(57)【要約】【課題】主としてクレジットカード等の利用にかかる不正判定のスコア値算出において、ベイズ理論に基づき作成されたモデルの信頼度を反映したスコア値を算出することが可能な不正判定のスコア値算出プログラムを提供する。【解決手段】不正検知モデルデータベース１２０に記憶されたモデルは、随時新たなオーソリデータを取得して、サンプルの増加により学習を継続する。スコア値の算出は、スコアリングサブシステム１１０に備えられた計算ロジックにより行われる。モデルから該当するケースの件数データを取得して不正利用の出現確率を算出するとともに、モデルから登録されたサンプルの件数等を取得してモデルの信頼度を算出する。このようにして算出した出現確率に信頼度を反映させて、スコア値を算出する。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出プログラムであって、コンピュータに、
スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、
前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、
前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルのサンプル総数を取得するステップと、
前記記憶装置に記憶されたサンプルに対応する全てのケースのケース総数を取得するステップと、
前記サンプル総数と前記ケース総数を用いて情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、
を実行させるためのスコア値算出プログラム。
【請求項２】
信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出プログラムであって、コンピュータに、
スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、
前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、
前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された不正に該当する全てのサンプルの不正サンプル総数を取得するステップと、
前記記憶装置に記憶された不正に該当するサンプルを含む全てのケースの不正ケース総数を取得するステップと、
前記不正サンプル総数と前記不正ケース総数を用いて不正情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記不正出現確率と前記不正情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、
を実行させるためのスコア値算出プログラム。
【請求項３】
信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出プログラムであって、コンピュータに、
スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、
前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、
前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルのサンプル総数を取得するステップと、
前記記憶装置に記憶されたサンプルに対応する全てのケースのケース総数を取得するステップと、
前記サンプル総数と前記ケース総数を用いて情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記記憶装置に記憶された不正に該当する全てのサンプルの不正サンプル総数を取得するステップと、
前記記憶装置に記憶された不正に該当するサンプルを含む全てのケースの不正ケース総数を取得するステップと、
前記不正サンプル総数と前記不正ケース総数を用いて不正情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度と前記不正情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、
を実行させるためのスコア値算出プログラム。
【請求項４】
前記情報蓄積にかかる信頼度は、前記ケース総数を前記サンプル総数で除した係数を用いて算出することを特徴とする請求項１又は３記載のスコア値算出プログラム。
【請求項５】
前記スコア値は、前記不正出現確率に前記情報蓄積にかかる信頼度を乗じて算出することを特徴とする請求項１、３又は４記載のスコア値算出プログラム。
【請求項６】
前記不正情報蓄積にかかる信頼度は、前記不正ケース総数を前記不正サンプル総数で除した係数を用いて算出することを特徴とする請求項２又は３記載のスコア値算出プログラム。
【請求項７】
前記スコア値は、前記不正出現確率に前記不正情報蓄積にかかる信頼度を乗じて算出することを特徴とする請求項２、３又は６記載のスコア値算出プログラム。
【請求項８】
前記不正判定はクレジットカードの不正利用に関する判定であって、前記依頼データはオーソリデータであって、前記記憶装置に含まれるサンプルには過去のクレジットカードの利用事例にかかるオーソリデータが記憶されていて、前記ケースはオーソリデータに含まれる因子により分類されたものであることを特徴とする請求項１乃至５いずれかに記載のスコア値算出プログラム。
【請求項９】
信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出方法であって、
