(57)【要約】      （修正有）【課題】顧客と販売業者との間の電子商取引における不正取引リスクを評価するための方法及びシステムを提供する。【解決手段】電子商取引または電子購買の注文が受け取られ、それぞれの注文にともなうリスクのレベルが測定されて、リスク採点値が返される。データ検証、極めて予測性の高い人工知能パターンマッチング、ネットワークデータ総合及びネガティブファイルチェックが、不正取引リスクを計算するための極めて多数の要因を試験するために用いられる。その他の分析には、過去の既知の不正取引に対する今回の取引の比較対照及び、異常な速力パターン、姓名及び住所変更並びに既知の詐取者を識別するための、取引履歴データベースの検索がある。システムにより提供されるサービスの、新しいかまたは変化する不正取引パターンに適合させるための微調整を可能にする。【選択図】図３
2008165824.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子商取引を行う販売業者のコンピュータと接続され、前記電子商取引の不正取引リスクを評価する装置であって、
（ａ）前記販売業者のコンピュータから電子商取引を定義する取引データを受信する受信手段；
（ｂ）前記取引データが真正な取引を表しているか否かを指定された規準に基づいて判定する複数のテスト処理を、前記受信手段が受信した取引データに対して実行し、前記複数のテスト処理の結果に基づいて前記電子商取引に関する第１の不正取引リスク採点値を算出する手段であって、
前記複数のテスト処理の中の一つのテスト処理として、ギバリッシュ試験用のテキスト値とバイグラム確率値表とを取得し、前記テキスト値の中の各バイグラムについて、前記バイグラム確率値表の中に対応する確率値があるバイアグラムについては該確率値に基づいてスコア値を生成し、前記バイグラム確率値表の中に対応する確率値がないバイアグラムについては前記スコア値としてデフォルト値を設定するテスト処理を実行する手段；
（ｃ）当該装置が過去に評価した取引に関する情報として、当該装置が過去に評価した取引のそれぞれについて行われた試験の結果値またはペナルティ値を含む試験採点表を記憶する履歴情報データベース、
（ｄ）前記受信手段が受信した取引データと、前記履歴情報データベースに記録されている取引データとの比較に基づいて、前記電子商取引に関する第２の不正取引リスク採点値を算出する手段；
（ｅ）統計モデルにしたがって前記第１の不正取引リスク採点値と前記第２の不正取引リスク採点値を組み合わせることにより統計モデル採点値を算出する手段であって、
前記統計モデルが、ニューラルネットワークまたは基底関数ネットワークに基づいて、入力レイヤーをモデル形成データの特徴の組合せの次元に合せて構成し、出力レイヤーをモデルドメインの要求に合せて構成し、隠れユニットまたは基底関数ユニットの初期数を選択したものであるような手段；
（ｆ）販売業者にとっての各試験の優先度に基づいて定義された１つまたはそれより多くの販売業者固有閾値を記憶する記憶手段；
（ｇ）ヒューリスティックモデルにしたがって、前記記憶手段に記憶されている販売業者固有閾値を参照しながら前記第１の不正取引リスク採点値と前記第２の不正取引リスク採点値を組み合わせることによりヒューリスティックモデル採点値を算出する手段であって、
前記ヒューリスティックモデルが、前記第１の不正取引リスク採点値と前記第２の不正取引リスク採点値の線形結合に基づく重み付け総和を算出する１つまたはそれより多くの人工知能計算により構成され、前記販売業者が特定の試験に特別な関心を示したときに、前記販売業者固有閾値に関連して特定の試験結果に対する採点値乗数を算出し適用するようなモデルである手段；
（ｈ）前記統計モデル採点値を、前記ヒューリスティックモデル採点値とブレンドすることにより、前記取引についての最終的な不正取引リスク採点値を生成し、メモリに格納する手段であって、
前記ブレンドにおいて、
真の不良取引にみられるリスク評価値の分布を真に善良な取引の分布に重ね合わせることにより、最小リスクらしき点(リスク採点値０の点)に始まり、不正取引の発生が些少ではなくなる点まで広がるリスクゾーン１、不正取引の発生が些少ではなくなる前記点に始まり、関連する善良取引頻度面と不良取引頻度面とが交差する点まで広がるリスクゾーン２、関連する善良取引頻度面と不良取引頻度面とが交差する前記点に始まり、非不正取引の発生が些少になる点まで広がるリスクゾーン３、および非不正取引の発生が些少になる前記点に始まり、採点範囲の頂点まで広がるリスクゾーン４の、４つのリスクゾーンを確立し、
ヒューリスティックモデル採点値がリスクゾーン１内の値であるときは、統計モデルにより最終リスク採点値を生成し、ヒューリスティックモデル採点値がリスクゾーン４内の値であるときは、ヒューリスティックモデルより最終リスク採点値を生成し、ヒューリスティックモデル採点値がゾーン２内またはゾーン３内の値であるときは、限界面ロジックを適用して、ヒューリスティックモデル採点値がゾーン２内にあり、統計モデル採点値が限界面とヒューリスティックモデル面との間にあるときは、統計モデル採点値を最終リスク評価値を低めるために使用し、ヒューリスティックモデル採点値がゾーン３内にあり、統計モデル採点値が限界面とヒューリスティックモデル面との間にあるときは、統計モデル採点値を、最終リスク評価値を高めるために使用するような手段；  および
（ｉ）前記不正取引リスク採点値を、前記販売業者のコンピュータに送信する手段
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２】
電子商取引を行う販売業者のコンピュータに接続された評価装置によって、前記電子商取引の不正取引リスクを評価する方法であって、
前記評価装置は、該評価装置が過去に評価した取引に関する情報として、該装置が過去に評価した取引のそれぞれについて行われた試験の結果値またはペナルティ値を含む試験採点表を記憶する履歴情報データベースと、販売業者にとっての各試験の優先度に基づいて定義された１つまたはそれより多くの販売業者固有閾値を記憶する固有閾値記憶部とを備え；
（ｉ）前記販売業者のコンピュータから転送された、電子商取引を定義する取引データを受信するステップ；
（ｉｉ）前記取引データが真正な取引を表しているか否かを指定された規準に基づいて判定する複数のテスト処理を、前記受信手段が受信した取引データに対して実行するステップであって、
前記複数のテスト処理の中の一つのテスト処理として、ギバリッシュ試験用のテキスト値とバイグラム確率値表とを取得し、前記テキスト値の中の各バイグラムについて、前記バイグラム確率値表の中に対応する確率値があるバイアグラムについては該確率値に基づいてスコア値を生成し、前記バイグラム確率値表の中に対応する確率値がないバイアグラムについては前記スコア値としてデフォルト値を設定するテスト処理を実行するステップ；
（ｉｉｉ）前記複数のテスト処理の結果に基づいて前記電子商取引に関する第１の不正取引リスク採点値を算出してメモリに格納するステップ；
（ｉｖ）受信した取引データと、前記履歴情報データベースに記録されている取引データとの比較に基づいて、前記電子商取引に関する第２の不正取引リスク採点値を算出して前記メモリに格納するステップ；
（ｖ）前記メモリから読み出した前記第１の不正取引リスク採点値と前記第２の不正取引リスク採点値を統計モデルにしたがって組み合わせることにより統計モデル採点値を算出するステップであって、
前記統計モデルが、ニューラルネットワークまたは基底関数ネットワークに基づいて、入力レイヤーをモデル形成データの特徴の組合せの次元に合せて構成し、出力レイヤーをモデルドメインの要求に合せて構成し、隠れユニットまたは基底関数ユニットの初期数を選択したものであるステップ；
（ｖｉ）ヒューリスティックモデルにしたがって、前記記憶部に記憶されている販売業者固有閾値を参照しながら前記第１の不正取引リスク採点値と前記第２の不正取引リスク採点値を組み合わせることによりヒューリスティックモデル採点値を算出して前記メモリに格納するステップであって、
前記ヒューリスティックモデルが、前記第１の不正取引リスク採点値と前記第２の不正取引リスク採点値の線形結合に基づく重み付け総和を算出する１つまたはそれより多くの人工知能計算により構成され、前記販売業者が特定の試験に特別な関心を示したときに、前記販売業者固有閾値に関連して特定の試験結果に対する採点値乗数を算出し適用するようなモデルであるステップ；
（ｖｉｉ）  前記メモリから読み出した統計モデル採点値と前記ヒューリスティックモデル採点値とをブレンドすることにより、前記取引についての最終的な不正取引リスク採点値を算出するステップであって、
前記ブレンドにおいて、
真の不良取引にみられるリスク評価値の分布を真に善良な取引の分布に重ね合わせることにより、最小リスクらしき点(リスク採点値０の点)に始まり、不正取引の発生が些少ではなくなる点まで広がるリスクゾーン１、不正取引の発生が些少ではなくなる前記点に始まり、関連する善良取引頻度面と不良取引頻度面とが交差する点まで広がるリスクゾーン２、関連する善良取引頻度面と不良取引頻度面とが交差する前記点に始まり、非不正取引の発生が些少になる点まで広がるリスクゾーン３、および非不正取引の発生が些少になる前記点に始まり、採点範囲の頂点まで広がるリスクゾーン４の、４つのリスクゾーンを確立し、
ヒューリスティックモデル採点値がリスクゾーン１内の値であるときは、統計モデルにより最終リスク採点値を生成し、ヒューリスティックモデル採点値がリスクゾーン４内の値であるときは、ヒューリスティックモデルより最終リスク採点値を生成し、ヒューリスティックモデル採点値がゾーン２内またはゾーン３内の値であるときは、限界面ロジックを適用して、ヒューリスティックモデル採点値がゾーン２内にあり、統計モデル採点値が限界面とヒューリスティックモデル面との間にあるときは、統計モデル採点値を最終リスク評価値を低めるために使用し、ヒューリスティックモデル採点値がゾーン３内にあり、統計モデル採点値が限界面とヒューリスティックモデル面との間にあるときは、統計モデル採点値を、最終リスク評価値を高めるために使用するステップ；
（ｖｉｉｉ）前記不正取引リスク採点値を、前記販売業者のコンピュータに送信するステップ；
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は全般的には電子商取引処理に関する。さらに詳しくは、本発明は電子商取引における不正取引リスクを評価するための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
銀行カード支払を受け入れるいかなるビジネスも、ある程度の、取引が不正取引であるというリスクを受け入れる。しかし、ほとんどの販売業者にとって、取引銀行カードの恩恵はいかなるリスクにも勝る。従来の店舗を構える販売業者だけでなく、通信販売業者も、不正取引リスクを抑え、阻止するように構築された産業保護手段及びサービスによりサポートされた、銀行カード受入れから得られる年々のビジネス拡大を謳歌してきた。
【０００３】
クレジットカード取引は様々な環境で利用されている。一般的な環境においては、顧客、購買者またはその他のユーザが販売業者にクレジットカードを提示し、販売業者は様々な手段によりその情報が正確であるか否かを検証するであろう。一手法においては、クレジットカード検認が用いられる。全般的に、クレジットカード検認には、クレジットカード発行者またはその代理人、一般には銀行または米国クレジットカード連合会に連絡をとるステップ、並びに銀行預金が支払に利用できるか否か及びカード番号が有効であるか否かについての情報を受け取るステップが含まれる。このチェックの結果、販売業者に対する「発行者承認」または「発行者否認」の応答が自動的に得られる。販売業者が、通信販売のような、「カード無提示」取引においてクレジットカード番号を受け取った場合、そのクレジットカードの検認サービスは別のシステムで補強されることが多いが、これは個々の販売業者の責任である。
【０００４】
例えば、ここで図１を参照すれば、一般的なクレジットカード検証システム１０が示される。そのようなシステムでは、販売業者１４が顧客１２からクレジットカードを受け取る。販売業者は次いで自動化住所検証システム(「ＡＶＳ」)１６によりクレジットカード情報を検証する。こうした方式は、顧客が販売業者と対面しているか、販売業者が顧客の住所に小荷物等を実際に発送しているクレジットカード取引ではうまくはたらく。
【０００５】
検証手順には、一般に、ＡＶＳシステムにおいて住所情報及び身元情報を受け取るステップが含まれる。ＡＶＳは現在、米国におけるいくつかの銀行のクレジットカード顧客によりなされる購入の選別のサポートに有益である。基本的に、２つの主要ブランド(ビザまたはマスターカード)のいずれかからクレジットカードを発行する銀行は、ＡＶＳシステムをサポートするか否かを選択する。通信販売ビジネスをサポートするように構成されたＡＶＳチェックは通常、バンクカード検認リクエストにともなって実行される。ＡＶＳは、購買者により与えられた住所の要素が発行銀行による記録の上の住所の要素と一致することを保証するため、銀行預金及びクレジットカード状態の検証だけでなく、追加のチェックを実施する。販売業者がＡＶＳチェックを実行すると、販売業者は以下の応答を受け取ることができる。
