Radar アナリティクス
Radar アナリティクスダッシュボードは、ビジネスに対する不正利用の状況を分析したり把握したりするのに役立ちます。ダッシュボードには複数のレポートが含まれ、常に変化する不正利用パターンの重要な兆候に関する情報に加えて、Radar がビジネスにおける不正利用をどの程度ブロックしているかを示す情報が提供されます。
Sigma または Data Pipeline を利用する際、Radar ルール属性と、自社で構築済みのデータセットを組み合わせて使用すると、不正利用対策の継続的な改善、不正利用に関する支払いの特定、顧客に対する理解の強化、最適な環境でのデータ分析を実行することができます。
概要チャート
不正利用を防ぐには、支払い試行のフローにおける Radar の動作を確認することが重要です。Overview Chart (概要チャート) には、Radar がどのように不正利用を削減しているかが示されます。左から右に向かって、支払いがライフサイクルで 2 ~ 3のステップを経る様子が分かります。まず、認証済み列があり、ここには、3DS チャレンジを経た支払い試行回数、完了回数、失敗回数が示されます。2 番目の列、Radar によってスクリーニングされた数には、Radar のリスクスコアとお客様の Radar ルールによってブロックされた疑わしい支払いの数、レビューリストに送られた取引数、支払い試行が許可された支払い回数が示されています。最後の不審請求の申請列には、アカウントでの不審請求の申請が表示されます。
チャートの下の表には、各列の数値が表示されます。値にカーソルを合わせると、サブカテゴリー、件数、小計などの詳細情報が表示されます。
ベンチマーク
比較対象がない場合、特定の不正使用率が何を意味するのか分かりにくいものです。0.02% の不審請求の申請率は良いのでしょうか、悪いのでしょうか。この答えは、ビジネスモデル、地域、その他多くの要因によって異なります。Radar は、不正使用の主要な指標についての競合企業との比較データを加盟店に提供し、Radar のパフォーマンスを向上させるための対策を支援します。
Radar には、このための専用のツールがあります。お客様の地域の企業および競合企業から収集したデータを集計したベンチマークです。
以下のベンチマークを表示できます。
- ブロック率: Radar ルール、高いリスクスコア、またはその他の理由により Stripe からブロックされた支払いの率。
- 不正利用に関する申請率: 顧客が不正利用として不審請求の申請を行った支払いの比率。
- 推定偽陽性率: お客様の Radar 設定によってブロックされる、不正使用ではない支払いの比率 (数値が高い場合、正当な支払いであるにもかかわらずブロックされている数が過剰に多いことを示しています)。
これらのベンチマークは、Radar の分析ページ全体にわたってチャートや表に埋め込まれています。これらのアイコンの上にマウスを合わせると、詳細が表示されます。
ベンチマークとプライバシー
Stripe では、他の加盟店がお客様のベンチマークを特定できないように細心の注意を払っています。
- お客様の地域の多くの企業を対象に地域のベンチマークを集計しているため、ここまで多数の企業の中で個々の競合企業を特定することは不可能です。
- 競合企業のベンチマークが表示されるのは、お客様のコホート (統計における同種集団) に多数の企業が存在する場合のみです。(競合企業のベンチマークが表示されない場合は、これが原因です。この場合でも、地域ベンチマークはコホートが大きいため表示されます。)
- 特定のベンチマークの比率では、各企業に付与される「票数」は 1 であるため、1 企業が貴社の業種で大きな占有率を保持していても、ベンチマーク全体に対する比率は小さくなります。
- 対象とされる不正使用イベントの一部は一般に稀であるため、処理する決済件数が多数の企業のみが算入されます。
ベンチマーキングからオプトアウトするには、Stripe までご連絡ください。オプトアウトすると、貴社のビジネスはベンチマークの計算に含まれなくなりますが、Radar の分析ページでは引き続きベンチマークを表示できます。
不正防止
Radar のアルゴリズムは、不正使用のリスクが疑われる支払いを評価し、それに応じた措置を講じます。Radar はデフォルトでリスクの高い支払いをブロックし、(Radar for Teams を利用できる場合は) 追加の不正検出ツールを提供するため、疑わしい支払いをブロックするための独自の基準を指定することができます。
未遂の支払いの件数には、1 件の購入に対する繰り返しの支払い処理を含み、Radar でふるい分けられたすべてのカード支払いリクエストが計上されています。
注
