一見すると、単純な返品や定型的な紛争のように見えます。しかし、多くの取引の背後には、しばしば友好的詐欺と誤解される成長しつつある問題があります。これは第一者詐欺の一形態であり、組織に大きな損失をもたらし、消費者によってますます標準化されつつあります。かつては友好的詐欺と呼ばれることもありましたが、組織の返品プロセスを悪用することに何の benign もありません。さらに問題なのは、増え続ける消費者が、自分が注文し受け取った商品やサービスの支払いを正当化しないと感じていることです。しかし、第一者詐欺と戦うために重要な情報の多くは、すでに多くの銀行の手の届くところにあります。最近のPaymentsJournalポッドキャストでは、Quavoのプロダクトマネージメント副社長のCraig Agulnek、Equifaxの戦略・実行責任者 Brady Harrison、Javelin Strategy & Researchの上級詐欺分析官 Jennifer Pittが、金融機関がこのデータを特定し、第一者詐欺防止策をワークフローに組み込むためにどのように活用できるかについて議論しました。背景から最前線へ--------------------第一者詐欺に対処する際の課題の一つは、その範囲が非常に広いことです。例えば、顧客が自分の明細書上の有効な取引を認識できず、誤って紛争を申し立てる場合があります。逆に、第一者詐欺は、悪意のある者のネットワークが企業の脆弱性を特定し、悪用した結果である場合もあります。詐欺の運用は常に組織の悩みの種ですが、同じくらい憂慮すべきは、より広範な消費者の考え方です。「多くの人が、『これは大丈夫、商人をだまそう』と感じている」と Harrisonは述べました。「インフレや生活費の上昇、その他の圧力の中で、多くの人が『この商品には支払いたくない』と感じているのです。すべての注文や試みではありませんが、私もクイックサービスレストランと話したことがありますが、5回目や10回目の注文だけで、『支払いたくない』と言う人もいます。」一部の消費者は、より大きな商人と取引する際に、この種の詐欺に関与しやすくなる傾向があります。彼らは、コストをより簡単に吸収できると考えているからです。低額の不正返品はほとんど影響がないと感じていても、これらの料金はすぐに積み重なります。「第一者詐欺は、背景から前線の問題へと移行しています」と Agulnekは述べました。「これは全クレジットカード詐欺の約70％を占めており、年間1320億ドルのコストがかかっています。つまり、例外的な問題ではなく、主要な問題の大部分を占めているのです。」「私たちが見ているのは、非常に速い加速です」と彼は言います。「2024年には、79％の商人が第一者詐欺を経験したと報告しており、前年はわずか34％でした。このような増加は、遅く動いているわけではなく、非常に速いトレンドであることを示しています。ソーシャルメディアの影響や、追加資金を得たりシステムを悪用したりするためのトレンドが急速に広まるのです。」未開拓のデータソース--------------------顧客の期待が高まることで、これらの問題は悪化しています。今日、消費者は即時対応や迅速な返金を求め、質問も少なく済ませたいと考えています。これにより、金融機関は紛争を迅速に解決することを余儀なくされています。その結果、取引量の増加、顧客期待の高まり、意図的な悪用の増加、そして誤りの余地が少なくなるという状況に直面しています。しかし、これらの期待を高めたのと同じ技術は、金融機関にとっても有益です。さらに良いことに、多くの金融機関はすでにこれらの能力を持っています。「金融機関はこれらのデータソースにアクセスできますが、それらはしばしば孤立している」と Agulnekは述べました。「クレーム履歴が最も重要です。多くの銀行や信用組合は、紛争を一つずつ見ているだけで、数ヶ月や数年にわたるパターンを見ていません。誰がどれくらい頻繁に申し立てているのか、購入後どれくらい早く紛争を申し立てるのか、また、商人や商人の種類による繰り返し行動があるのかどうかです。」多くの組織は、突然のデバイス変更、ログイン行動の変化、異常なアカウント活動などの豊富な行動データにアクセスできます。これらのシグナルは、紛争が申し立てられる前に現れることが多いですが、実際にチャージバック段階に達し、料金が発生するまで、レビューに組み込まれることはほとんどありません。さらに、商人や取引の文脈から得られるデータも十分に活用されていません。特定の商人タイプ、フルフィルメントモデル、サブスクリプションの行動は、第一者詐欺が起こりやすい予測可能な摩擦点を生み出します。これらのデータソースに埋め込まれたリスクシグナルを活用しないと、対応策について明確な指針を持てないことが多いです。「難しいのは、通常の詐欺や紛争プログラムの下での真の第三者紛争と、もう一つのカテゴリーとしてカウントされている可能性のあるものとを効率的に区別できていないことです」と Harrisonは述べました。