不正ゲーム③

Carole.Ann

連載の最終回は、ビジネスルール/デシジョン管理テクノロジーによる不正検知について整理してきましょう。

 

不正行為を防ぐためのインテリジェンス

不正空間という言葉は、非常に興味深い1つの視点です。それは、動いているターゲットを意味するものです。不正検知チームは、新しい謎の解決、不正防止のための計画改定を絶え間なく行う必要があります。もし、皆さんが私のように謎解きが好きであれば、不正の挑戦にそそのかされてはいけません。

 

ルール分析者は、不正者を知らせてくれるルールを発見する必要があります。それも、できる限り包括的に、できる限り正確に、できる限り速く。それらのビジネスルールの首尾具合を追跡するために典型的に使われる指標は、ヒット率キャッチ率です。前者は、トランザクションにフラグを立てる際、そのフラグがどの程度の不正の疑義を捕まえられそうかを示すものです。後者は、全ての不正取引の中からどれくらいの数を捕まえられたかを示しものです。

 

明白な目標とそれを追跡するための方法を持つことは大きなスタートとなりますが、ビジネスルールを発見する中核となる課題は解決してくれません。ルール分析者は、典型的にはケースワーカーの知見をベースにした自身の直感、大量のデータから導出される知見の双方に頼らなければなりません。アナリティクスは、不正検知部門の非常に重要なツールです。

 

この背景を心に刻むことによって、ビジネスルール/デシジョン管理テクノロジーに対するビジネスケースがはじめて鮮明になります。変更スピード、不正検知の基準を改善するための反復的なニーズは、従来のソフトウェア開発と全く相容れるものではありません。eBayでは年間20,000もの変更をしているのです。これを行う唯一の方法は、ビジネス分析者に自分自身で不正検知のためのルール変更できる権限を与える一方で、ITチームはデータアクセスと演算処理のスピードの改善に集中することです。結果として、不正と戦う企業のROIは、適切にルールを捕捉し、それを迅速にオペレーションへ組み込むことにより高まります。

 

私が示した不正の事例は、皆さんが不正を行うことを後押しするものではありません。これらのスキームの全ては、現在においては既に自動的にビジネスルールによってフラグを立てられています!

 

(Carole Ann)

Carole Ann女史は、米国Sparkling Logic社の創設者であり、ブレイズ・コンサルティングのパートナーです。当ブログ記事は、ご本人の許可を得て翻訳したものです。