【０００６】
ＡＶＳ＝一致−住所地番の初めの４桁の数字、及びＺＩＰコード(郵便番号)の初めの５桁の数字、並びにクレジットカード番号が、銀行にある記録の上の数字及び番号と一致する。
【０００７】
ＡＶＳ＝部分一致−一部が一致する(例えば、地番は一致するがＺＩＰコードは一致しないか、またはＺＩＰコードは一致するが地番は一致しない)。
【０００８】
ＡＶＳ＝無効−システムが応答を提供できない。この結果は、システムが停止しているか、銀行カードがＡＶＳをサポートしていないか、あるいは購入に用いられたクレジットカードに対する銀行カード発行者が米国所在ではない場合に、返される。
【０００９】
ＡＶＳ＝不一致−住所要素間でもＺＩＰコードデータ要素間でも一致しない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ほとんどの販売業者は、結果の応答が「発行者否認」または「ＡＶＳ＝不一致」となった注文は受けないであろうが、自動化されたオンライン取引の性質により、販売業者は、カードは承認されたが取引を検認するためのその他のデータには疑問がある場合を処置できるポリシー及び手順を実施する必要がある。そのような場合には、検認応答は「発行者承認」であるが、ＡＶＳ応答がＡＶＳ＝部分一致またはＡＶＳ＝無効である場合が含まれ、あるいはＡＶＳ＝一致の場合さえも含まれる。すなわち、購買者の銀行は取引を承認できるが、取引が有効であるか否かは明らかではない。
【００１１】
相当な量の正当な売上が、リスクレベルが不明であること(あるいは、ＡＶＳが適用されない米国外で購入がなされること)を表すＡＶＳ応答にともなっているから、最小の潜在リスクで有効な注文引受けを最大化するための方法を見いだすことが極めて重要である。そのような注文を拒絶すれば売上及びカスタマーサティスファクションにマイナスの影響を与え、盲目的に引き受ければリスクが高まることは明白である。さらに、盗まれたカード及び住所情報によりＡＶＳ＝一致応答が引き出され得るから、ＡＶＳ＝一致応答でさえある程度のリスクをはらんでいる。
【００１２】
これらの問題を処理するため、販売業者はカード検認及びＡＶＳ結果を追加の選別手順及びシステムで補強してきた。そのような追加手順の１つは、注文を手作業で選別することである。この手法は注文の規模が小さい場合にはある程度有効であるが、この手法は効率が低く、ビジネス拡大を不可能にするほどの営業間接費が上乗せされる。
【００１３】
電子商取引またはオンライン商取引は、急速に拡大している小売及び企業間商取引分野である。電子商取引においては、買い手または購買者が通常、購買者から販売業者に移される金額と引き換えに、販売業者または販売業者の代理人から有形商品またはデジタル商品またはサービスを取得する。インターネットのような公衆ネットワークを通じる電子商取引は、従来の店舗商売に等しいかそれより大きなビジネスチャンスを提供するが、安全なビジネス運営を保証するために特別な予防措置が必要となる。電子ショッピングを促進させる技術的基盤−例えば、自由な商店アクセス、匿名性、ショッピングの迅速性及び利便性−も、盗人がクレジットカード不正取引を犯すための新しい方法を提供する。
【００１４】
オンラインサービスまたはインターネットからの情報のダウンロードが取引に含まれる場合、住所及び身元情報は商品を購買している顧客が実際にクレジットカードの所有者であることを確実に検証するに十分ではない。例えば、ある個人が特定のクレジットカード所持者の姓名及び住所のどちらももつことができ、通常の取引でそのような取引を認証するにはそれらの情報で十分であり得る。しかし、インターネット取引では、特定のクレジットカード所持者に関する正しい情報の全てを無法な手段で入手することが可能であり、したがって不正取引を実行することが可能である。
【００１５】
したがって、必要とされていることは、特にインターネットまたはオンラインサービス環境におけるクレジットカード取引のための一般的な検証システムにともなう問題を克服するシステム及び方法である。このシステムは、既存の環境内に容易に実装されるべきであり、既存の技術に簡単に適用されるべきでもある。
【００１６】
不正取引はビジネス及び販売される製品の性質に強く依存するので、必ずしも全ての販売業者が不正取引にあうとは限らないが、ある調査では、不正取引の総合リスクが、販売業者の引受規準の寛容度に依存して、認証された取引の売上の４％と２３％の間の範囲にあることがわかった。インターネット取引は主要なクレジットカード連合体の運用規則の下では「カード無提示」取引に分類されるから、ほとんどの場合、インターネット販売業者は取引銀行が取引を認証したとしても、取引に対する責務がある。この結果、不正取引はオンライン販売業者に直接かつ即時の影響を与える。
【００１７】
電子商取引不正取引の大部分は、盗難カードではなく盗まれた身元に基づくと考えられる。一般に、盗まれた身元に基づく不正電子商取引においては、正当なカード所持者が月次報告を精査して不正取引を見つけたときに初めて、カード保持者は身元証明情報またはクレジットカードアカウントが不法に用いられていることを探知するかまたは知ることになる。対照的に、盗難カードの場合には、カード自体がないことにカード所持者が気付き、通常はクレジットカード会社の担当者または法執行機関に直ちに通知する。この結果、電子商取引の状況では不正取引の影響が異なる。不正取引は販売業者の経営効率に影響し、おそらくは、販売業者の値引きレート及びクレジットカード受入れ能力に影響する。
【００１８】
一手法において、オンライン販売業者は最も安全な注文以外の注文には全く応じないことにより、あるいは手作業選別方法を取り入れることにより、上記のリスクを回避しようとする。しかし、これらの手法を用いる販売業者は一般に、ビジネス効率が低下し売上が減るというはめに陥る。これらの販売業者は、売上に転換できたはずの注文のかなりの部分を断り、間接費を増大させ、ビジネス拡大の可能性を狭める。すなわち、不正取引及び不正取引からビジネスを守るための極めて厳格な方法または非自動化方法のいずれもがビジネス運営にマイナスに作用し得る。
【００１９】
上記に基づけば、電子商取引にともなう不正取引リスクを決定するための改善された方法及びシステムが明らかに必要とされている。
【００２０】
実時間でリスク採点値を計算して送達することにより、不正取引的インターネット取引の選別において販売業者を補助するための方法が必要とされている。
【００２１】
電子商取引環境に特有であるかまたは独特の規準に基づき、将来の買い手により犯される不正取引における様々な種類の試みに合せ込まれる、電子商取引にともなう不正取引リスクを検出するための方法も必要とされている。
【００２２】
コンピュータベースの販売業者サービスシステムに有用な、電子商取引にともなう不正取引リスクを決定するための方法が特に必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記の要求及び以下の説明で明らかになるであろうその他の要求は、一態様において、ネットワークを通じる顧客と販売業者との間の電子商取引における不正取引リスクを評価するための方法及び装置を含む、本発明で達成される。販売業者は、保全された、オープンメッセージングプロトコルを用い、ネットワークを通じてシステムからのサービスをリクエストする。販売業者から電子商取引または電子購買注文が受け取られ、それぞれの注文にともなうリスクのレベルが測定されて、リスク採点値が販売業者に返される。一実施形態において、データ検認、予測性が非常に高い人工知能パターンマッチング、ネットワークデータ総合及びネガティブファイルチェックが、不正取引リスクを計算するための極めて多数の要因を試験するために用いられる。不正取引選別システムが、注文とともに提出されるデータ要素を利用し、データ無謬性チェック及び取引の性質に基づく相関分析を含む分析を実施する。その他の分析には、過去の既知の不正取引に対する今回の取引の比較対照並びに、異常な速力パターン、姓名及び住所の変更及び既知の詐取者を識別するための取引履歴データベースの検索がある。リスク採点値が生成され、その販売業者固有のリスク閾値と比較される。寄託された注文に対して、結果が販売業者に返される。一代替形態において、採点アルゴリズムは、システムにより提供されるサービスを新しいかまたは変化する不正取引パターンに適合させるための微調整を可能にする閉ループリスクモデル作成プロセスの使用により定期的にさらに精緻化される。本発明の法的な範囲は、本明細書の特許請求の範囲により指定される。
【００２４】
別の態様において、本発明は、上述のステップを実行するように構成された、コンピュータ装置、コンピュータ読出可能媒体及び搬送波を含む。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
限定としてではなく、例として、添付図面の図で本発明が説明され、図において同じ参照数字は同様の要素を指す。
【００２６】
電子商取引の不正取引リスクを評価するための方法及び装置が説明される。以下の記述においては、説明の目的のため、数多くの特定の詳細が本発明の完全な理解を提供するために述べられる。しかし、本発明がそれらの特定の詳細にとらわれずに実施され得ることが、当業者には明らかであろう。本発明を不必要に曖昧にすることを避けるため、周知の構造及び装置がブロック図の形態で示される場合もある。
【００２７】
[不正取引探知方法及びシステム]
本発明は、オンラインサービスまたはインターネットを通じるクレジットカード取引で用いるための、不正取引探知方法、システム及び装置に関する。以下の説明は、当業者による本発明の利用を可能にするために提示され、特許出願及びその要件の枠内で提供される。好ましい実施形態に対する様々な改変が当業者には容易に明らかであろうし、本発明の包括的な原理は別の実施形態に適用され得る。したがって、本発明は示される実施形態に限定されるべきではなく、本明細書に説明される原理及び特徴と矛盾しない最も広い範囲が認められるべきである。
【００２８】
本発明はオンラインサービスまたはインターネットを通じるクレジットカード取引のための統合化された検証システムを提供する。図２は、本発明にしたがう検証手順が用いられることになるであろう、システム１００のブロック図である。図１と同様に、システム１００には顧客１０２及び販売業者１０４が含まれる。顧客１０２は販売業者にクレジットカードを提示し、次いで販売業者はクレジットカードからの情報を、クレジットカード情報が有効であるか否かを判定するために、整合性、履歴及びその他の情報を統合化された態様で提供する様々なパラメータを含む、統合検証システム(「ＩＶＳ」)１０６に送る。ＩＶＳ１０６は一般に、例えばハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスクまたはその他のコンピュータ読出可能媒体にあるソフトウエアで実装される。典型的な実施形態においては、顧客１０２が販売業者１０４からダウンロードできる特定のソフトウエア商品を注文した場合、販売業者はクレジットカード番号、電子メールアドレス及びその他の関連情報をＩＶＳ１０６に提供することになろう。次いで、統合検証システム１０６は、そのクレジットカード取引が不正取引であるか否かについての数量化可能な指標を販売業者に提供するために、様々なパラメータを重み付けする。本発明にしたがうシステム及び方法の動作をより明解に説明するため、ここで添付図面を参照して以下の議論を行う。
【００２９】
図３はインターネットを通じたクレジットカード取引の統合検証を提供するための簡単なブロック図である。ＩＶＳ１０６は、販売業者からクレジット情報を受け取り、次いでその情報を様々なパラメータ２０２〜２０８に送る、コントローラ２１２を備える。複数のパラメータが、取引が有効であるか否かの指標を提供するために、情報に作用する。本実施形態において、複数のパラメータには、履歴チェック２０２，整合性チェック２０４，自動検証システム２０６及びインターネット身元（ＩＤ：識別子）検証システム(「ＩＩＤＶＳ」)２０８がある。これらのパラメータの出力すなわち個々の有効性指標は不正取引探知機２１０に与えられる。不正取引探知機２１０は、これらの入力を組み合せて、特定の取引が有効であるか否かの統合された指標を提供する。
【００３０】
整合性チェック２０４は、クレジット情報が整合するか否か、すなわちクレジット情報がユーザ及びその他の情報と一致するか否かのＩＶＳ１０６による判定を可能にする。ＡＶＳシステム２０６は、図１で説明されたＡＶＳ１６と同様の情報を提供する。履歴データベース２２２及びインターネットＩＤデータベース２２４の両者の核心をなす特徴は、それぞれにアクセスできること及び、それぞれのデータベース内にある情報を他の様々な販売業者により補完でき、したがって、それぞれのデータベースによりこれらの販売業者からの情報が得られることである。
