リスク評価

Stripe Radar の中核は適応能力を持つ機械学習システムで、リアルタイムで各支払いのリスクレベルを評価します。各支払いについて何百もの信号を使用し、何百万ものビジネスのネットワーク全体のデータを活用して、支払いが不正使用である可能性を予測します。

Stripe の機械学習システムは柔軟で適応力があり、新しい顧客の購入パターンや取引の特徴を継続的に学習します。また、支払いが不正利用と判断された際にはお客様からのフィードバックを取り込みます。

Radar を使用する状況

Radar はリスクを評価し、3 タイプの Stripe API オブジェクト (Charge (支払い)、PaymentIntent (支払いインテント)、SetupIntent (支払い方法設定インテント)) のルールを実行します。Radar のルールは以下の 4 つのアクションをとるように設計されています。

• 3DS 認証をリクエストする
• オブジェクトの作成を許可する
• オブジェクトの作成をブロックする
• Charge の作成を審査する

以下のテーブルは、各タイプの API オブジェクトに対して Radar がどのルールを実行するかを示したものです。

SetupIntents 用の Radar は Radar 設定で有効にできます。

リスクの結果

Stripe の機械学習モデルは、支払いが不正使用である可能性を評価します。この判断は、以下の 5 つの値のいずれかで示されます。

• 高リスク
• 比較的高いリスク
• 通常リスク
• 未評価
• 不明なリスク

各支払いには、リスク評価の「結果」が含まれます。

Radar for Teams のユーザーには、支払いページのリスクに関するインサイトセクションが表示され、支払いに特定のリスクレベルとスコアが割り当てられた理由の詳細が示されます。

カード発行会社が支払いを拒否した場合、Stripe はカード発行会社から受け取った情報もすべて結果の一部として含めます。

各支払いの結果は、ダッシュボードで支払いを表示して確認するか、API で Charge (支払い) オブジェクトの Outcome 属性の一部として確認できます。

高リスクの支払い

Stripe は、不正利用である可能性が高いと判断した場合、支払いを高リスクとして報告します。このリスクレベルの支払いは、デフォルトでブロックされます。

高リスクの支払いの Charge オブジェクトでは、risk_level は highest に設定されます。

...
"outcome":
{
  "network_status": "not_sent_to_network",
  "reason": "highest_risk_level",
  "risk_level": "highest",
  "risk_score": 92, // Provided only with Stripe Radar for Fraud Teams
  "seller_message": "Stripe blocked this charge as too risky.",
  "type": "blocked",
}
...

正当であると判明している支払いを Stripe Radar がブロックした場合には、ダッシュボードを使用してブロックを解除できます。この場合、ダッシュボードで支払いを表示し、許可リストに追加をクリックします。支払いを許可リストに追加してもその支払いの再試行は行われませんが、そのカードまたはメールアドレスを使用した以降の支払いは Stripe Radar でブロックされなくなります。

比較的高いリスクの支払い

比較的高いリスクの支払いは、不正利用である可能性が高くなります。このリスクレベルの支払いは、Stripe Radar によってデフォルトで許可されています。Stripe Radar for Teams が比較的高いリスクの支払いを自動的に審査リストに配置するため、お客様は支払いを精査することができます。

比較的高いリスクの支払いの Charge オブジェクトでは、risk_level は elevated に設定されます。

...
"outcome": {
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": "elevated_risk_level",
  "risk_level": "elevated",
  "risk_score": 56, // Provided only with Stripe Radar for Fraud Teams
  "seller_message": "Stripe evaluated this charge as having elevated risk, and placed it in your manual review queue.",
  "type": "manual_review"
}
...

通常リスクの支払い

リスクが通常と評価されている支払いは、比較的高いリスクレベル、または高リスクレベルの支払いと比べて不正利用を強く示す兆候はそれほどありません。しかし、そのような注文に対応する際にも、注意を怠らないでおくことをお勧めします。通常リスクの支払いが不正利用であることもあり、また注文プロセスの後で発生する不正利用のタイプも存在します。

通常リスクで支払いに成功した Charge オブジェクトでは、risk_level は normal に設定されます。

...
"outcome":
{
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": null,
  "seller_message": "The charge was authorized.",
  "risk_level": "normal",
  "risk_score": 23, // Provided only with Stripe Radar for Fraud Teams
  "type": "authorized",
}
...

