Mastercard Decision Intelligence Pro：生成AIを使う不正リスク判定

どの企業の事例か

世界的な決済テクノロジー企業であるMastercardの事例です。同社はクレジットカードの不正利用という長年の課題に対し、AIを活用してリアルタイムで取引リスクを評価するシステム「Decision Intelligence」を構築し、カード発行会社である金融機関向けに提供しています。

解決したかった課題

Eコマースの拡大などに伴い、クレジットカードの不正利用は巧妙化し、その手口も多様化しています。従来のルールベースの不正検知システムでは、新たな手口への対応が遅れたり、正規の取引を誤ってブロックしてしまう「誤検知（フォールスポジティブ）」が顧客体験を損なったりする課題がありました。

AIをどう使ったか

MastercardのDecision Intelligenceは、決済時に取引の不正リスクをスコア化し、カード発行会社の承認判断を支援します。Decision Intelligence Proは、取引単体だけでなく口座、購入、加盟店、端末などの関係をグラフ技術と生成AIで分析し、より多くの文脈からリスクを評価します。最終的な承認・拒否の運用は発行会社側の仕組みと組み合わせて行われます。

導入効果と見るべきポイント

• ▸Mastercardによると、Decision Intelligence Proは1兆件のデータポイントを分析し、不正検知率を平均20%改善しました。個別の事例では最大300%の改善が報告されています。
• ▸同社は誤検知を85%以上減らしたとも説明しています。これらはMastercardが公表した集計値で、すべての導入先に同じ効果を保証するものではありません。
• ▸グラフ技術と生成AIを承認時のリスク判定に組み合わせ、正規取引を止める摩擦も減らすことが狙いです。

日本企業が参考にできること

膨大なトランザクションデータを扱う金融、小売、通信などの業界では、同様のアプローチでリアルタイムのリスク評価や不正検知が可能です。自社ですべてを開発するのではなく、Mastercardのような企業が提供するAIサービスをAPI経由で利用することも、迅速な導入のための有効な選択肢となります。顧客体験を損なわずにセキュリティを強化するというバランス感覚は、多くの企業にとって重要な示唆を与えてくれるでしょう。

参考リンク