次世代データスコアリングSDK：RISCエンジン (JA)

キーポイント1従来の不正リスクスコアリングは、静的なルールと限られたデータに依存しており、誤検知や不正の見逃しが発生しやすいです。RISCエンジンは、動的なデータエンリッチメントと機械学習を活用し、優れた精度を実現します。

キーポイント2社内データスコアリングSDKを構築することで、データプライバシー、モデルのカスタマイズ、既存システムとの統合を無比にコントロールできます。Diditのアプローチは、モジュール性とスケーラビリティを優先します。

キーポイント3効果的なリスクスコアリングには、多様なソースからデータを収集、処理、エンリッチするための堅牢なデータエンジニアリングパイプラインが必要です。RISCエンジンのアーキテクチャは、高いスループットと低レイテンシを実現するように設計されています。

キーポイント4リアルタイムのリスク評価は、不正防止とシームレスなユーザーエクスペリエンスを確保するために不可欠です。RISCエンジンは、柔軟なAPIを介して瞬時のリスクスコアを提供します。

従来の不正リスクスコアリングの限界

長年にわたり、企業は不正対策とコンプライアンス維持のために、基本的なリスクスコアリング方法に依存してきました。これらのシステムは通常、IPアドレス、地理位置情報、デバイスの種類など、静的なデータポイントに基づいた定義済みのルールセットを使用します。一見効果的に見えますが、いくつかの重大な限界があります。誤検知率が高く、フラストレーションのたまるユーザーエクスペリエンスや収益の損失につながります。進化する不正パターンに適応するのに苦労し、巧妙な攻撃者が隙間を縫ってすり抜けます。また、正当なアクティビティと不正なアクティビティを正確に区別するための粒度が不足していることがよくあります。

さらに、サードパーティのリスクスコアリングサービスへの依存は、ベンダーロックイン、データプライバシーの問題、カスタマイズオプションの制限につながります。GDPRやCCPAなどの規制は、データの管理と透明性に対する要求を高めており、企業が独自の不正リスク評価インフラストラクチャを所有することが不可欠になっています。そこで、専用の社内データスコアリングSDKが非常に価値を発揮します。

RISCエンジン：モジュール式データスコアリングSDKの紹介

Diditでは、より洗練された柔軟な不正リスクスコアリングのアプローチの必要性を認識しました。そのため、RISC（Risk Intelligence Scoring Core）エンジンを開発しました。これは、企業が特定のニーズに合わせてカスタムリスクプロファイルを構築できるように設計されたモジュール式のSDKです。RISCエンジンはブラックボックスではありません。複雑なリスク評価ワークフローを作成するために編成できる一連のコンポーザブルモジュールです。

アーキテクチャはマイクロサービス設計を中心に構成されており、各モジュールを独立してスケーリングおよび更新できます。このモジュール性は、データソースにも拡張されます。RISCエンジンは、次のようなさまざまなソースからデータをインジェストできます。

• 内部データベース（取引履歴、ユーザープロファイル）
• サードパーティのデータプロバイダー（不正ブラックリスト、信用調査機関）
• リアルタイムの脅威インテリジェンスフィード
• 行動分析（キーストロークダイナミクス、マウスの動き）

リアルタイム不正リスク評価のためのデータエンジニアリングパイプライン

RISCエンジンの有効性は、堅牢なデータエンジニアリングパイプラインにかかっています。データは、Apache Kafka、Spark、Flinkなどのテクノロジーを使用して、リアルタイムでインジェスト、クリーンアップ、変換、エンリッチされます。幅広いデータソースとの統合のためにカスタムコネクタを構築しました。これにより、シームレスなデータフローが保証されます。

当社のデータパイプラインの重要なコンポーネントは、特徴量エンジニアリングです。生のデータは、機械学習モデルがリスクを予測するために使用できる意味のある特徴量に変換されます。たとえば、IPアドレスの地理位置情報、取引金額、時間帯を組み合わせて、「高リスク取引」という特徴量を作成することができます。データ品質と精度を優先し、パイプラインのすべての段階で厳格な検証チェックを実装します。RISCエンジンはまた、大量のデータを低レイテンシで処理できるように設計されており、リスクスコアがミリ秒単位で生成されることを保証します。

