クレカ利用に対する高度な不正検知を低い導入運用コストにて実現

日本クレジット協会が示した上記状況（PDF）等を受け、決済事業者には高度な不正検知や本人確認の強化などが求められているが、今の不正検知システムは①国際ブランドが提供する標準的なものと、②決済事業者が個別に構築・運用するハイエンドなものに二極化されていて、①では巧妙化・高度化する不正手口への対応が難しく、②では導入・運用コストの高騰が大きな課題になっているという。

TISとセカンドサイトアナリティカは28日、独自の機械学習モデルにて、カード決済時の不正検知ルール設定、リスクのスコアリング、判定結果のリアルタイム照会を可能にする「AI不正検知サービス」を開始した。

AIスコアリング標準搭載：運用を通じてスコアの精度を把握しつつそれに応じてルールを柔軟に見直し、規定数の最適化やメンテナンス負荷の軽減を実現。マルチブランド対応：複数国際ブランドカードへの対策を統合でき、プリペイドカードやコード決済や一部ハウス決済にも対応。マルチテナント型：各イシュアでの学習済みスコアリングモデルを共有し、他社での不正利用情報を自社取引にも反映可能。

加盟店軸での不正利用対策：高リスク加盟店への対策、クレジットマスターアタック（参考：経産省PDF）への対策が可能といった特長を備えた。同サービスは、後者のAIルールエンジンを基盤として、カード決済の不正利用に特化したアプリと不正検知AIモデルの構築を行った。

開発時、前者がカード決済不正検知に関する業務ノウハウや運用要件を整理・定義し、それらを踏まえて後者がカード決済領域に特化した不正検知エンジンへとカスタマイズしている。さらに前者は、同エンジンを活用したセキュアな運用基盤の構築・事業企画・サービスの販売と提供を担うという。