製品グローバルな決済オンライン、対面、またはプラットフォーム経由での決済を処理。収益と財務を自動化してビジネスを成長させます。(BaaS)プラットフォームまたは製品に金融サービスを導入します。Pressパートナーになるサインイングローバルな決済オンライン、対面、またはプラットフォーム経由での決済を処理。収益と財務を自動化してビジネスを成長させます。(BaaS)プラットフォームまたは製品に金融サービスを導入します。ネットワークを活用して不正使用を検出する方法についてご紹介します。E-コマースの拡大、加速に伴って、オンライン決済の不正も増加しています。億ドルに達しますが、不正使用による損失が発生するごとに運用コスト、ネットワーク手数料、顧客の解約が増加するため、実際の損失総額はこれよりずっと大きくなります。不正使用には高額な費用が伴うだけでなく、巧妙な不正使用者が弱点を悪用する新しい方法を常に探しているため、不正使用対策が困難になっています。ネットワーク全体で処理される数千億ドルの決済から得られるデータを活用し、最新の傾向に迅速に適応することで、お客様が不正使用を増やすことなく成長を実現できるようにしています。他のツールをどのように利用すれば、ビジネスでの不正使用対策のパフォーマンスの最適化を実現できるのかについても説明します。支払いが不正であると見なされるのは、カード保有者が支払いを承認しない場合です。不正使用者が、未報告の盗難クレジットカード番号を利用して購入した場合、支払いが正常に処理される場合があります。(「チャージバック」とも呼ばれます)。ビジネスは、支払いが有効であったことを示す反証資料を提出することにより、チャージバックに異議を申し立てることはできます。カード非提示の取引では、ネットワークが支払いを間違いなく不正であったと見なした場合、カード保有者の主張が認められ、ビジネスは商品代金やその他の手数料の責任を負うことになります。従来、ビジネスは総当たりルールを使用して疑わしい不審請求を予測し、ブロックしていました。多くの正当な取引がブロックされることになります。機械学習は、さらに微妙なパターンを検出できるため、収益を最大化することができます。見逃した場合を指し、偽陽性は、たとえば、正当な顧客をブロックするなど、システムがフラグを付けるべきではないものにフラグを付けた場合を指します。機械学習の詳細を説明する前に、重要な点として、関与するトレードオフについて理解しておきましょう。(銀行でのカード支払いの差戻しに関する費用)、不審請求の申請に起因する高額なネットワーク手数料、支払いのレビューや不審請求の申請の対処に伴う高額な運用コストに対する責任を負います。不審請求の申請の発生件数が過剰であると、ネットワークチャージバックモニタリングプログラムの対象となり、コストが高くなり、場合によってはカード支払いを受け付けることができなくなります。正当な顧客が買い物をしようとしてもそれを阻止される状態です。誤った支払い拒否は、総利益と評判の両面で企業に打撃を与えます。誤って支払いを拒否された企業でもう一度買い物をする気にはならないと回答しています。間にはトレードオフがあります。防止する不正使用を増やすと、ブロックされる正当な顧客の数も増えることになります。偽陽性の数を減らすと、本当の不正使用が見過ごされる可能性が高くなりがちです。ビジネスでは、マージンや成長プロファイルといった要因に基づいて両者のバランスを取る必要があります。あれば、不正使用取引のコストを、何百件もの商品取引によって埋め合わせることが必要になる可能性があり、個々の偽陰性は非常にコストの高いものになります。このプロフィールを持つビジネスでは、潜在的な不正使用を防ごうとした場合に、幅広い対象に目を向ける方向に傾くことが考えられます。あれば、逆のことが言えます。社ブロックされることによる収入減は、不正使用増加のコストを上回る可能性があります。不正防止ソリューションであり、オンラインのクレジットカードの不正使用からビジネスを保護します。専任の機械学習チームの長年にわたるデータサイエンスとインフラストラクチャーの取り組みの成果である、アダプティブ型機械学習を活用しています。アルゴリズムは、すべての取引について不正使用のリスクを評価し、適切なアクションを実行します。リスクスコアの高い支払いはブロックされます。ツールを使用することで、ユーザーは、他の実行アクションを指定することもできます。毎年、数百万のビジネスからの数千億件の支払いを処理し、世界中の数千のパートナー銀行と連携しています。