先進の機械学習によるリスクスコア
機械学習による不正検知
機械学習による不正検知ソリューションで不正決済を確実に検知し、不正行為を未然に防ぎます。
取引ごとに自動化された機械学習によるリスクスコアリングを使用して、不正検知を簡素化
使用中のソリューションが特定のタスクに対応しているかどうかは、どのように判断するでしょうか？また、機械学習モデルの中でリスクスコアや不正検知の精度を実際に高めるものは何でしょうか？
さまざまな業界にわたる過去の顧客識別情報や人工知能を活用して、1秒未満で極めて正確な不正スコアを生成します。
継続的な適合モデル
新しいデータを継続的に分析、処理し、リスクモデルを更新して最新の傾向を反映するとともに市場の状況に迅速に適応します。
自動化されたリスク戦略
高品質なデータと高速処理によりリスクモデルを常に最適化して強化し、利用初日から不正検知管理を自動化します。
堅牢なデータインテリジェンス
年間1410億件処理されるVisaNet取引とTCデータからのデータ要素を取得することにより、新たな不正行為の傾向にグローバルな視点を提供し、優良顧客を自動的に特定します。1
Cybersourceの強力な機械学習による不正検知にお任せください。
Cybersourceでは、単に1つの統計アルゴリズムに依存するのではなく、複数の異なる方法を組み合わせ、それぞれのリスクモデルに固有の長所を活かして、各取引に対して最適なリスクモデルを適用しています。
VisaのAIプラットフォームを搭載し、世界最大の単一取引データソースであるVisaNetへのアクセスを通じて強化されたCybersourceの機械学習は、リアルタイムで使用されるきわめて正確なリスクスコアを生成し、不正検知を自動化して優良顧客を特定します。
皆様のビジネスに焦点を合わせ、不正行為に対処します
eコマース事業者にとって、決済詐欺の先を行くことは困難で、絶えず進化し続ける戦いとも言えます。詐欺師たちは、年を追うごとに賢明になり、大胆になり、より巧妙に進化しています。新しい戦術や技術が開発され、不正行為対策の効果はすぐに低下してしまいます。Cybersourceのホワイトペーパーをダウンロードして詳細をご確認ください。
新しい顧客からの正規注文を確実に受け入れられるようにサポート
Cybersourceでは、さまざまな加盟店からの過去の顧客ID情報を活用して、弊社の機械学習の基盤である最大の取引ネットワークの1つを分析することにより不正検知を自動化しています。
弊社のシステムでは、精確にIDを把握し利用状況を経時的に追跡します。これにより皆様が新しい顧客から公正な注文をより多く受け取れるようにするとともに、業界、地域、支払い方法に合わせた迅速かつ正確なリスクスコアリングを提供します。
Cybersource機械学習を搭載した不正検知ソリューションがどのように役立つのかについてご紹介します
- より多くの公正な取引を受け取り、利用開始からオンライン購入を効率化します
- 誤検知や手動によるレビューを減らすことにより不正検知の管理コストを低減します
- 皆様が自社のコアビジネスの改善に集中できるようにして、収益をさらに最適化します
リスク管理や不正検知の自動化を支援する機械学習イノベーションをご検討ください
- Decision Manager：
- Identity Behavior Analysis
- Rules Suggestion Engine
- Unified Consortium Model （統合コンソーシアムモデル）
1 VisaNetの取扱高は、2020年会計年度の数値に基づています。国内ルートの取引はVisaNetでヒットしない場合があります 。