未評価

カード以外による支払い、リスクレベルを公に割り当てる以前のカード支払い、加盟店が Radar 不正使用リスク評価を使用しない場合、支払いに対するリスクレベルは not_assessed に設定されます。

リスク未評価の支払いの Charge オブジェクトでは、risk_level は not_assessed に設定されます。

...
"outcome": {
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": "not_assessed_risk_level",
  "risk_level": "not_assessed",
  "seller_message": "Your business has opted out of Radar fraud risk assessments.",
  "type": "authorized"
}
...

不明なリスクの支払い

珍しいケースではありますが、エラーが発生してリスク評価が失敗することがあります。このようなケースでは、Stripe は支払いのリスクを不明として報告します。

リスクが不明な支払いの Charge オブジェクトでは、risk_level は unknown に設定されます。

...
"outcome": {
  "network_status": "approved_by_network",
  "reason": "unknown_risk_level",
  "risk_level": "unknown",
  "seller_message": "Something went wrong while evaluating this payment. Our engineers have been notified and we’ll look into this as soon as possible.",
  "type": "authorized"
}
...

ダッシュボードで特定のリスクレベルを検索する

risk_level検索用語と希望のリスクレベルを使用して、特定のリスクレベルの支払いを検索できます。たとえば、risk_level:highest を検索すると、リスクレベルが高いすべての支払いリストが返されます。同様に、risk_level:elevated を検索すると、リスクレベルが比較的高いすべての支払いリストが返されます。

リスク評価に関するフィードバック

Stripe ではネットワーク全体の情報を使用して支払いを評価しますが、お客様は顧客とのやり取りから、支払いに関するさらに多くの情報が得られることがあります。Stripe の機械学習モデルはフィードバックを取り入れているため、お客様が不正利用と考える支払いを返金し、報告することで、Stripe の不正利用検知のアルゴリズムをさらに強化することができます。

不正使用の支払いを返金することで、Stripe の不正使用検知アルゴリズムを改善し、返金された支払いと今後の同様の支払いに対するリスク評価の精度を高めることができます。

To refund a payment and mark it as fraudulent, view the payment in the Dashboard and then:

1. Click Refund.
2. Select Fraudulent as the Reason.
3. Provide a brief explanation.

または、API を使用して返金を作成する際に、reason の値に fraudulent を使用して支払いが不正利用であることを示すこともできます。これにより、その支払いに関連付けられたメールアドレスとカードフィンガープリントが、デフォルトのメールアドレスとカードフィンガープリントブロックリストに追加されます。

# Set your secret key. Remember to switch to your live secret key in production.
# See your keys here: https://dashboard.stripe.com/apikeys
Stripe.api_key = 
'sk_test_4eC39HqLyjWDarjtT1zdp7dc'

# If you haven't refunded the charge, you can do so and let Stripe
# know it was fraudulent in one step.
Stripe::Refund.create({
  charge: '{{CHARGE_ID}}',
  reason: 'fraudulent',
})

# If you already refunded the charge (without specifying the
# 'fraudulent' reason), you can still let us know it was fraudulent.
Stripe::Charge.update(
  '{{CHARGE_ID}}',
  {
    fraud_details: {
      user_report: 'fraudulent',
    },
  }
)

Stripe のモデルのパフォーマンスを測定し、今後のモデル開発に利用できるデータを取得するため、Stripe では支払いの一部で報告されたリスクスコアを変更しています。これにより、Stripe は誤検出率や再現率のような主要指標を許容範囲内におさめ、モデルのパフォーマンスを継続的に向上させることができます。

Stripe Radar の機械学習モデルの保護からのオプトアウトを希望する場合には、サポートチームまでご連絡ください。