この規模により、小規模ネットワークよりもはるかに迅速にシグナルとパターンを確認できます。不正使用検出機能の改良に活用されます。アドレスといったシグナルから貴重なインサイトが得られます。ネットワーク全体から得られるカードの履歴からも、リスク評価にに適用できる相当な量のデータを得られます。複数回確認されているため、正当に使用されているか不正に使用されているかについて評価するためのデータがさらに増えることになります。組み込まれていて、すぐに使用できることです。一般に他の不正防止ソリューションでは、必要な初期投資と継続的な投資のどちらも多額になります。ビジネスは不正対策製品を導入する必要があります。そのためには、関連するイベントと支払いに関するデータを送信するためのエンジニアリング作業が必要になります。ビジネスは、取引が不正であったかどうかを分類する支払いラベルを決済代行業者から不正対策プロバイダーに渡すための組み込みを実施するか、手動で支払いにラベルを付ける必要がありますが、こうした作業は時間がかかり、ミスも起こりやすくなります。決済フローから直接「グラウンドトゥルース」情報を受け取り、カードネットワークとカード発行会社から直接得られたタイムリーかつ正確なデータを活用します。エンジニアリングの時間もコーディングも不要です。おける活用方法を詳しく説明します。予測するモデルを作成する一連の技法のことです。何らかの入力値に応じて変動する出力の値を予測します。(このようなバイナリー値はブール値と呼ばれます)。ネットワーク全体で前日にカードが使用された個別の国の数が挙げられます。上記の入力データと出力データの例に基づいて予測を行う方法を決定します。レコードで構成されます。実際には、機械学習モデルでは数百から数千の入力が使用されることがよくあります。機械学習アルゴリズムの出力は、次のデシジョンツリーのようなモデルとなる場合があります。枚の「葉」に到達するまで進みます。構成されており、ツリーでたどった経路に沿った質問と回答のペアを満たしています。新しい取引が不正であると判断される確率は、葉の中の不正なサンプルの数を葉の中のサンプルの総数で除算した値です。言い換えると、ツリーは、「プロパティーが現在審査中の取引に似ているデータセット内の取引のうち、実際に不正である割合はどれくらいか」という質問に回答することになります。つのクラスを正確に区別できる可能性を最大化するには、どの質問をどの順序で尋ねるかというツリーの構成に関係します。デシジョンツリーによって、特に視覚化と推論が容易になりますが、それぞれが独自の方法でモデル化しようとする関係を表す学習アルゴリズムは多数存在します。現在の機械学習モデルは広く採用されていて、私たちが頻繁に使用する多くの商品を舞台裏で支えており、一般に上記の簡単なモデルよりもはるかに高度です。秒未満で数百万の言語関連パラメーターをモデル化し、検索の「もしかして」機能でスペリングの候補を正確に提示しています。機械学習を使用して、履歴データがない新規ユーザーでも、プラットフォーム全体のユーザーのニーズ、好み、変化する行動に基づき、推奨システムによって購入を予測しています。基礎であるということです。機械学習の仕組み学問的な機械学習コースでは通常、モデリングのプロセスに重点を置きます。どのようにマップされるかを示すアルゴリズムです。上記の入力データ表を取得し、「最適な」ツリーを作成するプロセスは、個別の機械学習メソッドを示す一例です。モデリングでは、多数のステップが実行され、このステップはデータの性質と使用するモデルに応じて異なります。ここでは詳細を説明しませんが、下記に概要を説明します。最初に、トレーニングデータを取得する必要があります。不正使用の自動検出を開始する前に、そのサンプルが含まれるデータセットが必要です。これらの入力プロパティーはフィーチャーと呼ばれます。あるサンプルに関する入力の集合はフィーチャーベクトルです。フィーチャーベクトルが数百から数千のフィーチャーで構成されることも珍しくはありません。ネットワーク全体から計算された集約です。以外のデータもすべて含まれる、フィーチャー全体のデータセットが反映されるため、各フィーチャーはさらに有益になります。多くの場合はターゲットまたはラベルと呼ばれます。して、トレーニングデータは、多数のフィーチャーベクトルとそれぞれに対応する出力値で構成されます。次に、モデルをトレーニングする必要があります。トレーニングデータを基に、予測モデルを作成するためのメソッドが必要です。