不正検知サービス
オンライン決済での
不正使用を高精度で検知。
実行計画で求められる
不正使用対策へ対応可能。
エンドユーザーのユーザー情報(端末・アクセス元情報など含む)、注文内容、配送先情報など様々な情報から商品・サービスの提供前に不正利用かどうか確認することが可能なサービスです。事前に不正利用を検知することで、不正取引による被害金の負担やチャージバックリスクを最小限に抑えることができます。
不正検知サービス
ラインナップ
次のサービスを特別価格にてご案内いたします。
| 不正チェッカー（不正注文対策） | Sift | |
|---|---|---|
| サービス |
|
|
| 対策タイプ | 配送先情報、属性・行動分析 | 属性・行動分析 |
| 特徴 | • 不正注文対策を業界最安値クラスで実現 • 最短2週間で導入可能 • 累計110,000サイトを超える導入サイトからの不正情報共有 |
• 顧客ごとに自動カスタマイズされリアルタイムに進化する AI/機械学習モデルが取引のリスクを判定 • サイト内でのユーザーの行動もモニタリングし、不正パターンを検知（ふるまい検知） • 業界トップクラス、34,000以上のサイト/アプリでの導入実績 |
| 機能 | ルールベース | AI/機械学習モデルによるリスク判定 |
| システム連携パターン | CSV | API |
| 導入スケジュール | 最短2週間 | 1〜3ヶ月程度 |
| 不正チェッカー（不正注文対策） | Sift | |
|---|---|---|
| サービス |
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| 対策タイプ | 配送先情報、属性・行動分析 | 属性・行動分析 |
| 特徴 | • 不正注文対策を業界最安値クラスで実現 • 最短2週間で導入可能 • 累計110,000サイトを超える導入サイトからの不正情報共有 |
• 顧客ごとに自動カスタマイズされリアルタイムに進化する AI/機械学習モデルが取引のリスクを判定 • サイト内でのユーザーの行動もモニタリングし、不正パターンを検知（ふるまい検知） • 業界トップクラス、34,000以上のサイト/アプリでの導入実績 |
| 機能 | ルールベース | AI/機械学習モデルによるリスク判定 |
| システム連携パターン | CSV | API |
| 導入スケジュール | 最短2週間 | 1〜3ヶ月程度 |