たとえば、典型的なフローには、ユーザーのIPアドレスを受信し、地理位置情報とVPN検出データでエンリッチし、既知の不正パターンと相関させ、機械学習モデルにフィードしてリスクスコアを生成することが含まれます。このプロセス全体が200ミリ秒未満で完了します。

高度な不正リスクスコアリング技術

RISCエンジンには、次のようなさまざまな高度な不正リスクスコアリング技術が組み込まれています。

• 機械学習モデル：不正パターンを特定し、リスクを予測するために、教師ありおよび教師なし学習アルゴリズムを使用します。
• 行動バイオメトリクス：ユーザーの行動（キーストロークダイナミクス、マウスの動き、スクロールパターン）を分析して異常を検出します。
• デバイスフィンガープリンティング：各デバイスに一意の識別子を作成し、そのアクティビティを追跡し、疑わしい行動を特定します。
• ネットワーク分析：ユーザーとデバイス間の接続を特定して、不正なネットワークを明らかにします。

進化する不正の脅威に対応し、精度を維持するために、新しいデータで機械学習モデルを継続的に再トレーニングします。RISCエンジンはA/Bテストもサポートしており、企業はさまざまなリスクスコアリングモデルや構成を試してパフォーマンスを最適化できます。

Diditがお手伝いする内容

Diditは、次世代のリスクスコアリングシステムを構築して展開するための完全なソリューションを提供します。以下のものを提供します。

• RISCエンジンSDK：カスタムリスクプロファイルを構築するためのモジュール式でカスタマイズ可能なSDK。
• マネージドデータエンジニアリングサービス：データパイプラインの構築と保守に関する専門家の支援。
• 事前トレーニング済みの機械学習モデル：さまざまなリスクスコアリングアプリケーション向けのすぐに使用できるモデル。
• リアルタイムリスクスコアリングAPI：アプリケーションにリスクスコアを統合するための柔軟なAPI。
• 継続的なサポートとメンテナンス：リスクスコアリングシステムが常に最新の状態に保たれ、最適なパフォーマンスを発揮するようにするための専用のサポート。

データエンジニアリング、モデルトレーニング、インフラストラクチャ管理の複雑さを処理し、不正対策とコンプライアンスを強化するビジネスの構築に集中できるようにします。

さあ、始めましょうか？

時代遅れの不正リスクスコアリング方法に足止めされないでください。RISCエンジンを使用すると、不正からビジネスを保護し、コンプライアンスを確保する強力で柔軟なリスク評価システムを構築できます。

デモをリクエストして、RISCエンジンを実際に体験してください。

価格を表示して、Diditを今日からどのように開始できるかを確認してください。

よくある質問

RISCエンジンは、どのような種類のデータソースと統合できますか？

RISCエンジンは、内部データベース、サードパーティのデータプロバイダー、脅威インテリジェンスフィード、行動分析プラットフォームなど、幅広いデータソースと統合できます。多くの一般的なデータソースの事前構築済みコネクタを提供しており、必要に応じてカスタムコネクタを開発できます。

RISCエンジンは、データプライバシーとコンプライアンスをどのように処理しますか？

データプライバシーとコンプライアンスは最優先事項です。RISCエンジンは、GDPRおよびCCPAに準拠するように設計されています。機密データを保護するために、データ匿名化技術、安全なデータストレージプラクティス、堅牢なアクセス制御を使用しています。特定の要件を満たすために、データ保持ポリシーを構成することもできます。

RISCエンジンのリスクスコアリングAPIのレイテンシはどのくらいですか？

RISCエンジンのリスクスコアリングAPIは、ミリ秒単位でリスクスコアを提供します。シームレスなユーザーエクスペリエンスを確保するために、データパイプラインと機械学習モデルを高スループットおよび低レイテンシに最適化しています。

RISCエンジンで使用される機械学習モデルをカスタマイズできますか？

はい、RISCエンジンは高度にカスタマイズできるように設計されています。独自の機械学習モデルをトレーニングしてシステムに統合できます。特定のニーズに合わせて微調整できる事前トレーニング済みのモデルも提供しています。