2024.10.30月間100万円超の不正利用額を90%以上も削減。エクスプライスが実施した、不正利用を大幅削減した秘訣とは？

当社は、家電製品を中心とした総合EC「XPRICE」を運営しており、自社サイトのほか、楽天、ヤフー、Amazonや各種ECショッピングモールに出店しています。カメラやパソコン、時計など、不正者に狙われやすい高額商品も数多く取り扱っています。

Sift導入前の不正対策は、すべての注文伝票を目視でチェックしていました。2021年11月に3-Dセキュアを導入しましたが、それでも不正利用は月間20件前後、金額にして百数十万円程度発生していたのです。チャージバックは発生していませんでしたが、この規模の不正利用は看過できず、どうにかして削減しようと対策を模索し始めました。

以前は見ただけで不正注文と明らかに分かる内容だったのですが、次第に手口が巧妙になり、一般の注文との見分けがつきにくくなってきました。長年、目視で不正判別していた従業員は巧妙化した手口に対して対応できるものの、経験の浅い従業員は見逃してしまうこともあり、どうしても不正が発生してしまいます。

売上高が上がり、取引件数が大幅に増加していたこともあり、全件を目視でチェックするのは運用上もかなり大変でした。そこで2022年の中頃から、不正検知サービスの導入検討を本格的に始めたのです。

4つ目は、利用料が従量課金の単価固定で、適正価格だったため、コストパフォーマンスが良いと考えました。5つ目は、スクデットが不正対策支援の業歴が長く、不正傾向や不正対策に関してノウハウがあり、信頼できたことです。しっかりサポートしてくれそうだと思いました。

Siftが一律にリスク判定を行い、ミドルリスクの取引が発生しても、事前に定義した基準に従って目視チェックを行うため、どの従業員でも同じクオリティで判定を行えるようになりました。モデルの学習期間に、スクデットが目視チェックのポイントを詳しくレクチャーしてくれたことが役に立っています。

その結果、目視チェックに要する時間が、導入前の約2時間/日から、約10分/日に短縮されました。また、目視チェックの際は、今まで自社で取得できていなかった、ユーザーのデバイス情報やサイト内の行動などの情報が、Siftの管理画面で確認できます。

Siftは機械学習モデルのスコアに加えて、独自の基準をルールとして設定できるため、不正の傾向や商品の特性を踏まえてルールを追加し、更にオペレーション負荷の削減を図ることが可能です。当社では過去の実績を踏まえ、特定の条件に当てはまる場合不正ではないというルールを後から追加しました。ルールの設計や実装は、すべてスクデットが対応してくれるため、当社の負担はありませんでした。

Siftや不正に関しての疑問が生じたとき、スクデットに問い合わせると大抵すぐに回答してくれます。また定期的に施策提案やレポートを提供してくれるため、安心して運用することができます。スクデットからは、どんなに短くても目視チェックのひと手間をかけていることや、オペレーション体制を構築し不正対策に取り組んでいることが、不正検知の成果につながっているとフィードバックを受けています。