コンピュータが、スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、
前記コンピュータが、前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、
前記コンピュータが、前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルのサンプル総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルに対応する全てのケースのケース総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記サンプル総数と前記ケース総数を用いて情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、
を有することを特徴とするスコア値算出方法。
【請求項１０】
信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出方法であって、
コンピュータが、スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、
前記コンピュータが、前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、
前記コンピュータが、前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された不正に該当する全てのサンプルの不正サンプル総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された不正に該当するサンプルを含む全てのケースの不正ケース総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記不正サンプル総数と前記不正ケース総数を用いて不正情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記不正出現確率と前記不正情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、
を有することを特徴とするスコア値算出方法。
【請求項１１】
信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出方法であって、
コンピュータが、スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、
前記コンピュータが、前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、
前記コンピュータが、前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルのサンプル総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルに対応する全てのケースのケース総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記サンプル総数と前記ケース総数を用いて情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された不正に該当する全てのサンプルの不正サンプル総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記記憶装置に記憶された不正に該当するサンプルを含む全てのケースの不正ケース総数を取得するステップと、
前記コンピュータが、前記不正サンプル総数と前記不正ケース総数を用いて不正情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、
前記コンピュータが、前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度と前記不正情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、を有することを特徴とするスコア値算出方法。
【請求項１２】
クレジットカードの不正判定のためのスコア値を算出するシステムであって、
過去のクレジットカードの利用にかかるオーソリデータと前記オーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータをケース別に分類して格納するオーソリデータ格納手段と、
不正判定のためのスコア値算出を行うための新規オーソリデータを受け付ける新規オーソリデータ受付手段と、
前記新規オーソリデータが該当するケースを判定して、前記オーソリデータ格納手段に格納された前記ケースに対応するオーソリデータのサンプル件数及び前記ケースに対応するオーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータの不正件数を取得して不正出現確率を算出する不正出現確率算出手段と、
前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータのサンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータに対応するケースのケース総数を取得して情報蓄積にかかる信頼度を算出する情報蓄積信頼度算出手段と、
前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度から前記新規オーソリデータに関する不正判定のスコア値を算出するスコア値算出手段と、