【００３１】
カード番号及び電子メール情報を含むことができる履歴データベース２２２へのアクセスも行う、履歴チェック２０２が提供される。履歴チェック２０２は、特定の取引が履歴データベース２２２内の過去のデータベース情報と一致するか否かも能動的に判定するであろう。したがって、インターネットＩＤ検証システム２０８及び履歴チェック２０２は、時間とともにその有用性が高まる。インターネットＩＤ検証システム２０８はインターネットアドレスの有効性を検証するためのシステムを備え、その詳細は後に論じられる。インターネット身元検証システム２０８は、履歴チェック２０２と同様に、他の販売業者による追加を行うことができるデータベース２２４を備える。
【００３２】
さらに、インターネット身元検証システム２０８はインターネットアドレスのデータベースにアクセスし、交信する。このシステムは、インターネットアドレスがそのクレジットカードを利用する取引に用いられている別のインターネットアドレスと整合するか否かを検証するために用いられるであろう。
【００３３】
これらの様々なパラメータはそれぞれ、特定のクレジットカード取引に依存して、重み付けブロック２１４〜２２０により重み付けされる。例えば、ドル取引高が肝要であれば、履歴チェック２０２及びＡＶＳシステム２０６を他のパラメータより厳密に重み付けすることが適切であり得る。他方で、肝要点がインターネットアドレスの整合性であれば、整合性チェック及びインターネット身元検証システム２０８がより厳密になる得る。したがって、検証パラメータ２０２〜２０８のそれぞれは、検証プロセスにおけるそれぞれの重要性に依存して、様々な量の重み付けがなされ得る。
【００３４】
本発明の特に重要な特徴は、インターネット身元検証システム２０８及び統合検認システム１０６内でのその作動である。本システム２０８により、インターネット識別アドレスが不正取引的に用いられているか否かを迅速に判定することができる。この特徴をさらに詳細に説明するため、次に図４を参照して議論する。
【００３５】
図４はインターネット身元検証システム２０８のフローチャートである。インターネット身元検証システム２０８の目標は、物理アドレスまたはそのアドレスの物理ロケーションが、特定のインターネットアドレスに対して過去に用いられた物理ロケーションに相当するか否かを判定することである。したがって、図４のフローチャートにおいては、初めに、ステップ３０２により、特定のインターネットアドレスを用いて処理された一群の取引がデータベース２２４から得られる。次いで、ステップ３０４により、得られた取引のマップがこれらの取引に基づいて構築される。最後に、ステップ３０６により、新規のクレジットカード取引が有効であるか否かを判定するために、構築されたマップが用いられる。したがって、本システムにしたがうシステム及び方法により、特定のインターネットアドレスが特定のクレジットカード取引に関係しているか否かを迅速かつ容易に判定できる、インターネット身元検証システムが提供される。
【００３６】
したがって、提供されるものは、特定のクレジットカード取引が不正取引であるか否かを正確に判定するためのシステム及び方法である。統合検証システムは、クレジット及び取引が不正取引であるか否かについての数量化可能な指標を販売業者に提供するための、様々なパラメータの重み付けを行う。
【００３７】
[不正取引選別及び採点システム]
本発明の実施形態にしたがえば、実時間で、電子商取引を試験し、それぞれの取引にともなうリスクのレベルを測定して、相関するリスク採点値を販売業者に返すインターネット不正取引選別システムが提供される。一実施形態において、本システムは、不正取引リスクを計算するための極めて多数の要因を試験するために、データ検認、予測性の高い人工知能パターンマッチング、ネットワークデータ総合、及びネガティブファイルチェックを用いる。
【００３８】
特徴の１つにしたがえば、本システムは、本システムにより提供されるサービスを新しいかまたは変化している不正取引パターンに適合させるために微調整することを可能にする、閉ループリスクモデル作成プロセスの使用により定期的にさらに精緻化される、採点アルゴリズムを用いる。
【００３９】
特定の実施形態の１つにおいて、販売業者は、保全された、オープンメッセージングプロトコルを用い、インターネットを通じてシステムからの不正取引選別サービスをリクエストする。リクエストを受け取ると、不正取引選別システムは４レベルの分析を実施する。初めの２つのレベルは、注文とともに提出されたデータ要素を利用し、取引の性質に基づくデータ無謬性チェック及び相関分析を含む。次の２つのレベルは、既知の不正取引のプロファイルに対する今回の取引プロファイルの比較分析並びに、異常な速力パターン、姓名及び住所の変更及び既知の詐取者を識別するための取引データベースの参照検索を含む。リスク採点値が生成されて、その販売業者固有のリスク閾値と比較される。委託された注文に対して、結果が販売業者に返される。
【００４０】
図５Ａは、システムが動作し得る状況を含む、不正取引選別システムを示すブロック図である。
【００４１】
販売業者５０１が、１つまたはそれより多くのネットワーク５０４を介して、販売業者サービスプロバイダ５０２にサービス５０３に対するリクエストを送り、特定の取引に対するリスク採点値を含む応答５０５を受け取る。図５Ａにおいて、販売業者５０１には、コンピュータプログラム、ウエッブアプリケーションプログラム、ＣＧＩ(共通ゲートウエイインターフェース)またはパール(Perl)スクリプト等のような、オンライン販売業者に関係付けられた１つまたはそれより多くのソフトウエア要素を含めることができる。
【００４２】
販売業者サービスプロバイダ５０２は、電子商取引サービスをオンライン販売業者に提供するエンティティである。そのようなサービスには、例えば、支払サービス、税金計算サービス、達成度管理、配送管理等を含めることができる。販売業者サービスプロバイダ５０２は、ネットワーク５０４を通じて交信する１つまたはそれより多くのソフトウエア要素により、またはそれらを介して、そのようなサービスを提供する。例えば、サイバーソース・コーポレーション(CyberSource Corporation)のインターネット・コマース・スート(Internet Commerce Suite)が、そのようなサービスを提供できる。販売業者サービスプロバイダ５０２に関する上述の情報は、本発明の動作状況の例を示すためだけに提供され、本発明の必須要素を構成するものではない。
【００４３】
ネットワーク５０４は、１つまたはそれより多くのローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク、複合ネットワーク等である。一実施形態において、ネットワーク５０４は、インターネットとして知られる、世界規模のパケット交換型複合ネットワーク集合体を表す。例を示す目的のために一人の販売業者５０１が図５Ａに示されるが、実際のシステムでは、いかなる数の販売業者も含まれ得る。
【００４４】
リクエスト５０３及び応答５０５は販売業者５０１と販売業者サービスプロバイダ５０２との間の保全されたチャネルを通るルートを取ることができる。特定の実施例の１つにおいて、それぞれのリクエスト５０３及び応答５０５はサイバーソース・コーポレーション(米国カリフォルニア州マウンテンビュー(Mountain View))のシンプルコマースメッセージプロトコル(Simple Commerce Message Protocol)(「ＳＣＭＰ」)に準拠するメッセージである。
【００４５】
一実施形態において、販売業者サービスプロバイダ５０２により提供されるサービスの１つはリスク管理サービス５０６である。リスク管理サービス５０６の一環として、販売業者サービスプロバイダは不正取引選別及びリスク採点システム５０７を提供する。不正取引選別及びリスク採点システム５０７は、大量の、過去に完了した電子商取引の記録を保持する取引履歴データベース５０８と交信する。この構成において、不正取引選別及びリスク採点システム５０７は、サーバに対するリクエスト５０３を受け取り、取引履歴データベース５０８を調査し、様々な不正取引選別チェックを実施して、取引のためのリスク採点値を生成して格納することができる。不正取引選別が完了すると、取引のためのリスク採点値が応答５０５で販売業者に返される。
【００４６】
不正取引選別及びリスク採点システム５０７は、保全されたパス５０６Ａ，５０９Ｃを通じて、データモデル作成及びフィードバック機構５０９Ａを有するクレジットカードデータ源５０９並びに取引結果データベース５０９Ｂと交信する。クレジットカードデータ源５０９は、成功した非不正取引及び取引銀行によるカード発行銀行へのチャージバックの結果となった取引のいずれをも含む、大量の実クレジットカード取引を表す情報のデータベースを維持するいずれかの機関またはシステムである。一実施形態において、クレジットカードデータ源５０９は主要な米国クレジットカード連合体の１つに付属し、したがってクレジットカード取引及びチャージバックデータの巨大なデータベースを備える。
【００４７】
本明細書でさらに論じられるように、不正取引選別及びリスク採点システム５０７は、取引にともなう不正取引リスクを評価するための、１つまたはそれより多くのコンピュータに実装された試験及び数学的アルゴリズムを使用できる。選別及び採点システムの性能は、システムにより生成されたリスク評価値の取引結果データベース５０９Ｂにある情報との比較に基づいてデータモデル作成及びフィードバックを実行することにより、予測性及び正確性に関してさらに精緻化することができる。
【００４８】
例えば、不正取引選別及びリスク採点システム５０７が取引情報を受け取り、取引を完了に向かわせる比較的低いリスクを示すリスク採点値を指定したが、実際は取引が不正取引であり、カード所持者のカード発行銀行から販売業者５０１にチャージバックが要求される結果となったとする。チャージバック要求はクレジットカードデータ源により処理され、その記録が取引結果データベース５０９Ｂ内につくられる。このシナリオにおいて、クレジットカードデータ源５０９は、パス５０６Ａを通じて取引情報及びリスク採点値を定期的に受け取り、取引結果データベース５０９Ｂにある整合情報を精査することにより、不正取引選別及びリスク採点システム５０７の性能を向上させることができる。整合情報の性質に基いて、クレジットカードデータ源５０９は、データモデル作成及びフィードバック５０９Ａを実行し、パス５０９Ｃを通じて、不正取引選別及びリスク採点システム５０７に、改訂された重み付け値または離散採点値、あるいは新しい統計アルゴリズムさえも提供することができる。次いで、不正取引選別及びリスク採点システム５０７は、新しい情報を用いて、その後の、正確性が向上した選別評価を実行する。
【００４９】
この構成においては、破線５０２Ａで示されるように、販売業者サービスプロバイダをクレジットカードデータ源５０９から論理的または物理的に隔離することにより、カード所持者のプライバシーが維持される。すなわち、クレジットカードデータ源５０９を、異なる物理的ロケーションに配置し、不正取引選別及びリスク採点システム５０７が取引結果データベース５０９Ｂに直接クエリーを発することができないか、そうではなくともデータベース５０９Ｂと交信できないように、構築することができる。実際上、データベース５０９Ｂは、データベース５０９Ｂ内のクレジットカード番号及び購買情報の機密を保護するため、高度のセキュリティをもって維持されると期待される。
【００５０】
図５Ｂは、不正取引選別及びリスク採点システム５０７を実装するために用い得る取引検証システムのブロック図である。
【００５１】
全般的に、図５Ｂのシステムは、結果として処理中の取引にともなう販売業者に対するリスクを表す採点値を生成して格納するために、１つまたはそれより多くの取引を表す情報を評価できる。取引情報５１２，善良顧客リスト５１２及び不良顧客リスト５１６並びにその他の関連情報がこのシステムを用いて取引を選別したい販売業者から受け取られる。取引情報５１２は、顧客姓名、発送先住所、請求先住所、時刻、注文品、価格または注文数、支払方法、カード番号及びクレジットカード支払有効期限等のような、特定の購買取引を表す固有の情報を含む。取引情報５１２には、顧客ドメイン、電子メールアドレス、ＩＰアドレス等のようなインターネット特有の情報も含めることができる。
【００５２】
取引履歴情報５１８も、販売業者から受け取られるかまたはシステムにより維持される。履歴情報５１８は、同じ販売業者と顧客に対して、システムが処理した過去の取引に関する情報を含む。履歴情報５１８にある特性値は、取引情報５１２に関して上述したものと同じ値を含む。すなわち、履歴情報５１８は、過去の取引の記録のデータベースを含むことができる。履歴情報５１８は、取引を処理しているサービスプロバイダにあるデータベースに維持される。
【００５３】