Stripe Terminal を使用して行われた対面カード支払いや、Stripe Billing を使用して行われた継続支払いは、Radar でのふるい分けの対象外です。
ブロックされた支払いは、Radar がブロックした未遂の支払いの件数を表します。支払いは、おおまかに次の 2 つの理由により Radar でブロックされます。
- Radar の機械学習モデルが、デフォルトの高リスクのブロックルールを適用することで、支払いを高リスクとして評価し、ブロックします。Radar はブロックしきい値をデフォルトで 75 に設定していますが、Radar for Teams のユーザーはこの値をリスク設定で調整できます。
- 支払いがお客様のいずれかのブロックルールに一致している。
ブロック率は、未遂の支払いのうちで Radar によりブロックされた支払いの比率です。
ブロックされた支払い額は、Radar がブロックした未遂の支払いの金額です (金額はお客様のデフォルト通貨で表示され、ほかの通貨での支払いには推定為替レートが適用されます)。
注
Stripe は、上記に「含まれない」他の理由によって支払いをブロックする場合があります (世界中で不正使用として認識されているとして拒否リストに記載されたカードで開始された支払い、制裁対象国から実行された支払いなど)。
また、「今後」の支払いのために顧客の認証情報を保存できるようにする SetupIntents は、Radar でふるい分けられている場合でも、こちらのデータには反映されません。
次のセクションには 2 つのビューが表示され、選択した期間内のブロック率の変化と、Radar の機械学習モデルと独自のブロックルールのそれぞれでブロックされた支払いの割合を把握できるようになっています。
Radar — 高いリスクスコアには、「リスクが高いために」ブロックされた支払いの件数、その合計金額、未遂の支払い全体に占めるブロック率が計上されます。これらの支払いには、お客様の高リスクのしきい値より高い Radar のリスクスコアが付与されたため、デフォルトの高リスクブロックルールによってブロックされています。
推定偽陽性率は、Radar の機械学習によって誤ってブロックされた、不正使用ではない支払いの予想確率です。この値は、これらの支払いに対する Radar のリスクレベルと、Stripe ネットワークのすべての支払いへのグローバルな評価結果を組み合わせて算出されています。
同様に Radar — ルールには、お客様のいずれかのブロックルールでブロックされた支払いの件数、その合計金額、未遂の支払い全体に占めるブロック率が計上されます。
ビジネスのニーズ、ブロック率または誤検知率に応じて、Radar の機械学習によってブロックされる不正利用の金額を調整することをお勧めします。Radar for Teams のユーザーは、支払いがブロックされるリスクのしきい値 (デフォルトでは 75) を、リスク設定で調整できます。ブロックするリスクスコアを上げると、許可される支払いが全体として増えますが、許可される不正利用も増える可能性があります。一方、ブロックするリスクスコアを下げると、より多くの不正利用をブロックできますが、全体として多くの支払いをブロックすることにもなります。
注
不正利用に関する不審請求の申請率と不審請求の申請アクティビティーを注意深く監視して、リスクのしきい値の変更に伴う影響を把握します。一般に、Radar のベストプラクティスに従うと、自社のシステムで Radar の機械学習モデルを最大限に活用できるようになります。
不正利用に関する申請
不正利用に関する申請セクションを使用して、ビジネスでの不正使用に関する不審請求の申請アクティビティを長期的に分析します。不正利用に関する申請とは、不正使用を理由として申請された不審請求です。
このチャートは、選択された期間内の支払いに対して申請された、不正利用に関する申請率 (実線) を表示しています。
カード保有者が支払いに対して不審請求を申請するまでに時間がかかることもありますが、ほとんどの不審請求の申請は支払い後 120 日以内に届きます。そのため、このチャートは過去 120 日間の、次のデータを表示します。
- すでに不審請求が申請された支払いのうち、直近の不審請求の申請率 (実線)。
- より最近の支払いに対するすべての不審請求の申請を受領した後で、予測される最大の不審請求の申請率 (破線)。
最終的な不審請求の申請率は、直近の不審請求の申請率と予想される最大の不審請求の申請率の中間に位置すると考えられます。この予想値は、Stripe ネットワーク全体における不審請求の申請の過去の統計と、ご使用のアカウントでの不審請求の申請アクティビティに基づいています。