を備えることを特徴とする不正判定スコア値算出システム。
【請求項１３】
クレジットカードの不正判定のためのスコア値を算出するシステムであって、
過去のクレジットカードの利用にかかるオーソリデータと前記オーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータをケース別に分類して格納するオーソリデータ格納手段と、
不正判定のためのスコア値算出を行うための新規オーソリデータを受け付ける新規オーソリデータ受付手段と、
前記新規オーソリデータが該当するケースを判定して、前記オーソリデータ格納手段に格納された前記ケースに対応するオーソリデータのサンプル件数及び前記ケースに対応するオーソリデータのうち不正利用と判断されたオーソリデータの不正件数を取得して不正出現確率を算出する不正出現確率算出手段と、
前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータの不正サンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータを含むケースの不正ケース総数を取得して不正情報蓄積にかかる信頼度を算出する不正情報蓄積信頼度算出手段と、
前記不正出現確率と前記不正情報蓄積にかかる信頼度から前記新規オーソリデータに関する不正判定のスコア値を算出するスコア値算出手段と、
を備えることを特徴とする不正判定スコア値算出システム。
【請求項１４】
クレジットカードの不正判定のためのスコア値を算出するシステムであって、
過去のクレジットカードの利用にかかるオーソリデータと前記オーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータをケース別に分類して格納するオーソリデータ格納手段と、
不正判定のためのスコア値算出を行うための新規オーソリデータを受け付ける新規オーソリデータ受付手段と、
前記新規オーソリデータが該当するケースを判定して、前記オーソリデータ格納手段に格納された前記ケースに対応するオーソリデータのサンプル件数及び前記ケースに対応するオーソリデータのうち不正利用と判断されたオーソリデータの不正件数を取得して不正出現確率を算出する不正出現確率算出手段と、
前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータのサンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータに対応するケースのケース総数を取得して情報蓄積にかかる信頼度を算出する情報蓄積信頼度算出手段と、
前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータの不正サンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータを含むケースの不正ケース総数を取得して不正情報蓄積にかかる信頼度を算出する不正情報蓄積信頼度算出手段と、
前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度と前記不正情報蓄積にかかる信頼度から前記新規オーソリデータに関する不正判定のスコア値を算出するスコア値算出手段と、
を備えることを特徴とする不正判定スコア値算出システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、主としてクレジットカード等の利用にかかる不正判定のスコア値算出において、ベイズ理論に基づき作成されたモデルの信頼度を反映したスコア値を算出することが可能な不正判定のスコア値算出プログラム、不正判定のスコア値算出方法、及び前記スコア値算出プログラムを用いたクレジットカードの不正判定スコア値算出システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
クレジットカードの利用時において、例えばカードを拾得した他人が本人になりすまして不正な取引を行うことを防止するために、カードの利用を受け付けた店舗等からは、カード会社に対して与信残高の確認と併せて不正利用についても信用照会を行うことが一般的となっている。このような信用照会のためのシステムにおいては、過去の不正利用のデータ等を利用して、確度の高い判定を行うことが重要な課題となっている。
【０００３】
現在カード会社において用いられているのは、オーソリデータ（オーソリゼーションデータ；クレジットカードの所有者や決済を要求する金額など店舗等から送信されたデータ）から不正利用の可能性についてのスコアを自動的に判定するシステムである。これらのシステムにおいては、ニューロ理論を用いたニューラルネットワークを利用したスコアリングシステムでスコアを判定することが一般的になっている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００４】
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞の構造や情報処理機能をモデル化した先端的な技術によるものであり、システムの構築には専門的なノウハウと多額の投資が必要になる。従って、多くのカード会社では自らがスコア判定のための基礎的なシステムを構築するのではなく、ニューラルネットワークにかかる部分は汎用的に作成された外部システムを導入することが一般的である。
【０００５】