一般に機械学習クラシファイアは、単にクラスのラベルを出力するだけではなく、通常は、特定のサンプルが各候補クラスに属する確率も割り当てます。正当である可能性があるという評価のようになります。モデルのトレーニングに使用できる機械学習技法は多数あります。機械学習の産業向け用途の大部分は、線形回帰、デシジョンツリー、ランダムフォレストなどの従来型のアプローチが適合します。予測などの分野における多くの進歩に貢献しています。ニューラルネットワークの真のメリットは、非常に大規模なデータセットでトレーニングされて初めてもたらされます。そのため、実際に実業界では十分に活用することができません。ネットワークの規模が大きいため、この最先端のアプローチを用いて、真の結果をユーザーにもたらすことができます。改善しており、不正使用の検出の強化と、偽陽性率の低減を両立できています。フィーチャーエンジニアリング産業用機械学習との関連性が最も高いものはフィーチャーエンジニアリングです。つの部分で構成されます。アドレスから行われているかどうかを計算すると有益なフィーチャーを得られると直感したとします。アドレスが他の州である場合に不正使用である可能性は低くなります。この場合、アイデアは直観的ですが、このような直感は一般的に数千もの不正使用の事例の調査から得られたものです。差や、カードが正常にオーソリされた国の数の計算が不正使用の検出に役立つと分かることがあります。フィーチャーに関するアイデアを得られたら、履歴値を計算して、フィーチャーを含む新しいモデルをトレーニングできるようにする必要があります。これは、モデルの生成に使用するデータの「表」に新しい列を追加するプロセスです。アドレスを計算する必要があります。必要になることがあります。その場合は、省スペースの確率的データ構造を使用することで計算の最適化を試みます。単純に見えるフィーチャーでも、モデルトレーニング用のデータを生成するには、専用のインフラストラクチャーと確立されたワークフローが必要です。すべてのフィーチャーがエンジニアによって手作業で用意されるわけではありません。展開前に後続のテストで計算するためにモデルに残しておくことができるものもあります。このアプローチに役立ちます。これらのフィーチャーには、幅広い値があることが多く、それらの有効な表記法を定義することは困難な場合があります。取引パターンに基づいて各加盟店の埋め込みを学習するようにモデルをトレーニングしています。埋め込みは、個々の加盟店を他の加盟店と比較した座標として考えられます。類似の加盟店は、コサイン距離で測定して、類似の埋め込みを持つことが多いため、モデルでは、ある加盟店から学習したことを次の加盟店に転送できます。相互に類似している確率が高いと想定して、これらの埋め込みがどのようになるかを示しています。ユーザーの国、曜日など、幅広いカテゴリーフィーチャーに埋め込みを使用しています。1埋め込みの使用は、大規模な産業用機械学習の応用で広く普及してきています。自然言語処理マイルストーンに深くかかわっています。ネットワーク上のさまざまなエンティティー間の類似性の関係を捕捉しています。埋め込みは、直接的なトレーニングを行うことなく、上位概念を学習するための強力な手段です。不正使用のパターンは多くの場合、地理的に不規則に分布しています。埋め込みを使用すると、システムがブラジルでの新しい不正使用のパターンを特定した場合に、米国で同じパターンが発生した場合に自動的に識別できるようになります。このためのトレーニングは必要ありません。このようにして、アルゴリズムの進歩により、不正使用のパターンの変化の先を進み、顧客を保護することができます。おける機械学習製品関連の業務にご興味がおありの場合は、お問い合わせください。割り当てる、不正使用に関する機械学習クラシファイアを作成した後は、そのモデルの不正使用検出の有効性を判断する必要があります。機械学習システムの評価方法に関する理解を深めるために、主な用語のいくつかを定義しておくことをお勧めします。支払いをブロックするポリシーを作成したとします。モデルとポリシーのパフォーマンスについて推論する上で役立つ数量は、以下のとおりです。ポリシーの精度は、ブロックした取引のうち実際に不正であった取引の割合です。精度が高いほど、偽陽性は少なくなります。件が実際に不正であるとします。場合の不正使用の割合です。再現率が高ければ、偽陰性が少なくなります。件が実際に不正使用であるとします。偽陽性率は、すべての正当な支払いのうち、ポリシーによって誤ってブロックされた支払いの割合です。件が正当であるとします。