未来を解き放つ：不正防止のための予測型本人認証スコアリング (JA)

プロアクティブな不正検出予測型本人認証スコアリングは、不正防止をリアクティブからプロアクティブへと転換させ、損害が発生する前に高リスクユーザーを特定します。

意思決定の強化AI駆動のインサイトを活用し、ユーザーのオンボーディング、取引、アクセスに関する意思決定をより迅速かつ正確に行い、手動レビューの負担を軽減します。

ユーザーエクスペリエンスの向上リスクを正確にセグメント化することで、正当なユーザーはよりスムーズで迅速な認証プロセスを体験でき、不正行為者は迅速に特定されブロックされます。

費用対効果の高いセキュリティインテリジェントな自動スコアリングシステムを導入することで、手動レビュー、チャージバック、不正による損失に関連する運用コストを削減します。

予測型本人認証スコアリングとは？

AIが生成したアイデンティティや高度なディープフェイクがますます一般的になっている今日のデジタル環境では、オンライン上のアイデンティティの信頼性を正確に評価する能力が最も重要です。予測型本人認証スコアリングは、機械学習と膨大なデータポイントを活用して、個人のアイデンティティにリアルタイムでリスクスコアを割り当てる高度な不正検出手法です。静的なデータを検証するだけでなく、このアプローチは、そのアイデンティティが不正であるか、悪意のある活動に関連している可能性を予測します。

これは、行動分析、デバイスインテリジェンス、ネットワークヒューリスティクス、および履歴データを組み込むことで、従来の本人確認（IDV）を超えています。たとえば、標準的なIDVは書類が本物であることを確認するかもしれませんが、予測スコアリングは、その書類を提出するために使用されたデバイスが以前の不正行為に関連していたり、ユーザーのIPアドレスが高リスク地域を示唆している場合にフラグを立てることができます。これは、単なる合否判定ではなく、包括的で動的なリスクプロファイルを構築することです。

この中心的なアイデアは、人間のアナリストが見逃す可能性のある微妙なパターンや異常を特定し、企業が迅速に情報に基づいた意思決定を行えるようにすることです。これにより、正当なユーザーはシームレスな体験を享受できる一方で、潜在的な不正行為者はさらなる調査のためにフラグが立てられたり、完全にブロックされたりすることで、企業を金銭的損失や評判の損害から保護します。

スコアの背後にあるメカニズム：データとAI

予測型本人認証スコアリングは、多数のデータ信号を分析する洗練されたアルゴリズムによって駆動されます。例えば、Diditは、このスコアリングに貢献するために様々なモジュールを統合し、各アイデンティティの全体像を作成します。主要なデータカテゴリとAIがそれらを処理する方法の内訳は以下の通りです。

• 本人確認データ：政府発行のIDから抽出された情報で、氏名、生年月日、住所、書類の真正性スコアなどが含まれます。AIは矛盾や改ざんの兆候を検出します。
• 生体認証データ：ライブネス検出（パッシブおよびアクティブ）、ID写真との顔照合、年齢推定の結果。AIはなりすましや顔の特徴の不一致を特定します。
• 行動信号：ユーザーが認証プロセスとどのようにやり取りするか。タイピング速度は異常ではないか？速すぎたり遅すぎたりしないか？わずかな変更を加えた複数回の試行はないか？
• デバイスインテリジェンス：使用されているデバイス（種類、オペレーティングシステム、ブラウザ、一意の識別子）の分析。AIは、デバイスがエミュレートされているか、ジェイルブレイクされているか、既知の不正グループに関連しているかをフラグ付けします。
• ネットワーク分析（IP分析）：IPアドレスの地理的位置特定、VPN、プロキシ、Tor使用の検出。AIは、主張された場所とIPの場所の不一致、または高リスクのネットワーク発生源を特定します。
• 連絡先認証データ：使い捨てメールアドレスの検出、SIMスワップインジケーター、キャリア情報を含む、メールおよび電話認証の結果。
• AMLスクリーニング結果：制裁リスト、PEPデータベース、ネガティブメディアに対するチェック。AIは一致の深刻度と関連性を評価します。
• 履歴データ：重要なことに、システムは過去の成功した検証と既知の不正ケースから学習します。特定のデータポイントのパターンが過去に不正な結果につながった場合、AIは同様の新しいパターンに高いリスクスコアを割り当てます。

これらのデータポイントはそれぞれ重みが割り当てられ、機械学習モデルに投入されます。これらのモデルは常に学習し適応し、より多くのデータを処理するにつれて時間の経過とともに精度が向上します。出力は、単一の簡潔なリスクスコア（例：0〜100）であり、スコアが高いほど不正の可能性が高いことを示します。このスコアは、自動アクションをトリガーしたり、手動レビューのためにフラグを立てたりするために使用でき、意思決定プロセス全体を合理化します。

