2024.12.20リスクの優先順位付けとは

本記事は、Sift Science, Inc.のBlog記事「What is Risk Prioritization?」を日本語に翻訳したものです。

本記事の著作権は、Sift Science, Inc.および同社の国内パートナーである株式会社スクデットに帰属します。

Sift Trust and Safety Team 著/ 2024年6月5日

すべての組織は、アカウント乗っ取り（ATO）からファーストパーティー詐欺（当事者による不正利用）に至るまで、さまざまな不正やリスクに直面しています。リスク管理に優先順位をつけるにしても、限られた時間とリソースで幅広い脅威に対処するのは容易ではありません。 

この記事では、リスクの優先順位付けの概要とその活用方法について解説します。限られたリソースを最も必要な箇所に集中させるための手法を、詳しく見ていきましょう。

デジタルリスクの優先順位付けとは

デジタルリスクの優先順位付けとは、さまざまなリスクを体系的に評価・分析し、それらの発生確率と脅威の規模に応じて優先順位を付けるプロセスを指します。このプロセスにより、ランク付けされたリストが作成され、リスク管理が構造化されます。このリストは、最大の脅威に対処し、被害を最小化に抑え、悪影響を軽減させるための緩和策の指針となります。

リスクの優先順位付けの重要性

AIを駆使した詐欺やデジタル詐欺の増加など、詐欺やリスクが進化・拡大し続けている今、企業は積極的な姿勢で取り組むことが求められています。

ここでは、リスクの優先順位付けを用いた戦略的アプローチを採用することが極めて重要である理由をいくつか紹介します。

• リソースの最適化

限られた時間、予算、人材の中で、リソースを最も効果の高い場所に振り向け、優先度の高い問題にまず集中する必要があります。 

• 意思決定のサポート

どのリスクが最も重大な脅威をもたらすのかを把握することで、リスクレベルが最も高い領域に対して、より適格な意思決定が可能になります。

• 予防的管理

リスクを評価しランク付けすることで、事後対応型から、事前対処型の積極的なアプローチに移行できます。これにより、アイデンティティリスクの軽減や、不正行為の発生防止を実現します。

• リスク削減

優先順位付けを通じて最も重大なリスクに体系的に対処することで、組織全体のリスク露出が軽減され、深刻な影響を受ける可能性を最小限に抑えます。

• コンプライアンスと規制遵守

優先順位を付けることで、業界のルールや規制上の懸念を特定・解決し、コンプライアンス違反による罰則やコスト増大を防ぐことができます。

• 継続的な改善

脅威が絶えず変化する中で、リスクの優先順位付けは、継続的な監視、評価、適応が必要です。これにより新たな危険を回避できます。

リスクの優先順位付けのレベル

効果的なリスク軽減計画を策定するためには、リスクの重大性と潜在的な影響に基づいてリスクを格付けすることが不可欠です。Sift Scoreのようなリスク優先順位付けのための効果的なグレーディングシステムには、以下のレベルが含まれています。

• 許容可能なリスク

組織のリスク許容度に照らして、許容できるリスクで、通常は標準的な手順で管理できます。

• 低リスク

事業に与える影響が比較的小さいリスクです。綿密な監視と日常的な管理で十分に対応できます。

• 高リスク

組織に重大な損害を与える可能性があるリスクで、迅速な対応と専用の緩和策が必要です。

• 許容できないリスク

重大な脅威をもたらすリスクで、即時の対応が必要です。例えば、統合型リスク管理戦略の導入などが挙げられます。

デジタルリスクは、その急速な進化と広範囲かつ瞬時に影響を及ぼす可能性から、従来のリスクとは異なると留意することが重要です。ATO、コンテンツ濫用、決済不正などのデジタル脅威は、短期間で重大な経済的損害や評判の損失を引き起こす可能性があります。デジタルリスクを管理するには、事業特有の課題を考慮した積極的で適応力のあるアプローチが必要です。

主なリスク種類

リスクを効果的に軽減する戦略を策定するためには、さまざまなリスクの種類を理解することが重要です。企業が直面しうる主な脅威は次のとおりです。

• 決済不正

決済不正では、金銭や財産を奪うために決済情報が詐取されることです。代表例として、カード不介在不正、スキミング、ページジャッキング、カードテスト、カードホッピングなどがあります。決済不正は、消費者と企業の両方にとって重大な問題です。

• アカウント乗っ取り

アカウント乗っ取り(ATO) は、悪意のある第三者がクレデンシャルスタッフィング、フィッシング、ブルートフォース攻撃、ソーシャルエンジニアリングなどの手法を使用して、ユーザーアカウントに不正アクセスする行為です。ユーザーにとってはアイデンティティリスク、組織にとっては財務・風評リスクが生じます。

• チャージバックと異議申し立て

チャージバックとは、企業のプラットフォーム上で行われた不正な取引や異議申し立てのある取引から消費者を保護するための取引の取り消しです。顧客が自分のクレジットカードで行った正当な取引に異議を唱えることもあり、結果、ファーストパーティー詐欺（当事者による不正利用）によるチャージバックが発生することもあります。

• コンテンツ濫用

コンテンツ濫用は、オンラインプラットフォームをスパムや詐欺などに悪用する行為でり、ブランドの信頼を損ね、評判を脅かす可能性があるため、最優先で取り組む必要があります。

• ポリシーの悪用

ポリシーの悪用とは、店舗のポリシーを悪用して個人的または金銭的利益を得る行為です。ポリシーの悪用を行う不正犯は、顧客第一主義を掲げる企業を狙い、ユーザージャーニーの脆弱性を利用して金銭や商品を搾取します。

現在の脅威状況について詳しく知りたい方は、Siftの最新のDigital Trust & Safety Indexをご覧ください。

Siftがリスクの優先順位付けにどのように役立つか

Siftのプラットフォームは、最も重大なリスクに対して緩和策に集中できるよう支援し、リソース配分を最適化し、リスク管理戦略の効果を最大化するのに役立ちます。

SiftのAIを搭載したソリューションの主な機能は以下のとおりです。

• リアルタイムのリスクスコアリング

Siftは膨大なデータをリアルタイムで分析し、ユーザーのリスクレベルを継続的に計算します。この継続的な評価により、疑わしい行動を即座に検出し、被害が発生する前に迅速な対応が可能になります。

• グローバルネットワークインテリジェンス：Siftプラットフォームは、既知および新たな脅威を包括的に把握できるため、、新たな脆弱性を悪用しようとするサイバー犯罪者に対して戦略的な優位性を提供します。
• 予防的保護：Siftの自動化されたワークフローでは、リスクレベルに応じた最適な対応をトリガーするカスタマイズ可能なルールを設定できます。この積極的なアプローチにより、不正を事前に阻止し、収益と評判を守ります。
• 継続的な改善：AIと機械学習を活用することで、Siftのモデルは変化する不正傾向に合わせて常に進化します。この自己最適化により、将来のリスク管理戦略を強化できるようになります。
• リソース配分の最適化：リスクの優先順位付けが明確になることで、Siftは最も必要な箇所にのみ緩和策を集中させ、限られた時間、予算、人員を最大限に活用できるように支援します。

Siftがリスク優先順位付けをどのように支援できるかさらに詳しく知りたい方は、デモをリクエストしてください。