しかしながら、ニューラルネットワークを用いたスコアリングシステムは、判定のロジックがブラックボックスとなっているために利用するカード会社等には判定の根拠が明確でないこと、またカード会社等の利用者自らがニューラルネットワークを生成するわけではないので自社のオーソリデータから独自の傾向を反映させるのが容易でないこと、といった問題を有している。かかる課題への対応として、ニューラルネットワークに変えて、近年人工知能等の分野で使用されるようになっているベイズ理論を用いたベイジアンネットワークを用いてスコアリングシステムを構築することが考えられる。ベイズ理論においては、ある事象が発生する確率を統計的に予測する出現確率の考え方が基礎となっている。
【０００６】
【非特許文献１】浅野陽一朗、須田芳宣、「不正利用検知システムの導入とその効果」、月刊消費者信用、社団法人金融財政事情研究会、２０００年５月号、ｐ．１６−１９
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
クレジットカードについての不正利用の判定をベイズ理論に基づいて行おうとする場合は、クレジットカードを利用する時間、金額、店舗などから様々なケースを分類し、それぞれのケースごとに過去のオーソリデータから不正が生じた確率を算出することにより、出現確率を定めることができる。出現確率を算出するためには、過去のオーソリデータを集めてケース別に分類したモデルを作成する。当該モデルにおいては、なるべく細かなケースに分類して、それぞれのケースについて多くのオーソリデータを収集することにより、出現確率の信頼度を向上させることができる。
【０００８】
上記のような考え方で、ベイズ理論に基づく不正利用を判定するモデルを作成しようとする場合、クレジットカードの利用実績にかかるオーソリデータをモデルに投入し、モデルに学習を繰り返させることが好ましい。従って、当該モデルをスコアの判定に利用するためには、十分な学習を行わせることが好ましいということになる。
【０００９】
しかしながら、出現確率の信頼度はモデルの学習度合いに従って高まるものであり、本来は判定に用いられるかどうかを一定の基準値において二分すべき正確のものではない。このように考えると、モデルの学習度合いにより生じる信頼性の差異は、むしろ不正利用の判定にかかるスコアに反映することが好ましいとも考えられる。
【００１０】
本発明は、このような課題に対応して、主としてクレジットカード等の利用にかかる不正判定のスコア値算出において、ベイズ理論に基づき作成されたモデルの信頼度を反映したスコア値を算出することが可能な不正判定のスコア値算出プログラム、不正判定のスコア値算出方法、及び前記スコア値算出プログラムを用いたクレジットカードの不正判定スコア値算出システムを提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
このような課題を解決する第一の発明は、信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出プログラムであって、コンピュータに、スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルのサンプル総数を取得するステップと、前記記憶装置に記憶されたサンプルに対応する全てのケースのケース総数を取得するステップと、前記サンプル総数と前記ケース総数を用いて情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、を実行させるためのスコア値算出プログラムである。
【００１２】
また、第二の発明は、信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出プログラムであって、コンピュータに、スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された不正に該当する全てのサンプルの不正サンプル総数を取得するステップと、前記記憶装置に記憶された不正に該当するサンプルを含む全てのケースの不正ケース総数を取得するステップと、前記不正サンプル総数と前記不正ケース総数を用いて不正情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、前記不正出現確率と前記不正情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、を実行させるためのスコア値算出プログラムである。
【００１３】
さらに、第三の発明は、信頼度を反映した不正判定のスコア値を算出するスコア値算出プログラムであって、コンピュータに、スコア値の算出依頼を受け付けた依頼データが合致するケースに含まれるサンプルのサンプル件数を記憶装置から取得するステップと、前記依頼データが合致するケースに含まれる不正に該当するサンプルの不正件数を記憶装置から取得するステップと、前記サンプル件数と前記不正件数を用いて不正出現確率を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された全てのサンプルのサンプル総数を取得するステップと、前記記憶装置に記憶されたサンプルに対応する全てのケースのケース総数を取得するステップと、前記サンプル総数と前記ケース総数を用いて情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、前記記憶装置に記憶された不正に該当する全てのサンプルの不正サンプル総数を取得するステップと、前記記憶装置に記憶された不正に該当するサンプルを含む全てのケースの不正ケース総数を取得するステップと、前記不正サンプル総数と前記不正ケース総数を用いて不正情報蓄積にかかる信頼度を算出するステップと、前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度と前記不正情報蓄積にかかる信頼度を用いて不正判定のスコア値を算出するステップと、を実行させるためのスコア値算出プログラムである。