善良顧客リスト５１４及び不良顧客リスト５１６は、販売業者の過去の顧客で、販売業者が取引に対する代価の集金に成功した顧客(「善良顧客」)または異議が申し立てられた取引、不正取引等により不払いを経験させられた顧客(「不良顧客」)を識別する情報の、１つまたはそれより多くの表またはリストを含む。あるいは、リスト５１４，５１６は、販売業者により善良また不良のマークが付けられた注文情報を含むことができ、実際上、そのようなリストは顧客自身または顧客のインターネット身元の善良マークまたは不良マークとして扱われる。
【００５４】
取引情報５１２はまず取引提示試験５１０にかけられる。取引提示試験５１０は、取引情報５１２が善良な取引を真に表しているか否かを判定するための、複数のコンピュータ実装フィルタ、試験、計算及びその他の操作を含む。例えば、取引提示試験５１０は、取引情報５１２が適切な形態で表されているか否か等を判定して、顧客が不正取引注文にシステムを通過させようと試みているかについての相対リスクを表す値に到達する。取引提示試験５１０に関するさらなる情報が本明細書に述べられる。
【００５５】
取引情報５１２が取引提示試験５１０に合格すれば、比較操作５２０において、取引情報５１２が履歴情報５１８と比較され、この結果、１つまたはそれより多くの離散採点値５３０が生成されて格納される。離散採点値５３０のそれぞれは、取引提示試験５１０及び比較操作５２０により個別に実行された相対リスク評価を表す。履歴試験に関するさらなる情報が本明細書に述べられる。
【００５６】
次いで、離散採点値５３０が統計モデル５４０に与えられ、この結果、１つまたはそれより多くの重み付け値及びモデル採点値が生成されて格納される。統計モデル５４０は、統計公式及び重み付け値を離散採点値に適用する、１つまたはそれより多くの重み付け計算またはその他のコンピュータ実装数学操作を含む。統計モデル５４０の目的は、履歴情報５１８及びその他の、実際問題として実は不正取引であることがわかった取引の記録に基づいて、統計分析を離散採点値５３０に適用することである。
【００５７】
離散採点値５３０は、ヒューリスティックモデルリスク評価値を生成するために、並行して、ヒューリスティックモデル５５０にも与えられる。
【００５８】
統計モデル５４０から得られたモデル採点値及びヒューリスティックモデル５５０から得られたヒューリスティックモデルリスク評価値は、総合最終リスク評価値を生成するため、採点値ブレンドプロセス５５２を用いてブレンドされる。すなわち、採点値ブレンドプロセス５５２は、ヒューリスティックモデル採点値を統計モデル５４０による出力として生成されたモデル採点値と組み合せるための方法を提供する。
【００５９】
ヒューリスティックモデル５５０は１つまたはそれより多くの販売業者固有値５７０を考慮に入れることもできる。販売業者固有値５７０には、例えば、以下のものを含めることができる。
【００６０】
１．顧客が１回の取引でオンライン購買できる特定のカテゴリーにおける製品の最大数を限定する値のような、製品カテゴリー情報。ここで、製品カテゴリーは取引処理システムにより指定されるか、または販売業者により指定され得る。
【００６１】
２．販売頻度情報、すなわち顧客が指定された期間内に特定の製品を買うことが許される頻度、例えば一週間に１回だけ購買できる予約製品。
【００６２】
３．買い手の購買時刻がいかに重要であるかを示すか、または買い手が特定の製品を買うと期待される妥当な時刻を表す一日内の時間帯を示す、１つまたはそれより多くの日内時刻重み付け値。
【００６３】
４．顧客の発信ＩＰアドレスまたは顧客の付与電子メールドメインにより表されるような、顧客の注文が発せられた特定のホストにともなうリスクの大きさを表す「有リスクホスト」重み付け値。
【００６４】
５．特定の製品が特定の性別の購買者に関係付けられると強く期待されるか否かを示す性別偏差値。ここで、購買者の性別が製品におそらく合っていないとシステムが判定すればリスクは高くなる。
【００６５】
６．顧客の請求先住所と発送先住所の違いに関して販売業者によって課される相対重みを表す値。
【００６６】
７．買い手が何にせよオンライン購買をした頻度を示す第１の「速力」値。
【００６７】
８．買い手が特定の販売業者から特定の製品カテゴリーのオンライン購買をした頻度を示す第２の「速力」値。
【００６８】
販売業者固有値の使用は、必要に応じる。
【００６９】
ヒューリスティックモデル採点値と統計モデル採点値とのブレンドの結果として、ブロック５６０で示されるように、最終採点値及び１つまたはそれより多いリターンコード値が生成されて格納される。一実施形態において、最終採点値は０〜１００の範囲にあり、ここで「０」は不正取引に関わる可能性が極めて低い取引を表し、「１００」は不正取引である可能性が極めて高い取引に関わる。リターンコード値はかなり特殊な結果またはその他の機能を表す。
【００７０】
一実施形態において、リターンコードの１つは、販売業者の他の規準のいずれにもかかわらずその取引を拒絶することを販売業者に勧める合図を示す１つまたはそれより多くの数のバイトからなるスコアフラッグを含む。例えば、スコアフラッグにより、注文が販売業者の「速力」規準の１つに抵触していることまたは今回の注文を入れた個人に関する過去の注文が不正取引リスト上にあることを示すことができる。あるいは、スコアフラッグにより、今回の注文を入れている顧客が不良顧客リスト５１６に見つかったことを示すことができる。その顧客の過去の注文が不正取引リスト上にあれば、今回の取引も自動的に不正取引リストに追加される。
【００７１】
最終採点値及びリターンコード値は、適切なプロトコルを用い、１つまたはそれより多くのメッセージで販売業者に返される。特定の実施形態の１つにおいて、図５Ｂのシステムは、ＳＣＭＰに準拠するメッセージを生成し、最終採点値及びリターンコード値をＳＣＭＰメッセージに詰め、ＳＣＭＰメッセージを保全されたチャネルを通じて販売業者に送る。
【００７２】
[取引提示試験]
一実施形態において、取引提示試験５１０は、以下の中から選択される複数の試験を含む。
【００７３】
１．「ギバリッシュ都市」試験は、顧客の都市名値が母音を含んでいないか、短すぎるか、または同じ文字を続けて３つ含んでいるという状況を検出する。
【００７４】
２．「ギバリッシュ名字」試験は、顧客の名字値が母音を含んでいないか、短すぎるか否か、または同じ文字を続けて３つ含んでいるという状況を検出する。
【００７５】
３．「ギバリッシュ名前」試験は、販売業者から受け取った顧客の名前が母音を含んでいないか、または同じ文字を続けて３つ含んでいるという状況を検出する。
【００７６】
４．「電子メール内不良語」試験は、販売業者から受け取った電子メールアドレス値が疑わしい文字記号列を含んでいるという状況を検出する。
【００７７】
５．「名前内不良語」試験は、販売業者から受け取った名前値が高リスクとしてマークされている文字記号列を含んでいるという状況を検出する。
【００７８】
６．「名字内不良語」試験は、販売業者から受け取った名字値が高リスクとしてマークされている文字記号列を含んでいるという状況を検出する。
【００７９】
７．「都市名内不良語」試験は、販売業者から受け取った都市名値が高リスクとしてマークされている文字記号列を含んでいるという状況を検出する。
【００８０】
８．「州名変更検出」試験は、今回のリクエストに関連する過去の注文では過去の注文にともなう州値が異なっているという状況を検出する。
【００８１】
９．「多クレジットカード数」試験は、今回のリクエストに関連する過去の注文において多くの相異なるクレジットカード番号が過去の注文にともなっているという状況を検出する。
【００８２】
１０．「長期ペナルティ」試験は、今回の注文に対して販売業者により指定された長ヘッジ期間中に顧客が余りにも多くの製品購入をしようとしているという状況を検出する。
【００８３】
１１．「不正取引リスト」試験は、顧客を識別する情報が外部の不正取引リストに見つかるという状況を検出する。
【００８４】
１２．「名字変更検出」試験は、今回のリクエストに関連する過去の注文において過去の注文にともなう顧客の名字値が異なっているという状況を検出する。
【００８５】
１３．「電子メール／姓名一致」試験は、顧客により提供された名前値または名字値が顧客により提供された電子メールアドレス値に現れるという状況を検出する。
【００８６】
１４．「ブラウザタイプペナルティ」試験は、高リスクとしてマークされているウエッブブラウザプログラムを顧客が使用しているという状況を検出する。
【００８７】
１５．「ブラウザ電子メール／電子メール不一致」試験は、顧客のウエッブブラウザプログラムにより設定変数として格納されている電子メールアドレスが、顧客が注文情報で提供した電子メールアドレスと一致していないという状況を検出する。
【００８８】
１６．「電子製品無し」試験は、注文に、有形製品に対照するものとしての、電子またはデジタル製品が含まれていないという状況を検出する。
【００８９】
１７．「電話番号長不良」試験は、顧客が提供した電話番号値の桁数が誤っているという状況を検出する。
【００９０】
１８．「無効電話番号」試験は、顧客により提供された電話番号値が無効であるという状況を検出する。例えば、局番が「５５５」または「１１１」の米国電話番号は無効である。
【００９１】
１９．「疑わしい市外局番」試験は、顧客により提供された電話番号値が高リスクの市外局番値を含んでいるという状況を検出する。
【００９２】
２０．「市外局番／州不一致」試験は、電話番号値内の市外局番が顧客により提供された州値と異なる州に関係付けられているという状況を検出する。
【００９３】
２１．「存在しない市外局番」試験は、顧客により提供された市外電話局番値が有効な市外局番ではないかまたは存在しないという状況を検出する。
【００９４】
２２．「無料電話番号」試験は、顧客により提供された電話番号値が料金不要の電話番号であるという状況を検出する。
【００９５】
２３．「外国ドメイン米国内住所」試験は、顧客により提供された電子メールアドレス値の最上位ドメイン部は外国に付帯するが、顧客により提供された発送先住所または請求先住所は米国内住所であるという状況を検出する。
【００９６】
２４．「請求先／発送先州不一致」試験は、注文に対して提供された発送先州値が、その注文とともに提供されたクレジットカード情報の請求先住所の州値と一致しないという状況を検出する。
【００９７】
２５．「請求先／発送先国不一致」試験は、注文に対して提供された発送先国値が、その注文とともに提供されたクレジットカード情報の請求先住所の国値と一致しないという状況を検出する。
【００９８】
２６．「ＡＶＳ」試験は、注文に関係付けられた採点値が住所検証システムを用いる注文情報の試験結果に基づいて調整されるべきか否かを判定する。住所検証システムの例は、１９９９年１１月２２日に出願された、名称を「住所を検証するための方法及び装置」とする、同時係属米国特許出願第０９／４４４,５３０号の明細書に説明されている。
【００９９】
２７．「ＢＩＮペナルティ」試験は、通常のクレジットカード番号の初めの４ないし６桁で構成される、顧客から受け取った銀行識別番号(「ＢＩＮ」)が高リスクとしてマークされているという理由から、ペナルティ値を適用すべきか否かを判定する。
【０１００】
２８．「数字／全小文字姓名」試験は、顧客の姓名値が全て小文字であるか否か、または数字を含んでいるか否かを判定する。
【０１０１】
２９．「電話番号内連続数字列」試験は、顧客の電話番号値が複数の連続する数字列を含んでいるか否かを判定する。
【０１０２】
３０．「善玉」試験は、一致する顧客情報が善良顧客リスト５１４に見つかるか否かを判定する。
【０１０３】
３１．「住所検証不能」試験は、顧客住所が検証不能であるか否かを判定する、国際住所及び軍の住所によりそのような結果が生じ得る。
【０１０４】
３２．「都市／州／ＺＩＰ不一致」試験は、顧客により提供された都市値、州値及びＺＩＰコード値が互いに関係付けられていないかいるかを、米国郵政省から入手できるデータに基づいて判定する。
【０１０５】
３３．「ＩＰアドレス／ホスト名不一致」試験は、顧客に付随する分解されたＩＰアドレスが顧客により提供された電子メールアドレスのホスト名部分と一致しないか一致するかを判定する。
【０１０６】
３４．「ホスト名無し」試験は、取引情報の一部として受け取られたＩＰアドレス値が、インターネットのＤＮＳ(ドメイン名サーバ)システムを用いて、有効なホスト名値に分解されないか分解されるかを判定する。
【０１０７】
３５．「発信ドメイン内電子メール」試験は、顧客により提供された電子メールアドレス値が顧客の分解されたドメイン名と同じドメインにあるという状況を検出する。
【０１０８】
３６．「非ＡＯＬホストからのＡＯＬユーザ」試験は、顧客はアメリカ・オンライン(America Online)ユーザであるが、顧客がＡＯＬホスト以外のホストから販売業者と交信していることを、顧客の電子メールアドレス値が意味しているという状況を検出する。
【０１０９】