「友好的詐欺師—システムを悪用している人々—をどう区別するか、そのフィードバックは、早期に正しい結論に導くのに役立ちます。」サンドボックスからの脱出--------------------自組織内のリスクシグナルを特定するのに優れている金融機関でさえ、第一者詐欺から免れることはできません。より多くの金融サービス企業が、かつてないほど多様な商品を提供しているため、組織はもはや自分のドメイン内のデータだけに頼ることはできません。「私は大きな旅行カードの利用者です。私のDDA口座だけを見ると、私のリワードクレジットカードの通常の取引額についての詳細はわかりません」と Harrisonは述べました。「また、私と妻はクレジットカードを共有しているため、Bradyの紛争データだけを見ると、ほとんどの紛争が妻のカードに集中していることを見逃すかもしれません。なぜなら、そのカードが使われたり盗まれたりしているからです。」このように多くの製品が普及していると、個人の財務状況を明確に把握するのは難しいことです。金融機関は、顧客の家庭、デバイス、物理的な場所などの追加要素も考慮し、より完全で正確な見解を得る必要があります。「同じ家庭に住む人々は、銀行関係も同じである傾向がありますが、現代のフィンテック企業が子供向けの金融教育アプリを提供している場合もあります。これらをどう結びつけて、安全に行うかが課題です」と Agulnekは述べました。「膨大なデータを活用すれば、それらのリンクを見つけ出し、結びつけることができます」と彼は言います。「さまざまな金融機関の全体像を見ながら、その人のプロフィールを分解していくことが可能です。」詳細の共有------------多くの金融機関は、顧客の保護されたデータを共有することに消極的でしたが、より広範な金融サービスエコシステムへの参加は不可欠となっています。悪意のある者は、ネットワーク全体でデータやツールを迅速に共有することで優位に立ちます。これは銀行が無視できない敏捷性です。「昨年起きたTikTok/Chaseの不正アクセスの問題をご存知かもしれません」と Pittは述べました。「要は、ある人が『ChaseのATMに行き、偽の小切手や自分の口座残高を超える金額の小切手を入れると、すぐに現金を引き出せる』と投稿したのです。」「Chaseは素早く対応し、この問題を止めましたが、その後、詐欺師たちはソーシャルメディアで『Chaseはこれを解決した。まだ解決していない他の銀行に行こう』と呼びかけました」と彼女は続けました。「残念ながら、他の銀行も同じ詐欺に遭いました。もし彼らがこの協力と情報共有に参加していれば、そのような詐欺に遭うことはなかったでしょう。」データ共有への躊躇や、レガシーシステムの制約、複雑な規制・コンプライアンス環境など、統一された金融サービスデータソリューションの開発を妨げる障壁もあります。それでも、第一者詐欺のコスト増加は、組織がデータを秘匿し続けることを不可能にしています。「紛争の管理には50ドルから数百ドルかかると聞いています」と Harrisonは述べました。「これらの紛争のうち、いくつを排除できるかを考えると、『どうやって外部の情報を得て、その消費者や個々の取引について詳細を把握できるか』が重要です。」過剰対応を避ける------------------経済や小売業の課題が改善する前に、第一者詐欺を抑制する措置を講じることが重要です。持続的なインフレ、消費者の圧力の継続、第一者詐欺の社会的受容の拡大は続く見込みです。これらの課題にもかかわらず、金融機関は紛争制御を過度に強化して対応すべきではありません。「銀行と紛争を起こし、証明や書類の提出を強要された場合、それはその金融機関との一度きりの経験になるでしょう」と Harrisonは述べました。「過剰な対応は必要ありません。重要なのは、取引や出来事を仕分けし、正当な紛争と悪用している人々を区別することです。」第一者詐欺の特定は特に小規模な金融機関にとって難しいですが、QuavoのQFD®のようなプラットフォームは、既に生成されているデータの価値を最大化し、取引全体の洞察をつなげて大きな絵を明らかにします。「これが私たちのアプローチの要点です」と Agulnekは述べました。「QFDは重要な内部シグナルを統合し、異なる金融機関間のアイデンティティを追加して、これらのシグナルの意味を高めます。ルーチン作業を自動化し、意思決定のポイントにインテリジェンスを導入することで、詐欺はより早く解決され、本当に重要なことに集中できるようになります。」「このスピードは、カードやアカウントの利用を促進し、トップ・オブ・ウォレットの優先度を高め、アカウント所有者の信頼を強化し、より効率的で拡張性のある運営を実現します。これらはすべて、金融機関にとっての勝利であり、顧客側から見てもメリットです」と彼は締めくくりました。