【００１４】
これらの発明においては、スコア値算出のためのモデルとして、データベース等の記憶装置にケース別に分類されたサンプルに関するデータを記憶させる。この記憶装置から、該当するケースについてのサンプル件数とそのうちの不正件数を取得して不正の出現確率を算出するとともに、モデルの学習度合いを反映した信頼度を算出し、出現確率に信頼度を反映したスコア値を算出することにより、モデルの信頼度までも反映したスコア値を容易に取得することができる。尚、サンプル件数と不正件数を取得する記憶装置は、同一のデータベースであってもよいし異なるデータベースであってもよい。
【００１５】
上記の第一〜第三の発明において、前記情報蓄積にかかる信頼度は、前記ケース総数を前記サンプル総数で除した係数を用いて算出することを特徴とすることもできる。前記不正情報蓄積にかかる信頼度は、前記不正ケース総数を前記不正サンプル総数で除した係数を用いて算出することを特徴としてもよい。
【００１６】
スコア値算出のためのモデルにおいては、サンプル総数が多いほど学習度合いが高まって信頼度が高いと判断することができる。また、分類したケースに対しては、１件あたりのケースに含まれるサンプル件数が多いほど学習度合いが高まって信頼度が高いと判断することができる。従って、このような係数を用いることにより、学習度合いを反映した信頼度を算出することができる。サンプル件数の対象は、全体であってもよいし、不正に該当するものに限ってもよい。
【００１７】
上記の第一〜第三の発明において、前記スコア値は、前記不正出現確率に前記情報蓄積にかかる信頼度を乗じて算出することを特徴とすることもできる。前記スコア値は、前記不正出現確率に前記不正情報蓄積にかかる信頼度を乗じて算出することを特徴としてもよい。
【００１８】
このように設定することにより、モデルから機械的に算出された出現確率に対して、信頼度が低いほど掛け目を低くすることによって、算出した出現確率の信頼度に応じたスコア値を算出することができる。
【００１９】
上記の第一〜第三の発明において、前記不正判定はクレジットカードの不正利用に関する判定であって、前記依頼データはオーソリデータであって、前記記憶装置に含まれるサンプルには過去のクレジットカードの利用事例にかかるオーソリデータが記憶されていて、前記ケースはオーソリデータに含まれる因子により分類されたものであることを特徴とすることもできる。
【００２０】
このように設定することにより、これらの発明にかかる不正判定のスコア値算出プログラムを、クレジットカードの利用を受け付ける際の不正利用可能性の判定に用いることができる。
【００２１】
また、これらの発明は、上記のそれぞれの発明にかかる不正判定のスコア値算出プログラムを用いた不正判定のスコア値算出方法として構成することもできる。さらに、それぞれの発明にかかるスコア値算出プログラムを用いたクレジットカードの不正判定スコア値算出システムとして構成することもできる。
【００２２】
つまり、第一の発明は、クレジットカードの不正判定のためのスコア値を算出するシステムであって、過去のクレジットカードの利用にかかるオーソリデータと前記オーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータをケース別に分類して格納するオーソリデータ格納手段と、不正判定のためのスコア値算出を行うための新規オーソリデータを受け付ける新規オーソリデータ受付手段と、前記新規オーソリデータが該当するケースを判定して、前記オーソリデータ格納手段に格納された前記ケースに対応するオーソリデータのサンプル件数及び前記ケースに対応するオーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータの不正件数を取得して不正出現確率を算出する不正出現確率算出手段と、前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータのサンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータに対応するケースのケース総数を取得して情報蓄積にかかる信頼度を算出する情報蓄積信頼度算出手段と、前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度から前記新規オーソリデータに関する不正判定のスコア値を算出するスコア値算出手段と、を備えることを特徴とする不正判定スコア値算出システムとして構成することができる。
【００２３】
第二の発明は、クレジットカードの不正判定のためのスコア値を算出するシステムであって、過去のクレジットカードの利用にかかるオーソリデータと前記オーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータをケース別に分類して格納するオーソリデータ格納手段と、不正判定のためのスコア値算出を行うための新規オーソリデータを受け付ける新規オーソリデータ受付手段と、前記新規オーソリデータが該当するケースを判定して、前記オーソリデータ格納手段に格納された前記ケースに対応するオーソリデータのサンプル件数及び前記ケースに対応するオーソリデータのうち不正利用と判断されたオーソリデータの不正件数を取得して不正出現確率を算出する不正出現確率算出手段と、前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータの不正サンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータを含むケースの不正ケース総数を取得して不正情報蓄積にかかる信頼度を算出する不正情報蓄積信頼度算出手段と、前記不正出現確率と前記不正情報蓄積にかかる信頼度から前記新規オーソリデータに関する不正判定のスコア値を算出するスコア値算出手段と、を備えることを特徴とする不正判定スコア値算出システムとして構成することができる。
