サンフランシスコ — Stripe は本日、Radar 2.0 の提供を開始しました。Radar 2.0 は、大企業向けの新しいツールを備えています。また、機械学習モデルに対して過去最大の機能強化が実現されています。

Radar は、Stripe ネットワークで処理されている数十万社の企業の取引から学習し、ユーザーが独自に防御をカスタマイズできるようにすることで、2017 年だけで 40 億ドルの不正使用の企てを防止しました。Radar は 100 カ国以上の大企業および最先端のスタートアップで運用されており、取引データと銀行やクレジットカードネットワークからのインテリジェンスを瞬時に組み入れます。本日の発表とともに、Stripe は高度な不正防止ツールの新しいバンドルを大企業のリスク専門家が利用できるようにします。

の は次のように述べています。「Stripe の機械学習モデルは現在、Stripe ネットワークから取り込まれた数千億の個別データポイントに基づいて訓練されています。これらのデータポイントを利用して、不正使用モデルを更新しました。これにより、Stripe を利用している企業は、決済受け付け率を高く維持したままで、不正使用者をより正確に特定し、不正使用率を最大 25% 低減できるようになりました。Radar for Teams では、不正使用に対応しているチーム、特に大手顧客のチーム用のツールの提供を開始します。これにより、詳細な制御が可能になり、不正使用をより効果的かつ効率的に管理できるようになりました」 (Michael Manapat、Stripe、Rader および機械学習担当エンジニアリングマネージャー)

機械学習の改善を迅速化して Radar の機能を強化

本日、2016 年の提供開始以降で最も包括的な更新を Radar 機械学習モデルに適用したことを発表いたします。Stripe は、不正使用を高度に予測する購入パターンなど、正当な顧客と不正使用者を区別する数百の新しいシグナルを追加しました。これにより、アップグレード後の機械学習モデルでは、企業は、決済受け付け率を高く維持すると同時に、さらに不正使用を最大 25% 削減できます。

プロキシー検出は、Radar の機械学習モデルに組み込まれた予測性能の高い新しいシグナルの一例です。Stripe と不正使用が疑われるユーザーのブラウザー間のラウンドトリップ時間を測定し、不正使用者ががプロキシーまたは VPN を使用しているかどうかを特定できるようにします。

また、Radar は、各ビジネスに固有のパターンを継続的に評価します。現在、Radar は毎日、モデルを更新および再訓練しています。そのプロセスで、お客様ごとの固有の取引プロファイルを評価し、最適なパフォーマンスが得られるモデルを決定します。特定のユースケースに合わせて機械学習モデルを訓練することで、Radar はあらゆる規模および種類の企業に対してより正確で優れた結果を提供できます。お客様はクラウドベースのサービスを利用して、将来の毎日の更新から自動的にメリットを享受し、不正使用者の絶え間なく変化する戦術に対してさらに迅速に適応化された防御を実現できます。

「Radar for Teams」の導入

不正使用対応の専門家から成る高度なチーム向けに設計された Radar for Teams では、可視性が向上され、詳細な制御により不正使用の特定と防止が可能になります。

大企業の不正使用対応の専門家は以下の最適化の実現に向けて Radar を利用することができます。

• より迅速で正確な確認: 決済の確認時に関連情報およびビジネスで処理した関連する決済が Radar で表示されます。標準的な購入経路や着信 IP アドレスの国とカード発行国の不一致などの属性をより広範囲に把握することで、リスク専門家は不正使用活動をより迅速に評価できます。
  
• リアルタイムのフィードバックを提供するカスタムルール: Radar の不正防止ロジックは、独自のルール (つまり、「IP の国がカードの国に一致していない場合に 1,000 ドルを超えるすべての取引をブロックする」といったルール) を使用してカスタマイズできるようになりました。また、履歴データに対するルールの適用をプレビューすることで、リスク専門家は本番取引に対するルールの影響を評価できます。
  
• カスタムリスクのしきい値: Radar では、リスク専門家が決済をブロックするカスタムしきい値を設定して売上を最大化できます。
  
• ブロックリストと許可リスト: 一貫してブロックまたは許可する必要がある属性 (カード番号、メール、IP アドレスなど) のリストを簡単に作成して管理できるようになりました。
  
• 不正使用に対するパフォーマンスに関する豊富な分析: Radar では、自社ビジネスの不審請求の申請のトレンド、フラグが付けられた決済のレビューの効果、自社ビジネス用にカスタマイズされたルールの影響が強調して表示されます。
  

「不正使用がますます複雑化、グローバル化し、対策コストが高くなっている中、オンライン企業は劇的に変容していっています。データから継続的に学習できる機械学習が、数十億ドルの損失を防止する効率的な適応型の手段として台頭しています。Stripe Radar は、企業内の不正対処の専門家のチームにこのインテリジェンスレイヤーを提供し、不正使用対策能力を強化するデータおよびツールを利用できるようになりました。また、Stripe Radar は、複数の国に展開している大企業にも適していると思われます。そうした大企業は Radar を利用することで、機械学習およびコンテキストを提供するレビューツールを活用して社内の不正使用対策チームを補強できます。今回の更新に伴い、Radar は、Stripe がますます大きく高度な企業に展開するために製品サービスを拡張していることを示す最新の例になりました」 (Jordan McKee 氏、451 Research 主任アナリスト)

Radar for Teams はすでに Watsi、Fitbit、Restocks、Patreon をはじめとする企業で不正使用管理を簡単かつ効果的にしてきました。詳細については、stripe.com/radar をご覧ください。