効果的なリスクプロファイルを作成する方法

リスクプロフィールの理解

リスクプロフィールを使用すると、マーチャントアカウントでの支払いに適用するリスクルールを管理できます。

デフォルトのリスクプロファイル

Adyenのオンボーディング時に、すべての加盟店アカウントに適用されるデフォルトのリスクプロファイルが提供されます。このデフォルト（親）プロフィールには、プロダクトティアに応じた、あらかじめ設定された複数のルールが含まれています。

リスクプロファイルのカスタマイズ

この設定をそのまま使用することも、特定のマーチャントアカウントの不正利用リスク管理のニーズに応じて、複数のリスクプロフィールを作成することもできます。例えば、不正利用リスクが高い特定の地域や業種に対して、より厳格なルールを設定することができます。

効果的なリスクプロファイルの構築

効果的なリスクプロフィールの構築は、市場の理解、リスクルールの設定、不正利用の傾向に基づく継続的な監視と更新を伴う継続的なプロセスです。

機械学習とリスクルール

機械学習による不正検出モデルのカスタマイズ

当社のリスクエンジンの最新バージョンは、強力な機械学習モデルとカスタマイズ可能なリスクルールを組み合わせたハイブリッドソリューションです。最も効果的なリスクプロファイルを構築するには、マーチャントアカウントのリスクと最適化の目標を考慮してください。

機械学習の不正検出モデルをカスタマイズして、どの程度のリスクを引き受けるかを決められます。デフォルトでは、「機械学習: 不正リスク」ルールは、高リスク分類の取引をブロックします。中リスクと高リスクのしきい値は、認証率と不正利用率の間でバランスの取れたアプローチを見つけることを目指しています。

不正が一部通過する可能性を理解した上で、承認率を最大化することが目標であれば、リスクしきい値を「非常に高い」に設定します。一方で、「低」のリスクしきい値は、不正利用率を最小限に抑えることを目的としますが、正当な取引がブロックされる可能性もあります。カスタマーエリアにあるリスク＆ディスピュートダッシュボードを使用して、結果を監視しながらこれらのしきい値を調整できます。

顧客リスクルールを作成する

効果的なカスタムリスクルールを設計する

リスクと詐欺をさらに軽減するために、Adyenのリスクエンジンを使ってカスタムリスクルールを作成することができます。効果的なカスタムリスクルールを作成するには、貴社のビジネスが直面するリスクと詐欺の課題を考慮します。最も効果的なカスタムリスクルールを作成するには、必要なリスクフィールドをできるだけ多く送信することをお勧めします。これにより、詳細なブロック、許可、レビュー、3DSチェックのルールを作成できるようになります。

たとえば、$5,000.00を超える金額のすべての取引をブロックするルールは、必然的に優良な購入者をブロックすることになります。

しかし、以下のすべての条件を満たす取引をブロックするルールは、お客様が高リスクと判断したトラフィックのごく一部に対してのみ発動します。 

• $5,000.00を超える金額

• フロリダ州マイアミの配送先住所

• 12345のBIN

• 過去24時間以内に5回以上のイシュアーによる却下（ShopperDNAによる判定）

リスクルールのバックテスト

リスクルールを有効にする前に、そのパフォーマンスに関する洞察を得るためにバックテスト機能を活用できます。

バックテストでは、過去の取引に基づいて一定期間のルールのパフォーマンスが表示されます。ルールの効果は、過去の取引結果に基づいて評価できます。

不正行為を阻止するためのBLOCKルールを作成することが目標であれば、不正な支払いの件数と金額に注目することになります。これは、貴社のルールをトリガしたはずの取引で、その後詐欺やチャージバックの通知になったものを表します。不正な支払いが正当な支払いよりも多く見られることが理想的です。これら2つの指標の差異から、起こりうる誤検知についての洞察を得られるほか、リスク許容度に基づいてルールを作成する価値があるかどうかを判断するうえで役立ちます。

バックルールの結果に基づいてルールをさらに繰り返し、フィールドの調整や追加を行うことができます。

ALLOWルールの有効性を測る指標には、不正利用につながった過去の取引は表示されません。

不正な支払いや正当な支払いに関するデータは、追加の不正利用チャージバックや不正利用通知（NOF）が届くと変更される可能性がありますのでご注意ください。バックテスト結果に表示される件数と金額は、バックテスト時の取引結果に基づいています。