SaaS詐欺スコアリングとは？

SaaS不正スコアリングとは、ユーザーのアクションまたは取引が不正である確率に数値を割り当てる行為であり、以下の分析に基づいて行われます。

• ユーザーの行動を追跡します。
• デバイスの特性
• IPアドレス
• 識別情報属性。 

スコアは通常0から1の範囲で、スコアが高いほどリスクレベルが高いことを示し、その結果、2段階認証のトリガー、取引の審査への送付、または単にブロックするといった措置が取られます。 

SaaS詐欺が急速に進化するにつれて、新しい情報で定期的に更新できる柔軟なSaaS詐欺スコアリングモデルの必要性も高まっています。

SaaS詐欺スコアリングプロセスは以下のステップで構成されています。

1. SaaS詐欺スコアリングシステムは、ユーザーの活動を監視し、各イベントのシグナルを作成します。 
2. これらのシグナルは、ルールと機械学習モデルの両方を使用して処理されます。ルールは既知のリスクのあるパターンを検出するために使用され、モデルは異常や行動の微妙な変化を検出するために使用されます。 
3. これらの入力に基づき、システムはリアルタイムでリスクスコアを生成し、そのアクションを許可するか、異議を唱えるか、または拒否するかを決定します。

詐欺スコアは、以下のような様々なユーザーデータカテゴリから導き出されます。 

• 識別情報
• 取引データ
• デバイスとブラウザのメタデータ
• IP評価
• 位置情報
• 行動シグナル（タイピングやナビゲーションの速度など） 

ほとんどのシステムは、他の企業にアカウントを持つ不正利用者を特定するために、第三者による本人確認や他のネットワークからの情報も組み込んでいます。 

自社データと第三者データを使用することで、不正検出の効率性が向上し、新たな不正の手法から保護します。

SaaSアプリケーションにおける不正スコアリング：

• 不正検出の支援
• 手動レビューへの依存度を減らす機会を提供
• 迅速な解決策を提供し、不必要なコストの発生や収益の機会損失を回避します。
• 不正パターンの可視性を高め、インシデントへの効果的な対応策の構築を支援します。
• 高リスクな活動を阻止し、同時に正規のユーザーは通過させることで、収益を保護し、ユーザーエクスペリエンスの不満を回避します。

SaaS企業にとって不正スコアリングは不可欠です。ビジネスモデルが定期的な支払いに基づいており、容易に不正操作され得るためです。 

継続課金モデルは、以下の事柄に脆弱です：

• アカウント乗っ取り
• 決済詐欺
• 不正なサインアップ 

包括的な不正スコアリングシステムは、効率を損なうことなく、オンボーディングプロセスを保護し、アカウント乗っ取りを回避し、請求詐欺を減らすのに役立ちます。 

これは、AMLやKYCなどのコンプライアンス要件を満たすのに役立つだけでなく、誤検知による取引拒否やセキュリティインシデントの数を減らすことで、ブランドの信頼性を高めます。

はい、SaaS不正スコアリングは通常、リアルタイムで行われます。 

SaaS企業は、個々の取引が処理される際に、そのリスクを即座に評価するためにスコアリングモデルを導入しています。 

この手法は、高いレベルのリスクが通常存在する登録、ログイン、チェックアウトのプロセスにおいて特に重要です。

不正スコアリングの精度は、質の高いデータが利用可能であるかに依存します。

しかし、データは不完全、時代遅れ、または矛盾している場合があります。これらの要因は、モデルの効率性、そして不審なアクティビティを検出する能力にも影響します。不適切なデータ管理は、詐欺のリスク、コンプライアンスリスク、および顧客の不満を高めます。

SaaSアプリケーション向けの不正スコアリングツールは統合されます 決済処理業者、CRM、IDプロバイダー、および分析ツールを介して API およびイベントストリーム。 

これらの統合により、不正検出を既存のプロセスに組み込むことが可能になります。 クラウドネイティブシステム レガシーシステムが個別の統合を必要とする可能性がある一方で、容易に統合できます。強力な統合機能はリアルタイムの意思決定にとって不可欠であり、 不正管理.

この分野における主な課題は次のとおりです。

• 強力な不正防止とユーザーの利便性のバランス
• 保護 機密情報が
• 不正の手口が進化するにつれて、モデルの有効性を維持すること
• レガシーシステムとの統合、またはリソース不足による導入の遅れ