Stripe ネットワークの力で不正使用を防止

  • 機械学習を活用する

    Radar は 100 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。

  • 正当な顧客のブロックを防ぐ

    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。

  • 柔軟な不正使用対策

    Stripe の機械学習インフラはモデルデータ (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、お客様独自のビジネスに適応します。

数千億のデータポイントで訓練

Stripe は、世界 195 カ国に及ぶ、さまざまな業界やビジネスモデルを持つ企業の決済に対応しています。お客様のビジネスで初めて使用されるカードの 89% は、Stripe ネットワーク上ですでに使用されている可能性があります。

  • 豊富なデータ

    年間数十億の支払いを処理する数百万のグローバルビジネスから学ぶことで、Radar はすべての支払い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、優れた機械学習

    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決済フロー、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、アメリカン・エキスプレス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。

  • 決済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。

洗練されたシグナルで大きな効果をもたらす

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関連性の高い属性をテストし、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。

  • 何千ものシグナル

    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。

シンプルで分かりやすい料金体系

Radar の機械学習

Stripe ネットワーク全体の数十億ものデータポイントを活用し、不正使用を防止 Stripe の SCA ロジックが組み込まれており、免除を最大限に活用して、コンバージョン率を保護できます。

CZK 1.40

スクリーニング対象の取引ごとに 支払い処理手数料に加えて。

標準手数料 1.4% + CZK 6.50 のアカウントでは無料

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