AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
2024年

Stripe

AI不正検知システム「Radar」を拡張し、ACH・SEPA決済にも対応。1,000以上の特徴量を100ms以下で分析。NVIDIAとの協業で検知精度を向上させ、不正率10%削減を達成。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域海外
導入段階全社展開
使用ツールStripe Radar、Radar Assistant(自然言語ルール設定)、NVIDIA AI基盤

背景・課題

オンライン決済の不正取引は年々高度化し、従来のルールベース検知では対応が困難に。カード決済だけでなく銀行振込(ACH/SEPA)の不正も増加していた。

取り組み内容

AIが取引ごとに1,000以上の特徴量を100ミリ秒以下で分析し不正確率を判定。2024年にACH・SEPA決済への対応を拡大。自然言語で不正ルールを設定できる「Radar Assistant」も発表。NVIDIAとの協業で検知モデルの速度と精度を向上。

成果・効果

不正率10%削減、SEPA不正42%削減、ACH不正20%削減、100ms以下で1,000+特徴量を分析

Radar導入企業の不正率が平均10%低下。SEPA決済の不正を42%、ACH決済の不正を20%削減。数百万の加盟店のデータでモデルを継続学習。

教訓・ポイント

決済不正検知はネットワーク効果が重要。多数の加盟店のデータで学習したモデルが個別企業よりも高精度な検知を実現する。自然言語インターフェースで非技術者もルール設定可能にすることが運用の鍵。

元記事を読む