返品、紛争、そしてファーストパーティ詐欺の台頭
一見すると、単純な返品や定型的な紛争のように見えます。しかし、多くの取引の背後には、しばしば友好的詐欺と誤解される成長しつつある問題があります。これは第一者詐欺の一形態であり、組織に大きな損失をもたらし、消費者によってますます標準化されつつあります。
かつては友好的詐欺と呼ばれることもありましたが、組織の返品プロセスを悪用することに何の benign もありません。さらに問題なのは、増え続ける消費者が、自分が注文し受け取った商品やサービスの支払いを正当化しないと感じていることです。
しかし、第一者詐欺と戦うために重要な情報の多くは、すでに多くの銀行の手の届くところにあります。
最近のPaymentsJournalポッドキャストでは、Quavoのプロダクトマネージメント副社長のCraig Agulnek、Equifaxの戦略・実行責任者 Brady Harrison、Javelin Strategy & Researchの上級詐欺分析官 Jennifer Pittが、金融機関がこのデータを特定し、第一者詐欺防止策をワークフローに組み込むためにどのように活用できるかについて議論しました。
背景から最前線へ
第一者詐欺に対処する際の課題の一つは、その範囲が非常に広いことです。例えば、顧客が自分の明細書上の有効な取引を認識できず、誤って紛争を申し立てる場合があります。逆に、第一者詐欺は、悪意のある者のネットワークが企業の脆弱性を特定し、悪用した結果である場合もあります。
詐欺の運用は常に組織の悩みの種ですが、同じくらい憂慮すべきは、より広範な消費者の考え方です。
「多くの人が、『これは大丈夫、商人をだまそう』と感じている」と Harrisonは述べました。「インフレや生活費の上昇、その他の圧力の中で、多くの人が『この商品には支払いたくない』と感じているのです。すべての注文や試みではありませんが、私もクイックサービスレストランと話したことがありますが、5回目や10回目の注文だけで、『支払いたくない』と言う人もいます。」
一部の消費者は、より大きな商人と取引する際に、この種の詐欺に関与しやすくなる傾向があります。彼らは、コストをより簡単に吸収できると考えているからです。低額の不正返品はほとんど影響がないと感じていても、これらの料金はすぐに積み重なります。
「第一者詐欺は、背景から前線の問題へと移行しています」と Agulnekは述べました。「これは全クレジットカード詐欺の約70％を占めており、年間1320億ドルのコストがかかっています。つまり、例外的な問題ではなく、主要な問題の大部分を占めているのです。」
「私たちが見ているのは、非常に速い加速です」と彼は言います。「2024年には、79％の商人が第一者詐欺を経験したと報告しており、前年はわずか34％でした。このような増加は、遅く動いているわけではなく、非常に速いトレンドであることを示しています。ソーシャルメディアの影響や、追加資金を得たりシステムを悪用したりするためのトレンドが急速に広まるのです。」
未開拓のデータソース
顧客の期待が高まることで、これらの問題は悪化しています。今日、消費者は即時対応や迅速な返金を求め、質問も少なく済ませたいと考えています。これにより、金融機関は紛争を迅速に解決することを余儀なくされています。
その結果、取引量の増加、顧客期待の高まり、意図的な悪用の増加、そして誤りの余地が少なくなるという状況に直面しています。しかし、これらの期待を高めたのと同じ技術は、金融機関にとっても有益です。さらに良いことに、多くの金融機関はすでにこれらの能力を持っています。
「金融機関はこれらのデータソースにアクセスできますが、それらはしばしば孤立している」と Agulnekは述べました。「クレーム履歴が最も重要です。多くの銀行や信用組合は、紛争を一つずつ見ているだけで、数ヶ月や数年にわたるパターンを見ていません。誰がどれくらい頻繁に申し立てているのか、購入後どれくらい早く紛争を申し立てるのか、また、商人や商人の種類による繰り返し行動があるのかどうかです。」
多くの組織は、突然のデバイス変更、ログイン行動の変化、異常なアカウント活動などの豊富な行動データにアクセスできます。これらのシグナルは、紛争が申し立てられる前に現れることが多いですが、実際にチャージバック段階に達し、料金が発生するまで、レビューに組み込まれることはほとんどありません。
さらに、商人や取引の文脈から得られるデータも十分に活用されていません。特定の商人タイプ、フルフィルメントモデル、サブスクリプションの行動は、第一者詐欺が起こりやすい予測可能な摩擦点を生み出します。
これらのデータソースに埋め込まれたリスクシグナルを活用しないと、対応策について明確な指針を持てないことが多いです。
