AI与信エンジン搭載で、不正の危険性があるオーダーを事前に検知する『at score』

ECのミカタ編集部 [PR]

(右)エンタープライズ事業本部 LAソリューション部 サービス&ソリューション推進グループ 嶋田 正彰
(左)エンタープライズ事業本部 LAソリューション部 サービス&ソリューション推進グループ 宇都宮 健真

利用者にできるだけ利便性を提供しようすれば、「後払い」など支払い方法のバリエーションを多様化することは不可欠といえる。しかし、対面販売ではないECなどの通販スタイルの場合、先に商品を届ける「後払い」が不正に悪用されるケースが後を絶たない。

独自にブラックリストを作成したり、受注時のチェックを厳格化することで、不正利用を未然に防ごうとするEC事業者は多いが、不正の手口も巧妙化し、人的なチェックだけでは防ぎきれないのが実情だろう。そうした状況下で、AIを活用して不正の危険性があるオーダーを検知して、損失を極小化できるサービスがある。インフォコム株式会社(以下、インフォコム)がこのほど開発・リリースした後払い与信管理クラウドサービス『at score(アットスコア)』だ。

同社で『at score(アットスコア)』の開発に携わった、エンタープライズ事業本部 LAソリューション部 サービス&ソリューション推進グループの嶋田 正彰課長と、当該サービスの営業を担当する同グループの宇都宮 健真上級主任にお話を伺った。

EC市場の成長に伴って、増加傾向にある不正注文

EC事業者であれば、誰もが認識をもっているであろう事業リスクのひとつに「未払い」の問題がある。クレジットカード決済や、代引きといった場合には比較的未払いリスクは少ないが、後払い・コンビニ払いなどの支払い方法には、未払いが発生するのが実情だ。もちろん、中にはうっかり払い忘れているなど悪意のないものもあるが、詐欺まがいの手口で商品を騙しとるという悪質なものも増えているようだ。

「商材によっても発生のリスクは異なるのですが、化粧品や健康食品など継続利用が前提となる商材の場合、不正が多発しています。」と嶋田氏は危機感を募らせる。「洋服などは、個人がフリマアプリなどを使って売ろうとしても、古着扱いになってしまうので、リセールバリュー(※転売する価値)は低いのですが、化粧品や健康食品などは未開封であれば、それほど値引きしなくても売れるので、リセールバリューは高いです。そのため、こうした商品は狙われやすい傾向があります。」と嶋田氏は続ける。

化粧品や健康食品などの商材の場合、初回購入を格安に設定したり、トライアル促進のために無料で本商品を提供したりするケースがある。不正の手口としては1人1回の限定商品を、名前を変えたり、住所の記入内容を微妙に変更したりすることで、同一人物だと判断されないようにし、何度も初回限定価格で購入する。そうやって手に入れた商品を、フリマアプリなどを使って転売するのだという。安く設定された料金はきちんと支払われるので、「未払い」にはならないが、不正注文であることには変わりない。

人的チェックによる不正検知には限界があり、『at score』のようなシステム的な対応が不可欠

比較的受注件数が多いEC事業者なら、自社で収集したブラックリストと突き合わせたり、熟練したスタッフの経験値などにより、こうした不正を検知することもできるが、規模が大きくなればなるほど、そうした対応には限界もある。

「中小規模のEC事業者が、人的にチェックして不正を発見するためには、それなりのスタッフを投入する必要があるでしょう。さらに、人的チェックだけで見落としなく、すべての不正を発見できるかというと、手口が巧妙化している中では、それも難しいでしょう。また人件費などのコスト面を考えても得策とはいえません。そのため、コストを抑えつつ、効率的に不正を検知するためには、システマティックな対応が欠かせません。大手のEC事業者では、独自に不正検知のシステムを構築しようとする場合もありますが、新たな手口が出てくると、見逃されてしまいますし、常にシステムを更新していくのは至難の技です。そうした問題も解消して、不正検知を実現するのが、『at score(アットスコア)』なのです。」と宇都宮氏は言う。