【００２４】
第三の発明は、クレジットカードの不正判定のためのスコア値を算出するシステムであって、過去のクレジットカードの利用にかかるオーソリデータと前記オーソリデータのうち不正利用にかかるオーソリデータをケース別に分類して格納するオーソリデータ格納手段と、不正判定のためのスコア値算出を行うための新規オーソリデータを受け付ける新規オーソリデータ受付手段と、前記新規オーソリデータが該当するケースを判定して、前記オーソリデータ格納手段に格納された前記ケースに対応するオーソリデータのサンプル件数及び前記ケースに対応するオーソリデータのうち不正利用と判断されたオーソリデータの不正件数を取得して不正出現確率を算出する不正出現確率算出手段と、前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータのサンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された全てのオーソリデータに対応するケースのケース総数を取得して情報蓄積にかかる信頼度を算出する情報蓄積信頼度算出手段と、前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータの不正サンプル総数と前記オーソリデータ格納手段に格納された不正に該当する全てのオーソリデータを含むケースの不正ケース総数を取得して不正情報蓄積にかかる信頼度を算出する不正情報蓄積信頼度算出手段と、前記不正出現確率と前記情報蓄積にかかる信頼度と前記不正情報蓄積にかかる信頼度から前記新規オーソリデータに関する不正判定のスコア値を算出するスコア値算出手段と、を備えることを特徴とする不正判定スコア値算出システムとして構成することができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明においては、本発明にかかる不正判定のスコア値算出プログラムをクレジットカードの利用を受け付ける際の不正利用可能性の判定に用いる場合について説明するが、本発明はかかる実施形態に限定されるものではない。
【００２６】
図１は、本発明にかかるクレジットカードの不正判定スコア値算出システムの概要を示す図である。図２は、本発明にかかるクレジットカードの不正判定スコア値算出システムの構成を示すブロック図である。図３は、本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムによるスコア値算出のフローを示す図である。図４は、本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムで用いられる不正検知モデルのデータ構成の一例を示す図である。図５は、本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムにおけるスコア値算出式の考え方を示す図である。図６は、本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムにおけるスコア値算出式の具体例を示す図である。図７は、本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムのフローチャートである。
【００２７】
図１において、本発明にかかるスコアリングシステム１００は、スコアリングサブシステム１１０、不正検知モデルデータベース１２０により構成されており、マニュアルスコア端末１３０より操作することができる。不正検知モデルデータベース１２０は、カード会社が管理するカード管理システム２００のオーソリデータベース２１０からオーソリデータを取得する。スコアリングサブシステム１１０は、店舗端末３００からカード利用に際しての照会があると、カード管理システム２００を介して受け付けたオーソリデータから不正利用のスコアを判定してカード管理システム２００に返信し、カード管理システム２００はスコアから判断した照会結果を店舗端末３００へ送信する。
【００２８】
スコアリングサブシステム１１０におけるスコアの算出は、不正検知モデルデータベース１２０を参照して行われる。不正検知モデルデータベース１２０には、オーソリデータに含まれる時間や金額などの因子をキーに分類されたケースについて、それぞれに該当するサンプル件数と不正件数が登録されており、スコアリングサブシステム１１０では判定依頼を受け付けたオーソリデータに該当するケースの件数にかかるデータを取得して、スコアを算出する。
【００２９】
図２は、本発明にかかるクレジットカードの不正判定スコア値算出システムのさらに詳細な構成を示している。不正検知モデルデータベース１２０は、カード管理システム２００に備えられたオーソリデータベース２１０のオーソリデータテーブル２１１から、オーソリデータを取得する。取得したオーソリデータについて、時間や金額等の因子別に該当するケースを判定し、不正検知モデルデータベース１２０にはサンプル件数が登録される。また、不正検知モデルデータベース１２０は、カード管理システム２００に備えられたオーソリデータベース２１０の不正利用データテーブル２１２から、不正利用に該当したオーソリデータを取得する。取得したオーソリデータについて、時間や金額等の因子別に該当するケースを判定し、不正検知モデルデータベース１２０には不正利用に該当したサンプル件数が登録される。
