このブログは、JP_Stripes Advent Calendar 2020の12/16分のエントリーです。
はじめまして
アソビューでエンジニアのような、情シスのような、マネジメントのような、たくさんのことをやらせてもらっています。並木と申します。
縁あって今年の1月に以下のイベントに登壇させていただきました。
その後、オフラインで JP Stripes のユーザー会にも参加させていただく予定だったのですが、ご存知の通りコロナ禍により延期・中止の運びとなってしまいました。
が！先日、運営の皆様のご尽力があり、無事にオンラインで開催することができました。改めて呼んでいただきまして、誠に感謝しております。
※その時の様子は是非、こちらからご覧ください
※コミュニティに参加していないと視聴できません
この時お話しした内容と重複しますが、弊社が導入している
「Stripe Radar」をどのように利用しているか、少しお話しさせていただきます。
Radar の利用用途は主に２つです
1.不正のブロック（ルール・リストの設定）
デフォルトで設定しているルールに加えて
・APIで取得できるデータを使用してのルール設定
・API＋メタデータ でのルール設定
ここでいうメタデータは、サービス固有の情報などを指します。
このルール設定で、年間で数万という単位で不正な取引がブロックされています。
2.疑わしき取引の検知（ルールの設定）
レビューの対象にする取引の条件を設定することで
条件に引っかかった取引を保留にし、人の手（目）を加えることで
判定するようにします。
この時、レビュー対象にする取引をメール＋Slackで通知するようにし、リアルタイムで検知できるようにしています。
Radar で 検知できない不正な取引
Radar は あくまで機械学習で設定できるルールとなりますので
ブロックされることによる恩恵は非常に大きいのですが
Radar + 独自リスト ＋ 人の目による判断
によりできるだけ不正な取引を検知できるよう、日夜努力を続けております。
まとめ
オンライン決済はユーザーにとって非常に便利ですが
同時に、不正取引の温床にもなりやすいものであると考えています。
技術やサービスの革新は日進月歩、非常に素晴らしいものですが
不正な技術も同時に発達していくことになります。
情報のアップデートも。
そんな時、機械学習によるブロックを行ってくれる
Stripe Radar
というサービスは利用者が意識せずとも自動でセキュリティがアップデートされていくのは、非常に助かります。サービスの規模や導入におけるメリットは様々かと思いますが、セキュリティに悩みがある場合は、是非、Stripe さんに相談することをオススメいたします。
簡単ですが、以上となります。