３７．「ＩＳＰ州不一致」試験は、分解されたドメイン名の一部としてインターネットプロバイダ(ＩＳＰ)により提供される州値が顧客により提供された州値と一致しないという状況を検出する。例えばマイクロソフト(Microsoft)ネットワークは取引情報において顧客により提供された州値に対してチェックされ得る州名情報を、分解されたドメイン名の一部、例えば「chicago-il.us.com」として顧客に提供する。
【０１１０】
３８．「旧式ネットコムホスト」試験は、顧客が、顧客の真の身元を隠すために用いられ得るインターネットサービスプロバイダ・ネットコム(Netcom)のシェルアカウントを用いているという状況を検出する。
【０１１１】
３９．「請求先国／電子メール不一致」試験は、顧客が請求先住所情報において提供した国値が顧客の電子メールアドレスの国値と一致しないという状況を検出する。
【０１１２】
４０．「請求先国／ＩＰホスト不一致」試験は、顧客が請求先住所情報において提供した国値が、ＤＮＳシステムを用いる分解に基づく、顧客のＩＰアドレスにより示されるホストが所在する国と一致しないという状況を検出する。
【０１１３】
４１．「電子メール／ＩＰホスト国不一致」試験は、顧客の電子メールにおける国値が分解されたドメイン名の国と一致しないという状況を検出する。
【０１１４】
４２．「ホエアイズチェック不一致」試験は、ネットワーク・ソリューションズ社(Network Solutions Inc.)の「ホエアイズ(Whereis)」データベースによれば、顧客のＩＰアドレスにともなう国が顧客の住所情報の国値と一致しないという状況を検出する。
【０１１５】
４３．「時刻リスク」試験は、一日の内の取引時刻のリスク度を決定する。
【０１１６】
４４．「ホストリスク」試験は、電子メールアドレスまたはインターネットドメインＩＰアドレスに基づき、取引が発せられた、インターネットソースロケーションのリスク度を決定する。
【０１１７】
４５．「性別不一致リスク」試験は、顧客の性別が特定の製品に対する規準的予測に反しているか否かを判定する。
【０１１８】
４６．いくつかの「速力」試験は、時間経過にともなう買い手の挙動のリスク度を決定する、これらの試験の１つはより全般的であり、買い手の電子商取引行動の全体パターンを分析する、他の試験はより細目にわたり、特定の商品カテゴリーに関する特定の販売業者サイトにおける買い手の挙動を分析する。
【０１１９】
４７．「ギフト」試験は、請求先住所と発送先住所との間の不一致がリスクをはらんでいるか否かを判定する。
【０１２０】
図７Ａは、市外局番に基づく、地理的ロケーション試験を適用するプロセスのフローチャートである。
【０１２１】
図７Ａの地理的ロケーション試験は２つの表にある情報を使用する。ブロック７０２において、都市方位表が生成されて格納される。都市方位表は、顧客の発送先住所の都市値に対応する行を有する。表の列は、都市名、その都市の絶対経度を示す経度値及びその都市の絶対緯度を示す緯度値を格納する。ブロック７０４において、市外局番方位表が生成されて格納される。市外局番方位表は、あり得るかまたは既知の市外局番号値の全てに対応する行を有する。表の列は、市外局番内に含まれる地域の境界を表す１つまたはそれより多くの経度値及び緯度値を格納する。あるいは、市外局番方位表は、市外局番の境界を緯度及び経度で示すベクトルに関係付けられて格納された市外局番値を含む。
【０１２２】
表の値を用いて、顧客予定者により提供される情報を試験できる。一手法において、顧客から受け取られる都市値は、それが顧客により提出される市外局番値内にあるか否かを判定するために試験される。例えば、顧客により提出される都市値に示される都市の中心の位置が決定され、次いで市外局番方位表の値と相関される。言い換えれば、この試験により、顧客により指定される市外局番が発送先住所で指定される都市を実際に含んでいるか否かが判定される。
【０１２３】
ブロック７０６において、ある注文または顧客に対する取引情報にある発送先住所情報から都市値及び市外局番値が受け取られる。ブロック７０４とブロック７０６を隔てている破線で示されるように、ブロック７０６におけるアクションはブロック７０２及びブロック７０４とは独立の時間間隔でおこり得る。独立の時間間隔はいかなる長さであってもさしつかえない。すなわち、ブロック７０２及びブロック７０４は、オフラインモードまたは別の時間に実行され得る、準備段階と見なすことができる。
【０１２４】
ブロック７０８において、受け取られた都市値及び受け取られた市外局番値にともなう緯度値及び経度値が決定される。一実施形態において、第１の緯度値及び第１の経度値が都市方位表にの都市値をルックアップすることより得られ、第２の緯度値及び第２の経度値が市外局番方位表内の受け取られた市外局番値をルックアップすることにより得られる。
【０１２５】
ブロック７１０において、緯度値及び経度値に基づき、受け取られた都市値が受け取られた市外局番値内にあるか否かをシステムが試験する。なければ、ブロック７１２で示されるように、ペナルティ値が取引に与えられる。都市が指定された市外局番の境界内に正しく見いだされれば、何のペナルティも与えられず、制御は他の試験または注文処理を継続する。
【０１２６】
図７Ｂは電子メールアドレスに基づく別の地理的ロケーション試験を適用するプロセスのフローチャートである。
【０１２７】
図７Ｂの試験では、指定された電子メールドメインからの注文の全てについてそれぞれの発送先住所に対する緯度値及び経度値が生成されて格納される。複数の過去の注文が特定の緯度値及び経度値の範囲に集中し、その後、前記緯度値または経度値の範囲の外にある発送先住所を提供する注文が受け取られれば、後の注文は高リスクであるとして報告されるか、またはタグが付けられる。
【０１２８】
データベースの表は、緯度値、経度値及び過去の注文または過去の顧客を識別する情報を格納できる。ブロック７１４において、取引処理システムにより処理される注文のそれぞれの発送先住所に対して緯度値及び経度値が生成され、指定された電子メールドメインを示す情報に関係付けられて格納される。すなわち、顧客の「john_custname@isp.com」の形の電子メールアドレス及びJohn Custnameなる顧客に対する発送先住所を含む取引情報が受け取られたとする。発送先住所の都市値に基づき、その都市値に対する緯度値及び経度値をシステムが計算するかまたは別の方法で(例えば、図７Ａの一部として生成される都市方位表のルックアップにより)決定する。ドメイン値「isp.com」，緯度値及び経度値を含む記録が生成され、データベースに格納される。ブロック７１４のプロセスはシステムで取引が処理される毎に実行される。
【０１２９】
ブロック７１６において、新規の注文についての、顧客予定者の電子メールアドレス及び取引情報の発送先住所部分からの都市値が受け取られる。すなわち、ブロック７１６はブロック７１４と同時に、またはいくらか遅れて行われ得る。ブロック７１８において、受け取られた都市値に対する緯度値及び経度値が決定される。
【０１３０】
ブロック７２０において、プロセスは、受け取られた都市値が受け取られた電子メールアドレス値に示されるドメインから離れすぎているかそうではないかを試験する。例えば、プロセスは、受け取られた都市値に対する、ブロック７１８で計算された、緯度値及び経度値がデータベース内の対応する値を表す基準、例えば、緯度値及び経度値に対する標準偏差値との差が大きすぎるか否かを判定できる。受け取られた都市値が、同じ電子メールドメインが参照される他の取引に対する別の全ての都市値で示される地理的領域から離れすぎていることを判定するための、別の機構を用いることができる。
【０１３１】
ブロック７２０の試験で離れすぎているかまたは差が大きすぎると判定されれば、ブロック７２２に示されるように、ペナルティが取引に適用される。そうでなければ、制御は別の試験または処理を継続する。
【０１３２】
この試験は、特定のインターネットサービスプロバイダ(ＩＳＰ)が地理的に集約された顧客データベースを提供する場合に有効である。その場合には、ＩＳＰの通常の地理的サービスエリアの外側遠くの発送先住所を含む注文が届けば、システムは、盗まれた身元情報または盗まれたクレジットカード情報を顧客が使用していると仮定することができる。そのような試験は、偽否定的結果(「侮辱」)の率が高すぎないことを保証するために、人による採点値の精査で補うことができる。
【０１３３】
図７Ｃは銀行識別番号(ＢＩＮ)に基づく地理的ロケーション試験のフローチャートである。
【０１３４】
図７Ｃにおいては、顧客予定者により提供されるクレジットカード番号のＢＩＮ値が地理的整合性選別に用いられる。ブロック７２４において、システムにより処理される注文毎に発送先住所の国値が、注文で指定されているクレジットカード番号のＢＩＮ値に関係付けられて格納される。すなわち、ブロック７２４は実際の注文の発送先住所ロケーションのＢＩＮ値を関係付ける表の構築を含む。あるいは、ＢＩＮ値地理的整合性選別において、ある範囲の緯度値及び経度値がＢＩＮ値に関係付けられてデータベースに格納される。
【０１３５】
ブロック７２６において、新規注文についての取引情報の発送先住所部分から国値が受け取られる。ブロック７２８において、注文で指定された銀行識別番号にともなう他の全ての国に対する、今回の発送先住所の国の相対近接度が決定される。ブロック７２８は、例えば、世界中の全ての国のそれぞれを世界中の他の国のそれぞれと相関する国間距離表にある距離値または重み付け値のルックアップを含むことができる。距離値または重み付け値は、地理的距離、政治的距離、文化的距離等を反映することができる。例えば、米国をカナダ国に相関する値は非常に高くなろうが、一方、米国はキューバ国と地理的には近接しているとはいえ、政治的には離れているから、米国をキューバ国に相関する値は非常に低くなるであろう。
【０１３６】
ブロック７３０において、今回の注文の国値により表される国が、国間距離表で示されるように、ＢＩＮ値にともなう銀行から遠すぎるか否かを判定するための比較がなされる。遠すぎれば、ブロック７３２に示されるように、ペナルティが適用される。
【０１３７】
すなわち、指定されたＢＩＮ値を含む、複数の過去の注文が特定の範囲の国に集中し、その後に、その範囲に属さない国にある発送先住所を提供する注文が受け取られれば、後の注文は高リスクであるとして報告されるか、またはタグが付けられる。この試験は、特定の銀行が地理的に集約された顧客データベースを提供する場合に有効である。その場合には、銀行の通常の地理的サービスエリアから外側遠くの発送先住所を含む注文が届けば、システムは、盗まれた身元情報または盗まれたクレジットカード情報を顧客が使用していると仮定することができる。例えば、米国ニューヨークに本店がある銀行にともなうＢＩＮ値を含むクレジットカード番号を識別する取引情報５１２を顧客が提示する、しかし、その注文に対する発送先住所には「ブルガリア」の国値が含まれているとする。このことは、注文が不正取引であることを示し得る。そのような試験は、侮辱率が高すぎないことを保証するため、人による採点値の精査で補うことができる。
【０１３８】
[ギバリッシュ試験]
取引提示試験５１０は、取引情報５１２の１つまたはそれより多くの値が理解不能かまたは無意味なテキスト(「ギバリッシュ」)からなっているか否かを判定するための１つまたはそれより多くの試験を含むことができる。図６はギバリッシュ試験の例示的実施形態のブロック図である。
【０１３９】
ブロック６０２において、ギバリッシュ試験にかけるためのテキスト値が受け取られる。例えば、ギバリッシュ試験は、特定の顧客について販売業者から受け取られる顧客の名前値または名字値に適用することができる。
【０１４０】
ブロック６０４において、バイグラム確率値表が受け取られる。一実施形態において、バイグラム確率値表は、文字対(「バイグラム」)を表わす行及び、指定されたバイグラムが、(ａ)テキストストリングの最初の文字対として、(ｂ)テキストストリングの中間の何処かに、または(ｃ)テキストストリングの最終文字対として、現れるであろう確率を表わす列からなる。ここで、表の１つの列は状況(ａ)，(ｂ)及び(ｃ)に関係付けられる。
【０１４１】
バイグラムの例は「DA」である。このバイグラムに対し、表は、文字対「DA」が、「DABID」または「DANIEL」におけるように、真の名前の最初の順序位置に現れる可能性が高いことを示す値「８０」を第１の列位置に有することができよう。同じバイグラムに対して、真の名前では名前の中間に文字対「DA」がある可能性は低いことを示す値「２０」を第２の列位置に有することができよう。その他の数値を用いることもできる。特定の実施例の１つにおいて、バイグラム確率値表は、信頼される情報源から受け取られる姓名情報に基づいて手作業でまたは自動的に作成されて格納される。例えば、米国国勢調査データからの姓名情報を用いることができる。
【０１４２】
