し、この支出の急増が正当な行動であるかどうかを判断することができる。
この状況に応じたインサイトは、顧客の負担を増やすことなく不正を防止する、より正確な承認判断を可能にします。実際、回答者の83％が、AIが過去1年間で誤検知と顧客離反率を大幅に削減したと報告しています。
問題点：AIはリアルタイムの不正検出をサポートできるものの、効果を維持するには高品質のデータが必要となる。リーダーたちはこのニーズを理解しており、回答者の64％が、進化する脅威に対応するために、信頼できる新しいデータソースへのAccessを加速させる必要があると述べている。
解決策：効果的なAI不正検出モデルは、カードネットワーク情報、加盟店データ、消費者のデジタルIDからの洞察など、決済エコシステム全体からの情報を統合します。
例えば、AIツールは、過去の不正利用率に基づいて加盟店のリスクを評価すると同時に、顧客の行動頻度（購入やアカウント変更などの行動が短期間にどれくらいの頻度で発生するかを追跡する指標）を分析する可能性がある。
DI Proは、高度なAIとMastercard Merchant User Connected Intelligence（MUCI）アルゴリズムを活用することで、ユーザー、加盟店、取引全体にわたるパターンを関連付け、スコアだけでなくコンテキストを提供します。
今後、組織がAIによる不正検出で成功するかどうかは、2つの要素にかかっています。それは、モデルが大量のデータを分析する能力と、過去のパターンと最新情報を組み合わせて意思決定を支援する能力です。
生成型AIは、不正行為の状況を変えつつある。詐欺師はAIを活用することで、より迅速かつ柔軟に手口を操るようになっている。金融機関も同様に、AIに対応していく必要がある。
MastercardのDecision Intelligenceソリューションは、AIとネットワーク主導のインサイトを活用して、リスクレベルに基づいて取引を分析し、スコア付けを行います。豊富でほぼリアルタイムの取引インサイトがあれば、詐欺の手口が進化し続ける中でも、自信を持って承認の意思決定を行い、より多くの真正な取引を承認し、収益を保護することができます。
AIを活用して不正対策を刷新する準備はできていますか？ Mastercardがどのようにサポートできるか、または調査結果の詳細な分析については レポートを ご覧ください 。
AIは、取引パターン、行動傾向、加盟店の活動を迅速に分析することで、決済不正検出を改善します。従来のルールベースのシステムとは異なり、AIはより高い精度で異常を特定し、損失が発生する前にリスクの高い取引を検出できます。
AIは、取引を文脈の中で評価することで、誤検出を減らすのに役立つ。顧客の嗜好や加盟店のプロフィールなどのデータを分析することで、より正確な承認判断を行い、顧客にとってよりスムーズな体験を実現します。
過去のデータ、リアルタイムのシグナル、行動コンテキストを組み合わせたAIモデルは、強力な不正防止策を支える。データ豊富なモデルは、取引リスクをリアルタイムでより正確に評価できるため、不正攻撃がますます加速し、巧妙化する中で重要な利点となる。
このブログでは、Mastercardとフィナンシャル・タイムズのLongitudeが決済業界の幹部300人を対象に実施した調査から得られた知見を紹介します。この記事で引用されているその他の研究は、Mastercardとは一切関係ありません。
