SaaS取引監視とは？

SaaSトランザクション監視とは、不正防止とコンプライアンスのための専用ソフトウェアプラットフォームの助けを借りて、金融データ交換を分析するために使用される自動化されたクラウドベースのプロセスを指します。 

SaaS監視は、デジタルメタデータとユーザー行動パターンを組み込み、詳細なリスクプロファイルを作成します。

SaaSトランザクション監視は、以下を含むさまざまな犯罪に対する保護を提供します。 

• アカウント乗っ取り (ATO): 詐欺師は正当なアカウントにアクセスし、不正な支払いを行います。 
• カードテスティング：SaaSプラットフォームを使用するボットが、少額の定期的な取引を通じて、数千枚の盗まれたクレジットカード番号の有効性を「テスト」します。
• マネーロンダリング： 詐欺師は、サブスクリプションまたは「偽のサービス」を利用して、不正資金を隠蔽し、移動させます。
• チャージバック詐欺： 顧客が、実際に利用したサービスを「受け取っていない」と主張し、銀行から返金を得ようとする行為。

SaaSトランザクション監視システムは、特定のトリガーを用いて、さまざまな支払いにフラグを立てます。

システムは、特定のトリガーを使用して「標準」からの逸脱を検出するようにプログラムされています:

• ベロシティスパイク: 同じIPからのトランザクション頻度の急増。 
• 地理的ミスマッチ: ロンドンからログインしているユーザーが、リスクの高い管轄区域のプロキシを介して支払いを処理しているケース。
• ストラクチャリング（スマーフィング）: 義務的な規制報告を避けるため、特定の金額を下回るように維持された複数のトランザクション。
• 休眠アカウントの再アクティブ化: 長期間活動していなかったアカウントが、現在頻繁な支払いを処理しています。 

SaaSトランザクションモニタリングにおけるリアルタイムデータ処理は、即時緩和という重要な利点を提供します。 

不正行為を迅速に特定することで、SaaS企業は金銭的損失を避けることができます。さらに、SaaSトランザクションモニタリングはスムーズです。

機械学習技術は削減するために使用されます 誤検知 申し立て。これを達成する方法は次のとおりです。 

• 文脈審査：アルゴリズムは、合法的な取引をブロックすることなく、顧客のパターンや行動を認識するよう学習します。 
• 動的しきい値：MLアルゴリズムは、ユーザーの履歴を考慮してしきい値を調整できます。 
• フィードバックループ：MLモデルは様々な判断から「学習」し、安全な取引の誤検知を減らします。 

様々なコンプライアンス 業界規制 を含む GDPR 様々な方法で行われます： 

• 制裁スクリーニング： 全ての取引は、グローバルウォッチリスト（OFACなど）とリアルタイムで照合されます。
• 監査証跡： 不審な取引報告書（SARs）に必要な書類を自動的に生成します。
• リスクスコアリング： 組み合わせます KYC （本人確認）データと現在の行動を組み合わせて “リスクスコア”をすべてのユーザーに割り当て、世界の規制当局が求める“リスクベースアプローチ”を満たします。