不正検知・ノウハウ

機械学習でクレジットカードの不正検知は可能か?現状や効果を解説

クレジットカードをはじめとしたキャッシュレス決済の導入が進んでいるなか、不正利用の件数も増加傾向にあります。クレジットカードの不正利用は、カードユーザーはもちろん、企業の発展にも影響を与えるため、早期発見・対応しなくてはいけません。

そこで注目されているのが、昨今様々な分野で導入されている機械学習です。機械学習によって、不正検知が自動化され、不正利用をいち早く察知できる可能性があります。本記事では、機械学習を活用したクレジットカードの不正検知について、効果や既に利用されているソリューションなどを解説していきます。

クレジットカード決済における不正取引の現状

不正検知に機械学習が導入され始めている背景として、クレジットカード決済における不正取引があります。キャッシュレス決済の規模が拡大したことなどによって、不正取引も増加しています。まずクレジットカード決済の不正取引の現状を整理していきましょう。

キャッシュレス決済の規模が拡大している

これまでよりもキャッシュレス決済が身近になりつつあり、導入されている店舗が当たり前になり、利用しやすい決済サービスも多く登場されています。経済産業省が発表している「キャッシュレスの現状及び意義」には、現状と目標が記されています。

2016年時点では、キャッシュレス比率において日本は約20%、海外は40%以上で、韓国に至っては96.4%でした。その結果を受けて、2025年までにキャッシュレス比率4割程度を目指し、最終的には8割を目標にしています。2018年時点では、24.1%ほどまで向上し、日本のキャッシュレス決済の規模を拡大していることがわかります。24.1%のうち、クレジットカード決済は20%ほどを占め、キャッシュレス決済の代表的手段です。

クレジットカードを中心としたキャッシュレス決済拡大によって、消費者の利便性向上や店舗運営の効率化・活性化などのメリットをもたらし、データの利活用も可能になっています。キャッシュレス決済が主流なインバウンドの消費も促し、経済によい影響を与えていると考えられています。

不正取引の発生状況も増加傾向にある

キャッシュレス決済が拡大したことによる影響は、良いものだけではありません。キャッシュレス決済を押し出す以前から不正利用はあったものの、ここ数年で急増しているのが現状です。

日本クレジット協会が公表した「クレジットカード不正利用被害の発生状況」では、これまでの不正取引の発生状況がまとめられています。クレジットカード不正利用被害額は、2014年約114億円、2015年約120億円、2016年約142億円と推移し、2017年約236億円となり、急速に被害総額の規模が大きくなりました。2018年約235億円、2019年6月までで約137億円と被害総額は依然として多額です。

不正取引で起こる影響

不正取引で起こる影響は、クレジットカードユーザー個人と店舗両方にあります。クレジットカードユーザー個人には、不正利用による個人情報流出やショッピングされたことによる金銭的な被害などの影響があると考えられます。不正利用が拡大してしまうと、本来利便性の高いクレジットカード決済を利用しにくくなり、利便性が低下する可能性もあります。

不正利用が発生した店舗においては、まず不正利用に対する対応が必要になり、業務効率が落ちるでしょう。不正利用に伴う売上は、事業者から補償を行う場合もあり、収益の悪化にもつながる可能性があります。カード会社経由で補償を行う際、不正利用で購入された商品が戻ってくるとは限らず、損失が起きるかもしれません。

クレジットカード決済で不正取引が起こる原因

クレジットカードを普段使用したり、受け付けたりしている側としては、なぜ不正取引が起こるのかピンと来ないことも多いでしょう。クレジットカードの不正取引が起こる原因には、偽造カードの作成やカード番号の盗用などが考えられます。

キャッシュレス決済がまだ一般的ではなかったときは、対面取引が主であったため、違法にカード情報を読み取られたり、カード番号を盗み見て悪用したりすることは、起こりにくい状況でした。しかし、クレジットカード決済が店頭だけでなく、ECショップや各種サービスの購入などあらゆる場面に広がり、非対面取引が当たり前になりつつあります。顧客の利便性は高くなったものの、クレジットカード情報をデータでやり取りするため、悪用されるリスクが高まっています。