「難しいのは、通常の詐欺や紛争プログラムの下での真の第三者紛争と、もう一つのカテゴリーとしてカウントされている可能性のあるものとを効率的に区別できていないことです」と Harrisonは述べました。「友好的詐欺師—システムを悪用している人々—をどう区別するか、そのフィードバックは、早期に正しい結論に導くのに役立ちます。」
サンドボックスからの脱出
自組織内のリスクシグナルを特定するのに優れている金融機関でさえ、第一者詐欺から免れることはできません。より多くの金融サービス企業が、かつてないほど多様な商品を提供しているため、組織はもはや自分のドメイン内のデータだけに頼ることはできません。
「私は大きな旅行カードの利用者です。私のDDA口座だけを見ると、私のリワードクレジットカードの通常の取引額についての詳細はわかりません」と Harrisonは述べました。「また、私と妻はクレジットカードを共有しているため、Bradyの紛争データだけを見ると、ほとんどの紛争が妻のカードに集中していることを見逃すかもしれません。なぜなら、そのカードが使われたり盗まれたりしているからです。」
このように多くの製品が普及していると、個人の財務状況を明確に把握するのは難しいことです。金融機関は、顧客の家庭、デバイス、物理的な場所などの追加要素も考慮し、より完全で正確な見解を得る必要があります。
「同じ家庭に住む人々は、銀行関係も同じである傾向がありますが、現代のフィンテック企業が子供向けの金融教育アプリを提供している場合もあります。これらをどう結びつけて、安全に行うかが課題です」と Agulnekは述べました。
「膨大なデータを活用すれば、それらのリンクを見つけ出し、結びつけることができます」と彼は言います。「さまざまな金融機関の全体像を見ながら、その人のプロフィールを分解していくことが可能です。」
詳細の共有
多くの金融機関は、顧客の保護されたデータを共有することに消極的でしたが、より広範な金融サービスエコシステムへの参加は不可欠となっています。悪意のある者は、ネットワーク全体でデータやツールを迅速に共有することで優位に立ちます。これは銀行が無視できない敏捷性です。
「昨年起きたTikTok/Chaseの不正アクセスの問題をご存知かもしれません」と Pittは述べました。「要は、ある人が『ChaseのATMに行き、偽の小切手や自分の口座残高を超える金額の小切手を入れると、すぐに現金を引き出せる』と投稿したのです。」
「Chaseは素早く対応し、この問題を止めましたが、その後、詐欺師たちはソーシャルメディアで『Chaseはこれを解決した。まだ解決していない他の銀行に行こう』と呼びかけました」と彼女は続けました。「残念ながら、他の銀行も同じ詐欺に遭いました。もし彼らがこの協力と情報共有に参加していれば、そのような詐欺に遭うことはなかったでしょう。」
データ共有への躊躇や、レガシーシステムの制約、複雑な規制・コンプライアンス環境など、統一された金融サービスデータソリューションの開発を妨げる障壁もあります。
それでも、第一者詐欺のコスト増加は、組織がデータを秘匿し続けることを不可能にしています。
「紛争の管理には50ドルから数百ドルかかると聞いています」と Harrisonは述べました。「これらの紛争のうち、いくつを排除できるかを考えると、『どうやって外部の情報を得て、その消費者や個々の取引について詳細を把握できるか』が重要です。」
過剰対応を避ける
経済や小売業の課題が改善する前に、第一者詐欺を抑制する措置を講じることが重要です。持続的なインフレ、消費者の圧力の継続、第一者詐欺の社会的受容の拡大は続く見込みです。
これらの課題にもかかわらず、金融機関は紛争制御を過度に強化して対応すべきではありません。
「銀行と紛争を起こし、証明や書類の提出を強要された場合、それはその金融機関との一度きりの経験になるでしょう」と Harrisonは述べました。「過剰な対応は必要ありません。重要なのは、取引や出来事を仕分けし、正当な紛争と悪用している人々を区別することです。」
第一者詐欺の特定は特に小規模な金融機関にとって難しいですが、QuavoのQFD®のようなプラットフォームは、既に生成されているデータの価値を最大化し、取引全体の洞察をつなげて大きな絵を明らかにします。
「これが私たちのアプローチの要点です」と Agulnekは述べました。「QFDは重要な内部シグナルを統合し、異なる金融機関間のアイデンティティを追加して、これらのシグナルの意味を高めます。ルーチン作業を自動化し、意思決定のポイントにインテリジェンスを導入することで、詐欺はより早く解決され、本当に重要なことに集中できるようになります。」
「このスピードは、カードやアカウントの利用を促進し、トップ・オブ・ウォレットの優先度を高め、アカウント所有者の信頼を強化し、より効率的で拡張性のある運営を実現します。これらはすべて、金融機関にとっての勝利であり、顧客側から見てもメリットです」と彼は締めくくりました。