AIを使用してStripeでの不正請求をブロックする方法

StripeでAIを利用して不正な支払いをブロックしますか？

StripeのAIベースの不正検出システムであるRadarは、正当な支払いをブロックすることなく不正を特定します。Stripeを決済処理業者として利用している多くのオンラインビジネスでは、Radarが機械学習を使用して大量のデータセットに基づいて不正を予測するため、他のサードパーティツールよりも正確であることがわかっています。

この記事では、WordPressサイトでStripe Radarを使用して不正な支払いをブロックする方法について説明します。

Stripe Radarとは？

Stripe Radarは、貴社のようなビジネスを不正から保護するために、すべてのStripeアカウントに組み込まれているツールです。

ほとんどの決済処理業者は、不正を認識した場合、理由を知らせずに単に支払いをブロックすることがよくあります。Radarを使用すると、Stripeは、ウェブサイトでブロックされる支払いと承認される支払いの種類をより細かく制御できます。

簡単に言うと、Radarは、Stripeのプラットフォームで行われた支払いの不正アクティビティを特定する機械学習検出アルゴリズムです。各トランザクションの1,000以上の特性を評価して、不正なトランザクションをブロックします。昨年、AIベースのシステムは4億ドル以上の不正被害を削減したと報告されています。

不正対策チーム向けRadarとは？

Radar for Fraud Teamsは、不正取引が発生しやすい企業や、保護にさらに深く投資する意欲のある企業向けに設計された有料製品です。

明確にしておくと、Radar for Fraud TeamsはRadarとは別の製品です。Radarは誰でも利用できますが、Radar for Fraud Teamsをアカウントに追加し、審査済みトランザクションごとに0.02ドルの追加料金を支払う必要があります。

Stripeによると、「Radar for Fraud Teamsは、Radarの動作を微調整し、カスタム不正ルールを作成し、手動レビューを最適化するのに役立ちます。不正に関するインサイトを表示し、ルールのパフォーマンスを評価し、統一されたダッシュボードから手動レビューの効率を表示できます。」いくつかの独自のメリットがあります。

• 不正または正当な支払いかどうかを判断するためにレビューする際に、支払いに関連する新しいタイプのデータを確認できます。
• 数値スコアに基づいてカスタムリスクしきい値を設定して、独自の不正に対する許容度を決定できます。
• 属性（カード番号、IPアドレス、メールアドレスなど）のリストを作成および維持して、一貫してブロックおよび許可します。
• 新しいルールを作成する際に、過去のデータにどのように影響するかを確認することで、より良いフィードバックを確認できます。
• 類似の属性に一致する以前の関連支払いと比較することにより、支払いを（孤立してではなく）全体的に確認します。
• 豊富な分析機能を使用して、不正防止の取り組みを探索および評価します。

基本的に、Radar for Fraud Teamsを使用すると、Stripeの不正システムをより細かく制御できるため、ビジネス固有の変更を加えることができます。これは、不正アクティビティを防止および是正する特別な担当者またはチームを持つ企業向けに設計されています。

WordPressとStripeの連携

まだ接続していない場合は、StripeのAIベースの不正防止ツールを使用するために、StripeアカウントをWordPressサイトに接続する必要があります。サイトにWordPress向けのStripe決済プラグインの第1位であるWP Simple Payをインストールして有効化するだけで、これを行うことができます。

このプラグインを使用すると、ショッピングカートや追加のプラグインを必要とせずに、サイトで直接Stripe決済を簡単に受け入れることができます。セットアップウィザードにより、APIキーを手動で入力することなく、Stripeアカウントを簡単に接続できます。

詳細については、WordPressでStripe決済を受け入れる方法に関する詳細ガイドをご覧ください。

Stripe Radarの使い方

WordPressにWP Simple Payをインストールして有効化し、Stripeアカウントを接続すると、ダッシュボードからRadarにアクセスできます。

そのリンクの下に、6つのタブが表示されます。

• レビュー：ビジネス固有のニーズに基づいてカスタムルールを作成し、詳細な不正インサイトで手動レビューを設定および改善し、リスク許容度に基づいてRadarがブロックする量を調整します。
• ルール：独自の目標に基づいて、Radarにカスタム最適化を追加します。
• リスト：疑わしいメールドメインのブロックリストや信頼できるIPアドレスの許可リストなど、ルールで参照するリストを作成します。

Stripe Radarは、不正検出システムの一部として機械学習を使用しています。これは、トランザクション履歴とStripeチームからの新しいデータに基づいて、時間の経過とともに賢くなることを意味します。目的は、ほとんどのプロセッサが提供する、支払い処理に対する「すべての人に適合する」アプローチを回避することです。

時間の経過とともに、独自の保護ルールを設定することで、Radarを最大限に活用したいと思うでしょう。ルールを追加することで、ツールのカスタマイズを行い、好みの支払いワークフローをサポートできます。3種類のルールを設定できます。

認証ルール：3Dセキュアを実装してカードトランザクションを検証します。

ブロックルール：Radarが検出しない場合でも、不正であると強く疑われる支払いをブロックできます。たとえば、特定の国からの支払い、または特定の種類のカードからの支払いをブロックする場合があります。

レビュールール：該当する支払いを、あなた（またはあなたのチームの誰か）が個人的にレビューするためのレビューキューに入れます。たとえば、特定の金額を超えるすべての支払いを個人的に承認する必要がある場合があります。注：レビュールールには、Radar for Fraud Termsへのアップグレードが必要です。

Stripe Radarアシスタントの使用

Radarの最も優れた点の1つは、自然言語プロンプトを使用して不正ルールを作成するのに役立つAI搭載ツール、Stripe Radar Assistantを提供していることです。これらのプロンプトを使用して、不正保護ルールをカスタマイズできます。

Radar Assistantを使用すると、IPアドレス、カードの詳細、行動シグナル、メタデータなど、数百の属性を持つルールを数分で作成できます。また、ルールを実装する前に、不正戦略にどのように影響するかを確認するためにテストすることもできます。

StripeのAIは、指示を即座に解釈し、必要なコードを自動的に生成します。

不正な支払いから身を守る

クレジットカード会社は不正利用の紛争への対応が向上しましたが、そもそも不正利用を防ぐ方が良いことに変わりはありません。紛争やチャージバックと戦おうとするのではなく、不正な取引が発生する前にそれを防ぐのが最善です。

Stripe Radarのようなツールがあれば、不正利用によるコストを心配することなくビジネスを構築できます。

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