不正利用に関する申請率のチャートは、申請が行われたときではなく、支払いが作成されたときを基準として、支払いに対して申請がされた割合を追跡します。このチャートは、どの支払いに対して不正利用に関する申請がされたかを示しているため、ビジネスにおける不正利用の状況をより正確に確認できます。 たとえば、不正利用率のチャートを使用して、特定の休日セールで行われた支払いで、通常よりも多くの不正利用に関する申請が発生したかを確認できます。
不審請求の申請までの平均時間の基準は、選択した期間内の支払いに対して不正使用による不審請求が申請されるまでの平均時間を測定します。想定範囲は 1 ~ 120 日です。
不審請求の申請
このセクションでは、カード保有者が任意の理由により不審請求の申請を行った、支払いの傾向を特定できます。想定外の変化を示す不審請求の申請アクティビティを探し、ビジネスにおける不正使用パターンの変化を識別して、不審請求の申請と不正使用を防止するための措置を講じます。
このセクションの上部にある総数は、受領済みの不審請求の申請の合計件数、承諾するか異議を申し立てるか決定する必要がある未解決の不審請求の申請の件数、および関連する不審請求が申請された金額 (不審請求の申請の処理手数料を除く、不審請求を申請された支払いの合計金額) を合計したものです。主張が認められた率は、不審請求の申請のうち、お客様の主張が認められたパーセンテージです。
注
このデータでは、照会 (これは不正使用による支払いの早期警告として機能する場合があります) は、実際の不審請求の申請に発展したときにのみ計上されます。
受領済みの不審請求の申請のチャートは、不審請求の申請アクティビティを表し、不審請求の申請の作成日までに、指定した期間内の成功した支払いに対して申請された不審請求をプロットします。このチャートには、受領済みの不審請求の申請を対象に不審請求の申請理由別の内訳のテーブルが付属しており、裏付けとなる反証資料を提出して対応した不審請求の申請の件数と、お客様の主張が認められた件数についての情報が表示されます。この内訳には、確認された件数の多い上位 3 タイプの不審請求の申請のみが表示されます。不審請求の申請レポートをダウンロードすると、すべての不審請求の申請理由を示したより詳細なビューを確認することができます。
手動レビュー
Radar for Teams のユーザーは、このセクションを使用して、レビューの対象になった支払いの現在の状態と結果を分析できます。
左側の手動レビューに送信済みのチャートには、指定した期間内にレビューリストに送られた支払いの数が表示されます。支払いをレビューして措置を講じると、右側の内訳のテーブルが更新されて、承認済み、返金済み、不審請求の申請済み、または現在レビュー中のレビュー件数が表示されます。
注
現在レビュー中の支払いに対し、顧客が不審請求を申請した場合には、そのレビューは自動的に終了します。
不審請求の申請率 (承認済みのレビューのうち) は、調査後に承認されたものの、最終的にカード保有者によって不審請求が申請されたレビューの割合を表しています。カード保有者が支払いに対して不審請求を申請する理由はいくつかありますが、支払いを承認する前に注意深くレビューして、この比率をある程度低く抑える必要があります。
ダッシュボードを使用
複数通貨を処理する
ビジネス全体の不正使用の傾向について包括的なビューを提供するために、このダッシュボードでは不正使用データをすべての通貨で合計してから、日ごとの外貨為替レートを使用してすべての金額をデフォルト通貨に換算します。
データの可用性と日付範囲
Stripe は、毎日午前 12:00 UTC からお客様の全データを計算します。各日のデータには、午前 12:00 UTC から午後 11:59 UTC の間に発生するすべてのアカウントアクティビティが含まれます。Radar アナリティクスのデータは、このダッシュボードで 24 時間以内に利用可能になります。
ページを読み込む際、レポートは過去 6 カ月のデータを表示するようにデフォルト設定されています。過去の月をドロップダウンメニューから選択したり、過去 4 週間、3 カ月、6 カ月、1 年の期間を選択したりできます。すべてのチャートとテーブルは、上部の日付選択セレクタで調整されます。
データソースをダウンロードして調査する
各チャートの右上にはダウンロードリンクがあり、これを使用してチャート内のデータを CSV 形式でダウンロードできます。Sigma にアクセスできるユーザは、同じく各チャートの右上にあるSigma で表示リンクを使用して、データをより詳細に分析することもできます。デフォルトでは、Sigma はチャートおよび CSV ファイルに含まれるデータを生成する SQL クエリを開きます。このクエリを変更して、詳しく把握したい傾向をより深く掘り下げることができます。