ブロック６０６において、ブロック６０２で受け取られたテキスト値にあるそれぞれのバイグラムについて、採点値がバイグラム確率値表に基づいて決定される。一実施形態において、ブロック６０６は受け取られたテキスト値にあるバイグラムのそれぞれの抽出及びそのようなバイグラムのそれぞれについての表のルックアップを含む。それぞれのバイグラムに対し、表に見いだされる対応確率値に基づいて採点値が生成される。あるバイグラムが表に見つからない場合は、一般には低い確率を表す、デフォルト値をあてることができる。
【０１４３】
ブロック６０８に示されるように、ブロック６０６における採点値決定は、受け取った、頭字語を含むテキスト値を無視または除外することが好ましい。一実施形態において、頭字語は、第１の受け取ったテキスト値(例えば名前)は全て大文字でなり、第２の受け取ったテキスト値(例えば名字)では大文字と小文字が混在している場合に、認識される。頭字語が検出された場合、ブロック６０６で決定される採点値は、デフォルト値に修正または設定することができる。
【０１４４】
ブロック６０９に示されるように、特殊な文字組合せを考慮することができる。例えば、一実施形態において、ブロック６０６のプロセスは受け取ったテキスト値にともなう民族性を決定しようとし、そのような決定がなされた場合には、表から得られる値を調節することができる。例えば、大量のランダムな姓名サンプルで、バイグラム「SZ」が名字の最初の順序位置に出現する可能性は低いとすることができる。しかし、東欧出身者の名字ではこの組合せが普通にある。したがって、受け取った名は東欧の名前であるように思えるとプロセスが決定できれば、受け取ったテキストに別のある文字対が現れる可能性が高くなる。例えば、文字対「CZ」が現れる可能性が高くなり得る。したがって、適宜、そのような文字対に対して表からとられる確率値を調節することができる。
【０１４５】
名前値及び名字値に対して別々の表を生成して格納することができる。すなわち、ブロック６０４，ブロック６０６，ブロック６０８及びブロック６０９は名前値及び名字値のそれぞれに対し、繰り返して実行することができる。
【０１４６】
ブロック６０６で決定された採点値に基づき、プロセスは１つまたはそれより多くのエラー値または警告値を生成または発生する。一実施形態において、ブロック６０６は、受け取ったテキスト値にあるバイグラムを確率値表のどこにも見いだせない場合に限りエラーを表す採点値が発生される、選別プロセスを含むことができる。このオプションは、処理時間を短縮するために、またはテキスト値の概略のチェックだけが必要とされる場合に、用いることができる。
【０１４７】
代替として、受け取ったテキスト値が真の名前または名字にともなう可能性は低いと決定されるバイグラムの組合せを含む場合に、ブロック６１０において、警告値が発生される。
【０１４８】
別の代替として、受け取ったテキスト値が極めて可能性の低いバイグラム値の組合せを含む場合に限り、警告値が発生される。この代替においては、受け取ったテキスト値は疑わしいが、販売業者による取引の拒絶の十分な根拠となるほど異常ではないことを示すために、警告値が選ばれる。
【０１４９】
バイグラム確率値表は、追加情報が利用できるようになったときに、例えば国勢調査の間隔に合せて、更新することができる。外国出身者の姓名値、例えば仮名文字で表わした日本人名について、別の表を作成することができる。
【０１５０】
[履歴試験−比較操作]
一実施形態において、比較操作５２０は、結果として１つまたはそれより多くの離散採点値５３０を生成して格納するための、取引情報５１２の履歴情報５１８との比較を含む。そのような履歴試験は一般に、今回の取引情報５１２が個人に関係付けられた過去の取引の全てと整合していることの検証を含む。
【０１５１】
一実施形態において、取引はインターネット身元に関係付けられる。本明細書において、「インターネット身元」には購買者または注文取引を提出する他の個人の一意的な識別子が含まれる。インターネット身元には電子メールアドレスを含めることができる。そのようなインターネット身元値は、ある個人が注文を入れるために複数の相異なる電子メールアドレスを用いる場合に、より良好な選別結果を容易に得るに役立つ。
【０１５２】
図５Ｃはインターネット身元値の択一的な実施形態のブロック図である。第１の実施形態のインターネット身元値５９０Ａは、ブロック５９２に示されるような、電子メールアドレスに基づくハッシュ値と、ブロック５９４に示されるような、クレジットカードＢＩＮ値に基づくハッシュ値の組合せからなる。クレジットカード番号を基本要素として含む値の使用は、様々なユーザに対して複数のクレジットカードを使用する個人についての確度の向上に役立つ。本実施形態において、それぞれのインターネット身元値は電子メールアドレスとカードの特定の組合せを一意的に識別する。
【０１５３】
上述の実施形態のいずれにおいても、システムは、クレジットカード番号の代わりに、クレジットカード以外の購買方法を一意的に識別する値を用いることができる。例えば、購買を行うために顧客が電子小切手またはデビットカードを使用すれば、インターネット身元値を作成するために小切手番号またはカード識別子を用いることができる。
【０１５４】
値の別の組合せを用いることができる。図５Ｃを再び参照すれば、第２の実施形態のインターネット身元値５９０Ｂは、ブロック５９２に示されるような、電子メールアドレスに基づくハッシュ値、ブロック５９４に示されるような、クレジットカードＢＩＮ値に基づくハッシュ値、及び、ブロック５９６に示されるような、発送先住所に基づくハッシュ値の組合せからなる。この代替形態は、複数の注文に相異なる電子メールアドレス及びクレジットカード番号が用いられているが、発送先アドレスは全て同じである場合、特に居宅配達の場合に、確度を向上させる。
【０１５５】
さらに別の値を用いることもできよう。例えば、購買予定者のホストＩＰアドレスの第１のハッシュ値を、購買予定者のもつ電子メールアドレスの第２のハッシュ値と組み合わせ、購買予定者のカード銀行識別番号の第３のハッシュ値及び購入予定者の発送先住所に基づく第４のハッシュ値と組み合せて、インターネット身元に含めることができる。別の代替形態として、購買予定者のハードウエア装置ＩＤ値の第１のハッシュ値を、購買予定者の電子メールアドレスまたはユーザＩＤの第２のハッシュ値と組み合わせ、購買予定者のカード銀行識別番号の第３のハッシュ値及び購買予定者の発送先住所に基づく第４のハッシュ値と組み合わせて、インターネット身元に含めることができる。重要なことは、インターネットユーザがネットワークへの接続に用いるホストまたは端末にかかわらず、複数の注文にわたって繰り返される特定のインターネットユーザの身元を正確に表す値を使用することである。
【０１５６】
今回の取引のインターネット身元に関係付けられる履歴情報５１８内の過去の取引は、例えば過去の取引情報を保持するデータベースにデータベースクエリーを発し、応答において履歴情報５１８として一組の記録を受け取ることにより、得ることができる。記録が取り出されると、比較操作５２０は、比較操作を停止すべきであることを示す情報を探す。一実施形態において、以前の注文に対してデータベースから返された記録のいずれかが不正取引リスト上にあれば、システムは比較操作５２０をスキップする。この機構により、過去の不正取引注文に関係付けられる注文に対する不必要な処理は、そのような注文が比較操作５２０を用いて処理されればその処理は間違いなく否定的結果に終るから、スキップされることが保証される。あるいは、５００をこえる履歴記録が取り出されれば、履歴処理は停止されて、取り出された５００の記録だけを用いて比較操作５２０が実行される。この結果、クエリー時間及び総取引処理時間が短縮される。さらに、システムの動作を検証するために販売業者により作り出された試験用身元に関係付けられるインターネット身元値が除外される。
【０１５７】
一実施形態において、リターンコードの１つは販売業者の他のいずれの規準にもかかわらず取引の拒絶を販売業者に勧める合図を表す１つまたはそれより多くのバイト数のスコアフラッグを含む。例えば、スコアフラッグは、注文が販売業者の「速力」規準の１つに抵触するか、あるいは今回の注文を入れたインターネット身元に関する過去の注文が不正取引リスト上にあることを示すことができる。あるいは、スコアフラッグは、今回の注文を入れている顧客が不良顧客リスト５１６に見つかったことを示すことができる。顧客の過去の注文が不正取引リスト上にあれば、今回の取引も自動的に不正取引リストに追加される。
【０１５８】
図５Ｂに示されるタイプの取引処理システムは取引を処理するから、この取引処理システムで履歴情報５１８を生成して格納することができる。一実施形態において、システムは１つまたはそれより多くのスコアログを生成して格納する。スコアログのそれぞれの記録は、取引を識別し、取引提示試験５１０及び取引情報５１２に対するシステムのその他の試験の適用から得られる１つまたはそれより多くのペナルティ値を含む。すなわち、スコアログの手作業によるかまたは自動化された精査により、特定の取引がシステムでどのように処理されたかを明らかにすることができる。
【０１５９】
さらに、一実施形態において、システムは試験採点表を含み、システムは取引を処理すると試験採点表の値を更新する。試験採点表は、それぞれの注文について、１つの注文に対して行われたそれぞれの試験についての結果値またはペナルティ値を含む。特定の実施形態において、試験採点表は、注文番号、電子メールアドレス、クレジットカード番号に対する列、及び取引提示試験５１０の一環として実行されるそれぞれの試験に対する列を含む。試験採点表は、統計モデル５４０からの出力として与えられるモデル採点値、並びに図５Ｂのブロック５６０で与えられる最終採点値及びリターンコードを含むこともできる。
【０１６０】
したがって、試験採点表にあるデータを用いれば試験結果の統計的評価値を生成することができる。さらに、何らかの態様で関係する注文を検索するためにデータベースクエリーを試験採点表に適用することができる。過去の手法では、そのような処理にはスコアログの試験パースが必要であった。本発明の手法では、そのようなパースが排除され、試験による、向上した実際的有意性をもつ見解が提供される。この結果、特定の試験の侮辱率を迅速かつ定期的に評価することができる。
【０１６１】
さらに、取引処理の結果、高い不正取引採点値が得られ、販売業者がその採点値に応答して注文を拒絶して、顧客照会を起動すれば、販売業者の顧客サービスセンターは、リターンコードに対するクエリーを発して、高い不正取引採点値に対する正確な理由を迅速に確認することができる。迅速な態様でリターンコードを得ることができる能力により、断られた顧客が販売業者に電話して、販売業者の顧客サービス担当者の感情に訴えることにより販売業者のコンピュータベースの不正取引選別を言葉で巧みに免れようとして、注文が受け入れられるべきである１つまたはそれより多くの理由を紡ぎ出そうとする、「社交工作」に対する武器も、販売業者に提供される。開示されるシステムを用いれば、顧客サービス担当者が不正取引選別システムに迅速にクエリーを行うことができ、注文がなぜ拒絶されたかについての詳細な説明を受け取ることができる。そのような説明は１つまたはそれより多くのリターンコード値に基づいて発生することができる。
【０１６２】
[統計モデル作成]
統計モデル５４０は、実不正取引を示す確率に基づく、非線形結合で重み付けされた実離散採点値に基づいた複数の計算を含む。一実施形態において、そのような重み付けは、実際に完了し、その注文で識別されたクレジットカードに関係付けられた発行銀行へのチャージバックが実際に生じる注文の識別を含む。その方法では一般に、本明細書で開示される、取引提示試験５１０の一環としての不正取引選別システムにより拒絶された注文は無視される。
【０１６３】
図９は、統計モデル作成プロセスのブロック図である。一実施形態において、統計モデル作成は、データ選択及びサンプリングフェーズ９０２，データ正規化フェーズ９０４，データ区分化フェーズ９０６，モデル教育フェーズ９１０，モデル検証フェーズ９１２及びモデル性能試験フェーズ９１８からなる。これらのフェーズの多くは、図９に示されるように、上流フェーズへのフィードバック供与に関与し得る。
【０１６４】
データ選択及びサンプリング
全般的に、統計モデル作成プロセスのフェーズ９０２はデータ選択及びサンプリングからなる。本明細書において、術語「データ」は真とマークされた取引データを指す。「真とマークされた」とは、取引記録が、取引の最終結果−取引が最終的にチャージバックまたは疑わしいクレジットの差戻しのような欠損結果に終ったか、あるいは取引が有益な売上に終ったか−を示すフィールドを含むことを意味する。このフェーズの間に、真とマークされたモデル作成データ源が選択される。モデルが一人の販売業者に対して顧客保護を提供すべきであれば、その販売業者固有のデータが多数を占めるが、モデル作成データセットには、モデル作成基盤を広げるために、同様の販売業者からの代表的なデータも含めることもできよう。モデルがある業界全体に役立つべきであるとすれば、データは、その業界の販売業者を代表するように、広汎に選ばれることになろう。しかし、モデルの適用可能範囲を広くすると、データ選択の範囲も同等に広くなる。
【０１６５】