「どのような手口で不正を働こうと、“商品が届く住所”を記入しなければなりません。『at score(アットスコア)』では、AIを活用した与信エンジンを使って、注文の意図を極限まで見抜くように設計されています。さらに導入にあたっては、利用されるEC事業者様の過去の受注データを読み込んでAIが解析し、不正のパターンを見抜けるようにチューニングします。活用いただく中で、新しい手口が発生しても、AIの機械学習によって『at score(アットスコア)』自体が進化していきますので、新しい手口などにも対応できるようになるのです。

『at score(アットスコア)』の与信エンジンでは、メールアドレスの使い方、電話番号や氏名の表記の仕方、住所の書かれ方など、数十種類のルールを適用して、受注データをスコア化します。そうすることによって、トータルスコアが一定以上のものについ
ては不正と判断することができるのです。」と嶋田氏は、『at score(アットスコア)』がどのように不正を検知するのかを説明する。

『at score(アットスコア)』は、導入するEC事業者ごとに、過去の受注データを読み込んでチューニングされるため、いってみれば「自社専用」のシステムのように活用することが可能になる。読み込むべき過去の受注データが多ければ多いほど、不正検知の精度が高まるもので、年商規模の大きいEC事業者に、より適しているという。

トライアルにより、その有効性を納得した上で導入できる『at score(アットスコア)』

『at score(アットスコア)』を導入すれば、極めて高い精度で不正受注を防ぐことが可能になるが、それによって業務負荷が増えるようなことがあっては、本末転倒である。そこで、『at score(アットスコア)』の導入にあたっては、最長3ヶ月のトライアルができるようになっている。

「『at score(アットスコア)』の導入によって、不正は検知できるようになったものの、運用が手間で、業務負荷が増えた、ということになってしまっては元も子もありません。そうした問題が起きないように、当社では導入にあたって最長3ヶ月のトライアル期間を設定しています。すでに導入を決定していただいたEC事業者様も多数ありますが、みなさんトライアルによって、不正検知の精度はもちろん、運用上の不具合や業務負荷が必要以上に増えないこともご確認いただいた上で、導入をお決めいただいています。」と宇都宮氏は言う。

不正検知は“守り”の施策。今後は“攻め”の施策にも活用可能になる『at score(アットスコア)』

不正受注を検知して未然に防ぐというのは、いってみれば「マイナスをゼロにする」施策である。もちろん、適正な事業推進のためには、マイナスをなくす施策は重要だ。しかし、『at score(アットスコア)』の目指す未来は、“守り”だけではない。

「不正な受注を検知できるということは、適正な受注を把握できるということです。『at score(アットスコア)』が実行しているのは購買特徴を受注データから分析するということなので、分析結果をマーケティングデータとして活用すれば、“攻め”に転じることも当然に可能となります。そこで、今後は、『at score(アットスコア)』を攻めのツールとして活用できるような機能も実装していきたいと考えています。」と宇都宮氏は言う。インフォコムでは、今後の活用の幅を広げることにも積極的なのである。

「さらに、すでにプロジェクトを立ち上げているのですが、近い将来、EC事業者の方々が共有できる、不正を排除するための共有データベースを構築する予定です。現在は、『at score(アットスコア)』のチューニングのために大量の受注データが必要になるので、中小規模のEC事業者様には、なかなか導入しづらいという問題がありますが、共有のデータベースができれば、自前のデータが少ないEC事業者様であっても、『at score(アットスコア)』を導入しやすくなります。もちろん、個人情報の問題があるので、現行法制下で問題なく運用できるようにすることが重要ですが、そうした問題もクリアできつつあります。できるだけ早く共有データベースを構築して、より多くのEC事業者様にご提供できるようにしたいと思っています。」と嶋田氏は言うように、『at score(アットスコア)』は、さらに使い勝手の良いものになっていくようだ。

あってはならないことだが、EC市場がさらに拡大すれば、不正受注も増えるだろうことは、想像に難くない。EC事業者としては、そこに何らかの対策を施すことが不可欠といえる。『at score(アットスコア)』は、そのための極めて有用な手段だといえるだろう。不正受注が課題だと感じているEC事業者なら、ぜひ一度、インフォコムに相談してみることをお勧めしたい。

なお、インフォコムでは、不正受注の実態と、それに対する対応策について解説する無料セミナーを12月5日に実施するという。まずは、無料セミナーに参加して、不正に関する認識を新たにしてみてはいかがだろう。

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