Stripe ネットワークの力で不正使用を防止

  • 活用できる機械学習

    Radar は 10 万を超えるグローバル企業のデータによって機械学習を強化し、あらゆるタイプのビジネスにおける不正行為を正確に検出、ブロックできます。これは Stripe に組み込まれており、追加の設定なしに利用できます。

  • 正当な顧客はブロックなし

    従来の不正使用対策は、現代のインターネットビジネスには不向きであり、取引評価と収益の低下を招く可能性があります。 Radar は顧客と悪質ユーザを区別し、リスクの高い支払いには動的 3D セキュアを適用できるようにします。

  • 柔軟に適応した安全の確保

    Stripe の機械学習インフラは数千ものモデルデータ (ビジネス向けにカスタマイズされたものを含む) を毎日、再学習します。 Radar のアルゴリズムは素早く不正使用パターンを学び、独自のビジネスモデルに適応します。

機械学習を活用して不正防止をよりスマートに

効果的なシステムは、正当な支払いをブロックせずに不正使用を識別する必要があります。機会学習が大量のデータセットからどのようにして不正使用の予測モデルを作り上げるのかについての基礎をお読みください。

3D セキュア 2 を使用したフリクションレス認証

追加認証は、顧客と悪質ユーザを区別するのに役立ちます。3D セキュアの新バージョンでは、ユーザ体験を損なうことなく、不正使用を減らすことができます。詳しくは、ガイドをお読みください。

数千億のデータポイントで訓練

Stripe はあらゆる業界やビジネスモデルで 195 カ国の決済を処理します。あなたのビジネスでは新しいカードであっても、 Stripe ネットワーク上では 89% の確率で、すでに利用されているカードです。

  • 数の強さ

    年間数十億ドルを処理する数十万のグローバル企業から学ぶことで、Radar はすべての取引にリスクスコアを割り当て、自動的に高リスクの取引をブロックできます。

  • Stripe のスケールデータと、より良い機械学習の成果

    Radar は Stripe ネットワークから得た数千のシグナルを使ってすべての支払いを監視し、不正使用からあなたのビジネスを未然に防ぎます。

サードパーティーツールより優れた精度

Radar は決済における、あらゆる層からのデータを取得し、かつ不正リスクを評価するためにチェックアウトフロー、豊富な取引データ、およびカードネットワークや銀行からのデータを統合します。

  • 金融パートナーからのデータ

    Visa、Mastercard、American Express そして大手銀行とのパートナーシップにより、Stripe は、不正使用に対する費用を認識するための TC40 や SAFE レポートそして早期の不審請求通知といったデータを、不審請求になる前に活用しています。

  • 支払いからのデータ

    Radar は Stripe のすべてのシステムと統合されており、顧客の詳細情報、配送先や請求先住所、そしてその他の情報などの豊富な支払い情報によって機械学習のパフォーマンスを向上しています。

  • チェックアウトフローからのデータ

    Stripe のチェックアウトツールは、異常な支払いを検出するために、Web サイトやモバイルアプリから特定の購入パターンを自動的に組み込みます。Radar はこれらの検出シグナルを包括的な顧客パスにマップし、不正使用の高精度な予測に用いています。

効果を得るために設計した、洗練されたシグナル

Radar は進化する不正使用行為の脅威に直面するグローバルなインターネットビジネスのために構築されています。Stripe はつねにアルゴリズムや最も関連する属性をテストし、そして不正行為を正確に特定および阻止するための複合シグナルを生成します。

  • デバイスフィンガープリント

    単一のデバイスプロファイルに複数のシグナルを関連づけます。

  • スナップショットの履歴

    蓄積された履歴データにおいて定期的なパターンを検知します。

  • プロキシの特定

    IP スプーフィング (なりすまし) とプロキシの使用状況を確認します。

  • 何千のシグナルも

    Radar は支払いが不正であるかどうかを判断するために、すべての取引の複数のシグナルを合成して評価します。

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