クレジットカードの不正取引に大きく関わっているのがダークウェブと言われる闇サイトです。

大まかな仕組みは、カード利用者や店舗・Webサービスを攻撃する実行者が存在し、クレジットカード情報を違法に取得します。取得したカード情報を販売する専門マーケットから不正利用者が偽造カードやカード番号を入手し、利用するといった流れで不正取引が行われています。

ダークウェブについてより詳しく知りたい方は以下の記事を参考にしてください。

機械学習がクレジットカードの不正検知にもたらす効果

機械学習は様々な分野に取り入れられており、「〇〇テック」と呼ばれるテクノロジーが各業界で活躍しています。では、クレジットカードの不正検知には、機械学習がどのような効果をもたらすのでしょうか?主な期待できる効果を2つご紹介します。

不正取引をいち早く検知する

クレジットカード決済に機械学習を導入することによって、不正取引を検知できるようになります。主な仕組みとしては、AIに取引のなかで不正と検知すべきものを検知できるように、判別ルールを学習させ、条件に当てはまる取引を抽出します。

決済システムと自動で連携されるソリューションであれば、決済情報をすぐにAIが判定し、不正を迅速に検知することができます。

店舗にかかる負担を軽減

不正検知に機械学習を取り入れていない場合、人員を割いて監視体制を整える必要があります。クレジットカード決済は、ECショップでも多く利用され、対面取引とは異なり、365日24時間行われています。そのため、365日24時間体制で監視をする必要があり、管理にかかる労力やコストは多くかかるでしょう。

そこで機械学習を導入すると、不正検知を自動化することができます。AIだけに任せることは難しいですが、最低限の人員とコストで監視体制をつくれるので、店舗側の負担は軽減されます。

クレジットカードの不正検知に活用されている機械学習

クレジットカードの不正検知には、既にいくつかの機械学習ソリューションが開発されています。導入している企業もあり、今後さらに不正検知を機械学習に任せることが増えていくでしょう。そこで、主な不正検知に使われている機械学習ソリューションをピックアップしました。どのようなソリューションなのか理解していきましょう。

【かっこ株式会社】O-PLUX

かっこ株式会社のO-PLUXは、累計110,000サイト以上の導入実績を持つ不正注文検知サービスです。大手企業のECサイトにも数多く導入され、独自の技術を活かした検知モデルが活躍しています。かっこ株式会社のノウハウと統計分析を組み合わせることにより、詳細なルールを設定し、不正注文を予測・発見できます。国内唯一のリアルタイム不正検知とも知られ、1件あたり数秒で検知するスピードも特徴のひとつです。

その他にも充実した機能が備わっています。端末情報を取得しなりすまし注文の端末を発見したり、不正注文をデータを活用して名寄せしたりできるなど、様々な不正に対応することができます。運用支援がサービスに含まれているので、初めての導入にもうれしい不正検知サービスです。

提供会社かっこ株式会社
システム名不正注文検知サービス O-PLUX
主な機能・検知モデル・デバイス認証・名寄せ・共有ネガティブDB・外部データの取り込み
サポート・運用支援
商品ページhttps://cacco.co.jp/lp/

不正利用の増加に伴い不正検知が重要視されている

クレジットカード決済などのキャッシュレス決済が浸透していくとともに、不正利用の件数が増えていることを受けて、機械学習による不正検知が注目を集めています。

機械学習を導入した不正検知方法は、人的なものよりも迅速な対応が可能になります。また、自動化することで、不正利用に悩まされる個人や店舗への影響の減少にも効果があるでしょう。

不正利用の増加・巧妙化に伴い、今後さらに注目されると考えられるので、これからの動向をしっかり捉えていきましょう。

本記事の中でご紹介した機械学習を使った不正検知サービス「O-PLUX」については以下から詳細をご覧いただけます。

  • まだ機械学習を使った不正検知を行っていない
  • 専門的な解説を受けたい
  • 不正検知システムの導入を検討している

という方はご一読ください。

O-PLUX 公式サイト

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