しかし、上記の取引データは統計モデル作成にそのままでは用いられない。取引データはダウンサンプリングされる。ダウンサンプリングは、モデル作成者がモデル作成データセット内の高リスク取引と低リスク取引との間の最適バランスを偏りのあるランダムサンプリングにより達成する、統計的プロセスである。モデル作成者は、構築されるべきモデルの理論的性質に基づいて、最適混合比を確立する。例えば、多くの場合、高リスク取引は低リスク取引に比べて稀である。選択されたデータがそのままモデル作成に用いられると、低リスク取引が多数を占め、稀な高リスク項目からの信号が隠されることになり得る。バランスをとることが望ましい。一般に、望ましい比を達成するため、選択されたデータセット内の高リスク項目は全て受け入れ、低リスク項目をランダムにダウンサンプリングすることにより、１０、１の低リスクデータ項目対高リスクデータ項目比が、得られる。
【０１６６】
データ正規化
統計モデル形成機構は一般に、数値的な振る舞いが模範的なデータに最善に応答する。取引データ及び試験結果データは、原則的に、全数値範囲からの値を含むから、データは、統計的ｚ変換、またはデータ値の全てを−１から＋１の範囲に、または、それほど最適ではないが、０から１の範囲に合せ込むための、何か他のそのような変換を適用することにより正規化される。これにより、モデル作成作業がより安定になり、結果がより頑健になる。これらの機能はデータ正規化フェーズ９０４で実行される。
【０１６７】
データ区分化
データ区分化フェーズ９０６において、選択されてサンプリングされたデータは、３つの区分すなわち相互に排他的なデータセット、すなわち教育セット、検証セット及び試験セットに分けられる。これらのデータセットに対する割合は特に定められていないが、５０−５０及び６０−４０のような割合が普通用いられる。例えば、６０−４０の割合を用いれば、モデル作成データの６０％が教育及び検証のためにランダムに選ばれ、残りの４０％がモデル試験フェーズのための試験データとして取り置かれる。モデル構築のために選ばれた６０％はさらに、いずれもがモデル構築フェーズ９０８に関与する教育データ及び検証データに、別の経験則にしたがい、６５−３５のように分けられる。区分化の全ては疑似乱数発生アルゴリズムを用いて行われる。
【０１６８】
モデル教育
モデル作成データが選択され、サンプリングされて、正規化されると、モデル教育フェーズ９１０が実行される。第１ステップは初期モデルアーキテクチャの候補を選択または生成することである。ニューラルネットワークまたは基底関数ネットワークのような非線形統計モデルに対して、このことには、入力レイヤーをモデル形成データの特徴の組合せの次元に合せて構成すること、出力レイヤーをモデルドメインの要求に合せて構成すること及び、次いで、「隠れユニット」または「基底関数ユニット」の初期数を選択することが含まれる。モデルドメインの要求が単に取引リスクの簡単な数値評価を行うことであれば、単一ユニット出力アーキテクチャが選ばれる。モデルドメインが複数のリスクタイプ評価への取引の類別を要求すれば、出力レイヤーは目標のカテゴリーセットの次元に合せてつくられる。
【０１６９】
連続する教育サイクルのそれぞれで、一度に１つの取引について教育データがモデルに与えられ、モデルは、全データセット面における「最適バランス」−低リスク取引に対する正しいリスク評価値と高リスク取引に対する正しいリスク評価値との間のバランス−を達成しようとしてモデル重みを自己調節することができる。教育サイクルは、平均二乗誤差における連続する改善で測って、成功した重み調節の率が漸近的になり始めるか、または一定値になったときに終結する。そのような点をこえて教育すると、後に、性能試験フェーズにおいて、以前に遭遇したことはないが同様のデータパターンへのモデルの一般化に失敗するであろうほど、モデルが教育データ専用に条件付けされることになる、「過剰適合」がおこり得る。規準に到達するまでモデルを教育できなければ、モデル作成者は上流のフェーズの１つに戻り、次のサイクルにおけるモデル作成失敗を阻止するように調節して、モデル作成サイクルに再び入る。モデル作成に入るための最も普通のステップはモデル教育プロセスの初めに戻り、アーキテクチャに調節を施すことであるが、必要であれば、データ選択及びサンプリングフェーズに戻ることもあり得る。
【０１７０】
モデル検証
教育中のモデルまたは完全に教育されたモデルはいずれも、モデル検証フェーズ９１２において検証にかけられる。このフェーズの間、いくつかの検証データをモデルに課すことで、常識的規準に対して、モデルの挙動がチェックされる。ある意味で、これは性能試験の暫定的形態である。その違いは、モデルに対して調節がなされると、必要なモデル変化の性質を決定するために用いられた検証データが進行中の教育データセットの一部となることである。一般に、検証サイクルによりモデルのいくつかの短所があらわにされた後、モデル作成プロセスは上流のフェーズの１つに再び入る。モデル教育フェーズ９１０，モデル検証フェーズ９１２，モデル調節及びモデル再教育の間の上記のサイクルにより、汎用モデル構築フェーズ９０８が完結する。
【０１７１】
モデル試験
モデル構築サイクルが完了すると、完成モデルは試験フェーズ９１８においてモデル性能試験にかけられる。初めに選択されてサンプリングされたデータの、性能試験のために取り置かれてあった、４０−５０％がここでモデルに課せられる。この取引データがこれまでモデルに与えられたことは全くない。モデルは、重みまたはアーキテクチャに対しいかなる修正をなすことも許されずに、残りのデータの全てを採点する。採点結果が分析される。モデルの性能が規準に達していれば、モデル作成が完了し、この統計モデルは生産不正取引リスク評価システムへの配備準備が整い、評価システムにおいては、取引がシステムに実時間で提示され、それぞれの取引に対して数値的リスク評価がなされるように、取引がモデルに与えられることになろう。その数値的リスク評価は、取引が不良であることが判明する公算を示す、不正取引確率として解釈することができる。
【０１７２】
モデルの性能が規準に達していなければ、図９に示されるように、モデル作成プロセスが、新規のデータ選択及びサンプリングサイクルにより、初めから再び開始される。
【０１７３】
入力：販売業者データ
１．データ選択及びダウンサンプリング
２．離散採点値計算及び正規化
３．教育、検証及び試験セットへのデータ区分化
４．モデル構築
５．モデル性能試験
６．生産環境にモデル配備
７．モデルの実行時性能分析
出力：統計モデルリスク評価値●
[ヒューリスティックモデル]
ヒューリスティックモデル５５０は、離散採点値の線形結合に基づく重み付け総和を計算する、１つまたはそれより多くの人工知能計算を含む。ヒューリスティック計算はヒューリスティック試験の結果に実施される。これは、各段階で行われる極めて複雑な採点プロセスであり、単一の数値的リスク評価が得られる。このリスク評価値は次いで、ブレンドプロセスを構造化するリスクゾーンを確立する、採点値ブレンドプロセス５５２に対する基底として役立つ。このブレンドプロセスは、適当な節でさらに詳細に論じられる。
【０１７４】
初めに、離散的試験結果の重み付け総和として生採点合計値が計算される。離散的試験結果には、ブール型、量型、カテゴリー型及び確率型の４つのタイプがある。ブール型真−偽結果にはゼロまたは１の値が与えられる。量型結果には算術的発生カウントを表す正の整数として値が与えられる。カテゴリー型結果はシビアリティレベルを示す。確率型結果は信頼性レベルを示す。それぞれの離散的試験結果にはそれぞれにともなうペナルティ値が乗じられ、その積が総和されて生採点合計値がつくられる。それぞれの試験にともなうペナルティ値は負でも正でもあり得る。負のペナルティ値はリスク確率を低め、正のペナルティ値はリスク確率を高める。得られた生採点合計値は取引リスクの額面値及び取引状況リスクを示す。
【０１７５】
次に、ヒューリスティックモデルは生採点値乗数を計算する。生採点値乗数は「利得制御」デバイスと同類である。生採点値は、ある試験結果とそれらの試験結果に対して販売業者が表明したポリシーとの組合せに基づいて増大される。販売業者が特定の試験に特別の関心を示していれば、その試験の結果に採点値を押し上げるか引き下げるための−ほとんどの場合は押し上げるための−倍率が乗じられる。指定された試験に対する販売業者の優先度及びそれらの試験の結果に基づいて、採点値乗数が計算され、生採点合計値に適用されて、「古典的」採点値が得られる。得られた古典的採点値は０から１００,０００より大きくなり得る非常に大きな数までの範囲にあり、この上限値は指数的に分布すると考えられる。
【０１７６】
最後に、古典的採点値は比例縮小されて、取引リスクの確率の線形評価値に変換される。このヒューリスティックモデル採点値は、０から９９の範囲にあり、リスク確率の評価値である。このヒューリスティック評価値は、本明細書の以降の節で説明される数値的融合プロセスにより、他のモデルの結果と、後に、組み合される。
【０１７７】
入力：離散採点値
８．生採点値計算
９．採点値乗数計算
１０．古典的採点値計算
１１．適切な範囲に比例縮小
出力：ヒューリスティックモデルリスク評価値●
[リスク評価値ブレンド]
ヒューリスティックモデル５５０及び統計モデル５４０から導かれるリスク確率評価値は、取引−販売業者−カード−詐取者の組合せにともなう最終包括的リスク確率評価値を生成するためにブレンドまたは融合される。これは普通には不正取引採点値と呼ばれるが、本明細書ではリスク評価値と呼ばれる。ブレンドは離散的決定システムの全てが直面する基本的な統計上のジレンマを背景にして行われる。この状況が図１０に示される。
【０１７８】
図１０は、善良取引の採点値分布と不良取引の採点値分布の、２つの頻度分布を示す。真の不良取引に対して認められたリスク評価値の分布を真に善良な取引の分布に重ね合わせることにより、４つのリスクゾーンが確立される。リスクゾーン１は最小リスクらしき点(リスク採点値０)に始まり不正取引の発生が些少ではなくなる点まで広がる。リスクゾーン１は、不正取引である可能性が極めて小さい、低採点値取引を含む。
【０１７９】
図１０を再び参照すれば、リスクゾーン２は、概非不正取引ゾーンにある、不正取引の発生が些少ではなくなる点に始まり、善良取引頻度面と不良取引頻度面とが交差する点まで広がる。この境界はまた、第１種の過誤のリスクと第２種の過誤のリスクとがバランスする点である、過誤最小化点(ＥＭ)と定義され、デフォルト離散的決定閾値として推奨されることが多い。リスクゾーン２に含まれる取引のほとんどは不正取引ではないが、採点値が中−低の不正取引も混じっている。第２種の過誤(ミス、誤検出及び誤販売としても知られる)は、不正取引採点値がリスクゾーン１及び２にあり、したがって、誤って不正取引を受け入れて処理する場合におこる。
【０１８０】
図１０のリスクゾーン３は、デフォルトの過誤最小化点に始まり、概不正取引ゾーンにある、非不正取引の発生が些少になる点まで広がる。リスクゾーン３に含まれる取引はほとんどが不正取引であるが、採点値が中−高の非不正取引も混じっている。リスクゾーン４は、採点値が中−高の非不正取引の発生が些少になる点に始まり、採点値範囲の上限まで広がる。リスクゾーン４は、不正取引である可能性が極めて高い、高採点値取引を含む。第１種の過誤(偽警告、偽肯定または誤不売としても知られる)は、非不正取引採点値がリスクゾーン３及び４にあり、したがって、誤って非不正取引の処理を拒絶する場合におこる。
【０１８１】
統計モデル５４０の採点値(リスク評価値)とヒューリスティックモデル５５０のヒューリスティック採点リスク評価値は、採点値ブレンドプロセス５５２において以下のようにしてブレンドされる。４つのリスクゾーンのそれぞれに対してブレンドポリシーが確立され、モデルに許される影響の大きさ及び許容方向が規定される。ポリシーは、１)ブレンドされる採点値を与えるリスク評価アルゴリズムの性質及び２)リスクゾーン自体の性質の両者の関数である。一実施形態において、全てのリスクゾーンの境界を確立するための基本的な採点権限として、ヒューリスティックモデルがとられる。本実施形態において、統計モデルの目的は第一義的に(偽警報を防止するために)誤って高リスク評価値を受け入れることから非不正取引を守ることであり、ほとんどの非不正取引は本質的にリスクゾーン１及び２に入るから、統計モデルには、ゾーン１におけるリスク評価値を低めるための全責任及びゾーン２におけるリスク評価値を低めるための限定的権限が与えられる。さらに、この例示的実施例では、ヒューリスティックモデルの目的は第一義的に不正取引の検出を最適化すること(したがってミスを避けること)にあるから、またほとんどの不正取引は本質的にゾーン３及び４に入るから、ヒューリスティックモデルには、ゾーン４におけるリスク評価値を生成するための全責任及びリスクゾーン３におけるリスク評価値を生成するための第一義的な責任が与えられる。統計モデルには、ゾーン３におけるリスク表価値を高めるための限定的権限が与えられる。
【０１８２】