業界全体の具体的な応用例

予測型本人認証スコアリングの汎用性は、さまざまな分野で非常に貴重です。

• 金融サービス（銀行、フィンテック、融資）：

  • 口座開設：低リスクの申請者を迅速に自動承認し、合成ID詐欺や口座乗っ取りを防ぐために疑わしい申請にフラグを立てて詳細な審査を行います。
  • ローン申請：信用スコアを超えた真の本人認証リスクを評価し、盗まれたIDや偽造されたIDを使用している申請者を特定することで、デフォルト率を低減します。
  • 取引監視：本人認証スコアが最近の侵害や疑わしい行動を示している場合、一見正当な口座からの異常な取引にフラグを立てます。

• Eコマースとマーケットプレイス：

  • 販売者オンボーディング：マーケットプレイスの販売者の身元と行動を確認し、偽造品の販売や不正行為を防ぎます。
  • 高額な購入：盗まれたクレジットカードやID盗難によるチャージバックを減らすため、高額取引に対してリアルタイムの本人認証リスク評価を追加します。
  • 複数アカウント防止：プロモーションを悪用したり、制限を回避したりするために複数アカウントを作成しようとするユーザーを特定します。

• ゲームとギャンブル：

  • 年齢確認とコンプライアンス：本人認証リスクを正確に評価することで、ユーザーが年齢要件を満たし、未成年者のギャンブルを防ぎます。
  • ボーナス乱用防止：ウェルカムボーナスやその他のプロモーションを獲得するために複数アカウントを作成するユーザーを検出します。

• ギグエコノミーとオンデマンドサービス：

  • ドライバー/サービスプロバイダーのオンボーディング：新規ドライバーやサービスプロバイダーの身元を迅速に確認し、安全とコンプライアンスを確保しながら不正な申請を除外します。
  • バックグラウンドチェック：本人認証データと予測リスク信号を相互参照することで、バックグラウンドチェックの精度を高めます。

これらすべてのシナリオにおいて、目標はセキュリティとユーザーエクスペリエンスのバランスを取ることです。予測スコアリングにより、企業は検証プロセスを調整できます。低リスクのユーザーは迅速な顔スキャンだけで済むかもしれませんが、高リスクの個人は自動的に厳格なKYCプロセスにエスカレートされるか、即座に拒否されます。

Diditが予測型本人認証スコアリングの実装を支援する方法

Diditのオールインワン本人認証プラットフォームは、堅牢な予測型本人認証スコアリングを実装するためのバックボーンとなるように設計されています。すべてのコアな本人認証プリミティブを自社で統合することで、Diditは効果的なスコアリングモデルを構築するために必要なすべてのデータポイントの統一された情報源を提供します。

Diditがこれをどのように支援するかは以下の通りです。

• 包括的なデータ収集：ID書類検証や生体認証ライブネスからIP分析、AMLスクリーニングまで、Diditの18の構成可能なモジュールは、豊富な本人認証信号を収集します。この基礎となるデータは、あらゆる予測モデルにとって不可欠です。

• ワークフローオーケストレーション：ビジュアルワークフロービルダーを使用すると、企業はさまざまな検証ステップを組み込んだカスタム本人認証フローを設計できます。これにより、予測スコアにフィードするさまざまなデータ収集ポイントを簡単に統合できます。たとえば、ワークフローは迅速なパッシブライブネスチェックから始まり、スコアが低い場合は自動的に完全なID検証とAMLスクリーニングにエスカレートできます。

• リアルタイムの意思決定：Diditのプラットフォームは、検証ステップを数秒で処理します。収集されたデータはすぐに利用可能になり、計算された本人認証スコアに基づいてリアルタイムのリスク評価と自動意思決定が可能になります。ワークフロー内でしきい値を設定して、スコアに基づいて自動承認、自動拒否、または手動レビューのためにフラグを立てることができます。

• 不正信号の統合：Diditは、デバイスデータ、IP分析、行動パターンからの不正信号をネイティブに含んでいます。これらは予測モデルにとって重要な入力であり、書類データだけでは明らかにならない可能性のある疑わしい活動を特定するのに役立ちます。

• 再利用可能なKYCと継続的な監視：再利用可能なKYC機能と継続的なAML監視機能により、Diditは既存ユーザーの予測スコアをさらに向上させます。継続的な監視により、システムは時間の経過とともにリスクプロファイルを更新し、新しい情報やユーザーのステータスの変更に反応できます。

• AIネイティブな設計：AI時代のために構築されたDiditのアーキテクチャは、洗練されたAIモデルを処理するように設計されています。プラットフォームは、独自のカスタム予測モデルにフィードできる詳細なデータポイントを出力したり、Diditの内部リスクスコアリング機能を活用したりできます。

• 費用対効果：本人認証プロセスを集中化し、成果報酬型モデルを提供することで、Diditは、堅牢な予測スコアリングシステムの構築に伴うことが多い断片化されたベンダーのスタックと高コストを大幅に削減します。個々のモジュールに対する競争力のある価格設定により、使用した分だけ支払うため、高度な不正防止が利用しやすくなります。

さあ、始めましょうか？

進化する不正脅威に対する防御を強化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、運用効率を向上させるために、予測型本人認証スコアリングの力を活用してください。Diditは、安全でスケーラブルかつ費用対効果の高い最先端の本人認証ソリューションを提供するパートナーとして、お客様をサポートします。当社のプラットフォームがお客様の不正防止戦略をどのように変革できるか、今すぐご確認ください。

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