ヒューリスティックモデルリスク評価値がリスクゾーン１に入れば、統計モデルが最終リスク評価値を生成する。ヒューリスティックモデルリスク評価値がリスクゾーン４に入れば、ヒューリスティックモデルが最終リスク評価値を生成する。ヒューリスティックモデル採点値がゾーン２またはゾーン３に入れば、場合に応じて、偽警告及またはミスを最小化するために特殊な限界面ロジックが適用される。
【０１８３】
ここで図１１を参照すれば、限界面(第１種限界)は、第１種の過誤の可能性の最小化に役立つように、ヒューリスティック採点値面の下方に確立され、限界面(第２種限界)は、第２種の過誤の可能性を最小化に役立つように、ヒューリスティック採点値面の上方に確立される。
【０１８４】
ヒューリスティックモデルリスク評価値がゾーン２に入り、統計モデルリスク評価値が第１種限界面とヒューリスティックモデル面との間に入れば、統計モデルリスク評価値により、明らかな非不正取引に対する最終リスク評価値を低めることができる。そうでなければ、ヒューリスティックモデルが最終リスク評価値を生成する。
【０１８５】
ヒューリスティックモデル採点値がゾーン３に入り、統計モデル採点値が第２種限界面とヒューリスティックモデル面との間に入れば、統計モデル採点値により、最終リスク評価値を高めることができる。そうでなければ、ヒューリスティックモデルが最終リスク評価値を生成する。
【０１８６】
一般に、並立するモデルの最終リスク評価値への寄与は、様々なリスクゾーンの分布特性に照らして、ブレンドされるべきモデルのそれぞれの長所及び短所を考慮することにより、ブレンド中に決定される。
【０１８７】
[ハードウエア概説]
図８は本発明の実施形態を実装することができるコンピュータシステム８００を示すブロック図である。コンピュータ８００は、バス８０２またはその他の情報通信用通信機構及び情報処理用にバス８０２と接続されたプロセッサ８０４を備える。コンピュータシステム８００は、情報及びプロセッサ８０４により実行されるべき命令を格納するための、バス８０２に接続された、ランダムアクセスメモリ(「ＲＡＭ」)またはその他の動的記憶装置のような主メモリ８０６も備える。主メモリ８０６はプロセッサ８０４により実行されるべき命令の実行中に一時変数またはその他の中間情報を格納するために用いることもできる。コンピュータシステム８００はさらに、プロセッサ８０４のための静的情報及び命令を格納するための、バス８０２に接続された、読出専用メモリ(「ＲＯＭ」)８０８またはその他の静的記憶装置を備える。情報及び命令を格納するために、磁気ディスクまたは光ディスクのような記憶装置８１０が提供され、バス８０２に接続される。
【０１８８】
コンピュータシステム８００は、コンピュータユーザに情報を表示するため、陰極線管(「ＣＲＴ」)のような、ディスプレイ８１２にバス８０２を介して接続することができる。情報及びコマンド選択をプロセッサ８０４に伝えるために、英数字キー及びその他のキーを備える、入力装置８１４がバス８０２に接続される。別のタイプのユーザ入力装置は、方向情報及びコマンド選択をプロセッサ８０４に伝えるため及びディスプレイ８１２上のカーソル移動を制御するための、マウス、トラックボールまたはカーソル移動キーのような、カーソル制御装置８１６である。この入力装置は一般に、装置による平面上の位置の指定を可能にする、第１の軸(例、ｘ軸)及び第２の軸(例、ｙ軸)の、２つの軸での自由度２を有する。
【０１８９】
本発明は、電子商取引の不正取引リスクを評価するためのコンピュータシステム８００の使用に関する。本発明の一実施形態にしたがえば、電子商取引の不正取引リスク評価は、主メモリ８０６に保持された１つまたはそれより多くの命令の１つまたはそれより多くのシーケンスを実行するプロセッサ８０４に応じてコンピュータシステム８００により提供される。そのような命令は、記憶装置８１０のような別のコンピュータ読出可能媒体から主メモリ８０８に読み込むことができる。主メモリ８０６に保持された命令のシーケンスの実行が、本明細書に説明されるプロセスステップをプロセッサ８０４に実行させる。代替実施形態において、本発明の実施のために、結線接続回路をソフトウエア命令の代わりにまたはソフトウエア命令と組み合わせて用いることができる。すなわち、本発明の実施形態はハードウエア回路とソフトウエアとのいかなる特定の組合せにも限定されない。
【０１９０】
本明細書で用いられる「コンピュータ読取可能な記録媒体」は実行のためのプロセッサ８０４への命令の供給に関与するどのような媒体も指す。そのような媒体は、不揮発性媒体、揮発性媒体及び伝送媒体を含むがこれらには限定されない多くの形態をとることができる。不揮発性媒体には、例えば、記憶装置８１０のような光ディスクまたは磁気ディスクがある。揮発性媒体には、主メモリ８０６のような動的記憶装置がある。伝送媒体には、バス８０２を構成する電線を含む、同軸ケーブル、銅線及び光ファイバがある。伝送媒体は、ラジオ波及び赤外線データ通信中に発生するような、音波または光波の形態をとることもできる。
【０１９１】
コンピュータ読出可能媒体の普通の形態には、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープまたはその他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、その他いずれかの光媒体、パンチカード、紙テープ、穿孔パターンをもつその他いずれかの物理的媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ(プログラム可能読出専用メモリ)、ＥＰＲＯＭ(電気的プログラム可能読出専用メモリ)、フラッシュＥＰＲＯＭ、その他いずれかのメモリチップまたはカートリッジ、以降で説明されるような搬送波、またはコンピュータが読み出すことができるその他いずれかの媒体がある。
【０１９２】
様々な形態のコンピュータ読出可能媒体が、実行のためのプロセッサ８０４への１つまたはそれより多くの命令の１つまたはそれより多くのシーケンスの搬送に関与し得る。例えば、初めに遠隔コンピュータの磁気ディスク上に命令を載せることができる。遠隔コンピュータは、命令をコンピュータの動的記憶装置にロードし、モデムを用いて電話回線を通じて命令を送信することができる。コンピュータシステム８００のローカルモデムは、電話回線上のデータを受信し、赤外線送信機を用いてデータを赤外線信号に変換することができる。赤外線検出器が赤外線信号で送られたデータを受信し、適切な回路装置がデータをバス８０２上に載せることができる。バス８０２はデータを主メモリ８０６に送り、プロセッサ８０４が主メモリ８０６から命令を検索し、実行する。主メモリ８０６により受信された命令は、必要に応じて、プロセッサ８０４による実行の前または後に記憶装置８１０に格納することができる。
【０１９３】
コンピュータシステム８００は、バス８０２に接続された通信インターフェース８１８も備える。通信インターフェース８１８はローカルネットワーク８２２に接続されたネットワークリンク８２０への双方向データ通信接続を提供する。例えば、通信インターフェース８１８は、対応するタイプの電話回線とのデータ通信接続を提供するための、統合サービスデジタルネットワーク(「ＩＳＤＮ」)カードまたはモデムとすることができる。別の例として、通信インターフェース８１８は、互換のローカルエリアネットワーク(「ＬＡＮ」)とのデータ通信接続を提供するためのＬＡＮカードとすることができる。無線リンクを実施することもできる。そのようないずれの実施形態においても、通信インターフェース８１８は、様々なタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する、電気信号、電磁波信号または光信号を送受信する。
【０１９４】
ネットワークリンク８２０は一般に他のデータ装置への１つまたはそれより多くのネットワークを介するデータ通信を提供する。例えば、ネットワークリンク８２０は、ホストコンピュータ８２４への、あるいはインターネットサービスプロバイダ(「ＩＳＰ」)８２６により運用されるデータ装置へのローカルネットワーク８２２を介する接続を提供することができる。続いてＩＳＰ８２６が、今では一般に「インターネット」８２８と称される、世界規模のパケットデータ通信ネットワークを介するデータ通信サービスを提供する。ローカルネットワーク８２２及びインターネット８２８はいずれも、デジタルデータストリームを搬送する、電気信号、電磁波信号または光信号を用いる。コンピュータシステム８００への及びコンピュータシステム８００からのデジタルデータを搬送する、様々なネットワークを通る信号並びにネットワークリンク８２０上の及び通信インターフェース８１８を通る信号が、情報を運ぶ搬送波の典型的な形態である。
【０１９５】
コンピュータシステム８００は、(１つまたは複数の)ネットワーク、ネットワークリンク８２０及び通信インターフェース８１８を介して、メッセージを送信し、プログラムコードを含む、データを受信することができる。インターネットの例では、サーバ８３０が、インターネット８２８，ＩＳＰ８２６，ローカルネットワーク８２２及び通信インターフェース８１８を介して、アプリケーションプログラムのためのリクエストされたコードを送信できるであろう。本発明にしたがえば、ダウンロードされたそのようなアプリケーションの１つが、本明細書に説明されるようなスイッチネットワークにおけるレイヤー２パスの解析を提供する。
【０１９６】
受信されるコードは、受信されながらプロセッサ８０４により実行されること及び／または、後の実行のために、記憶装置８１０またはその他の不揮発性記憶装置に格納されることが可能である。この態様において、コンピュータシステム８００は搬送波の形態にあるアプリケーションコードを得ることができる。
【０１９７】
[代替及び変形]
以上、電子商取引にともなう不正取引リスクを評価するためのコンピュータベース処理方法を説明した。本明細書に開示される実施形態において、そのような処理方法は、不正取引の可能性のある取引の識別と同時に、偽肯定的結果の削減及び偽否定的結果の削減を提供する。
【０１９８】
本明細書に開示されるシステムを、クレジットカード認証及びＡＶＳとともに使用することにより、売上に転換される有効注文の数が最大化され、不正取引リスクが最小化され、よって決算結果に表れるビジネス能力を強化することができる。本発明の範囲内ではカード認証及びＡＶＳを使用する必要はないが、ＡＶＳを使用し、ＡＶＳ＝一致となる注文だけを受けている販売業者は、本明細書に開示されるシステムの使用により、不正取引にあう回数がより少なくなることで、売上転換レベルをより高くできることに気付くであろう。同様に、ＡＶＳ＝不一致となる注文を除き、認証された注文を全て受ける販売業者は、本明細書に開示されるシステムによる不正取引の減少をともなう、高レベルの売上転換を謳歌し続けるであろう。
【０１９９】
上記明細書においては、本発明を、本発明の特定の実施形態を参照して説明した。しかし、本発明の広汎な精神及び範囲を逸脱することなく、これらの実施形態に様々な改変及び変更がなされ得ることは明白であろう。したがって、明細書及び図面の趣旨は限定ではなく説明にあると見なされるべきである。本発明の法的な範囲は特許請求の範囲で指定される。
【図面の簡単な説明】
【０２００】
【図１】クレジットカード検証システムのブロック図
【図２】図３の検証手順を用いることができるシステムのブロック図
【図３】インターネットを通じるクレジットカード取引の統合された検証を提供するための簡単なブロック図
【図４】インターネット身元検証システムの実施形態のフローチャート
【図５Ａ】不正取引選別システムのブロック図
【図５Ｂ】図５Ａの不正取引選別システムのさらなる詳細を示すブロック図
【図５Ｃ】インターネット身元値の択一的実施形態のブロック図
【図６】ギバリッシュ検出試験プロセスのフローチャート
【図７Ａ】市外局番に基づく地理的ロケーション試験を適用するプロセスのフローチャート
【図７Ｂ】電子メールアドレスに基づく別の地理的ロケーション試験を適用するプロセスのフローチャート
【図７Ｃ】銀行識別番号に基づく別の地理的ロケーション試験を適用するプロセスのフローチャート
【図８】実施形態を実装できるコンピュータシステムを示すブロック図
【図９】統計モデル作成プロセスのブロック図
【図１０】リスク評価ブレンドプロセスの図
【図１１】限界面ロジックプロセスの図
【符号の説明】
【０２０１】
５１０    取引提示試験
５１２    取引情報
５１４    善良顧客リスト
５１６    不良顧客リスト
５１８    履歴情報
５２０    比較操作
５３０    離散採点値
５４０    統計モデル
５５０    ヒューリスティックモデル
５５２    採点値ブレンドプロセス
５６０    最終採点値及びリターンコード
５７０    販売業者固有値
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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