【００３０】
スコアリングサブシステム１１０は、オーソリデータ受信部１１１、不正確率演算部１１２、信頼度演算部１１３、スコア値算出部１１４及びスコア値送信部１１５を備えている。オーソリデータ受信部１１１が判定依頼を受けたオーソリデータを受信すると、不正確率演算部１１２では不正検知モデルデータベース１２０を参照して当該オーソリデータが該当するケースにおける不正の出現確率を算出する。信頼度演算部１１３では不正検知モデルデータベース１２０を参照してモデルの学習度合いを算出する。スコア値算出部１１４では、不正確率演算部１１２で算出した不正の出現確率と信頼度演算部１１３で算出した信頼度を取得して、スコア値を算出する。算出されたスコア値は、スコア値送信部１１５からカード管理システム２００に送信される。
【００３１】
本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムによるスコア値の算出は、図３に示したフローにより行われる。不正検知モデルデータベース１２０に記憶されたモデルは、随時新たなオーソリデータを取得して、サンプルの増加により学習を継続する。スコア値の算出は、スコアリングサブシステム１１０に備えられた計算ロジックにより行われる。モデルから該当するケースの件数データを取得して不正利用の出現確率を算出するとともに、モデルから登録されたサンプルの件数等を取得してモデルの信頼度を算出する。このようにして算出した出現確率に信頼度を反映させて、スコア値を算出する。
【００３２】
不正検知モデルデータベース１２０に記憶されたモデルには、図４の例に示したように、オーソリデータに含まれる因子からケースを設定し、それぞれのケースについて設けられたレコードに、該当するオーソリデータの件数と発生した不正利用の件数が記録されている。ケースの分類はオーソリデータに含まれる因子毎、又は複数の因子の組み合わせ毎に設定され、例えば「午前９時〜午後０時の間の利用」「午前９時〜午後０時かつ金額１０，０００円以下の利用」といったケースが設けられ、それぞれに該当するオーソリデータの件数と発生した不正利用の件数が記録される。
【００３３】
図３の計算ロジックによるスコア値の算出は、図５に示したスコア値算出式の考え方により行われる。図６は、スコア値算出式の具体例を示している。図６で用いた記号は、以下の項目を示している。
Ａ：蓄積したデータ件数
Ｂ：蓄積したデータのうち、不正利用と判定された件数
Ｃ：受け付けたオーソリデータに合致するケースのデータ件数
Ｄ：受け付けたオーソリデータに合致するケースに該当する不正利用の件数
α：蓄積したデータに含まれるケースの数
β：蓄積したデータに含まれるケースのうち、不正利用と判定されたものを含むケースの数
Ｘ：不正利用の可能性を示すスコア値
【００３４】
図５に示したスコア値算出式の考え方のように、スコア値の算出は、不正出現確率に信頼度を乗じることにより行われ、まず不正出現確率の算出が行われる。具体的には、図６の例に示すように、受け付けたオーソリデータに合致するケースに含まれる不正利用の件数を全データ件数で除することにより求められる。尚、出現確率の演算公式として、分母には１が、分子には２分の１が加算される。この演算を行うために、図２の不正確率演算部１１２においては、不正検知モデルデータベース１２０から受け付けたオーソリデータに合致するケースに含まれる不正利用の件数と全データ件数を取得する。
【００３５】
次に、信頼度の算出が行われる。信頼度には、全データの情報蓄積の経験値を用いてもよいし、不正利用にかかるデータの情報蓄積の経験値を用いてもよい。また、双方を乗じた値を信頼度として用いてもよい。
【００３６】
具体的には、図６の例に示すように、蓄積したデータに含まれるケースの数を蓄積した全データのデータ件数で除した値を、又は蓄積したデータに含まれるケースのうち不正利用と判定されたものを含むケースの数を蓄積したデータのうち不正利用と判定された全ての件数で除した値を、１から減じることにより求めることができる。かかる算出式によると、蓄積したデータの件数が増加するほど、またケース１件当たりに含まれるデータ件数が増加するほど、信頼度を高い数値に設定することができる。
【００３７】
信頼度に用いる数値は、上記のように算出した全データの情報蓄積の経験値と不正利用にかかるデータの情報蓄積の経験値のいずれか一方を用いてもよいが、より正確な信頼値を算出するためには、両者を乗じた値を用いることが好ましい。
【００３８】
これらの演算を行うために、図２の信頼度演算部１１３においては、不正検知モデルデータベース１２０から蓄積したデータに含まれるケースの数と蓄積した全データのデータ件数、又は蓄積したデータに含まれるケースのうち不正利用と判定されたものを含むケースの数と蓄積したデータのうち不正利用と判定された全ての件数を取得する。
【００３９】
最後に、不正出現確率に信頼度を乗じて、スコア値が算出される。スコア値を１０００点満点で算出する場合には、図６のように不正出現確率に信頼度を乗じた値に１０００を乗じることになる。
【００４０】
図７のフローチャートを用いて、本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムのフローについて説明する。まず、カード会社等のシステムから、不正の確率に関するスコア値を取得したい依頼にかかるオーソリデータを受信する（Ｓ０１）。当該オーソリデータに含まれる因子を識別し、不正検知モデルにおいて該当するケースを検索する（Ｓ０２）。該当するケースが特定されると、不正検知モデルから該当するケースにかかるデータの件数と、うち不正利用にかかるデータの件数を取得して（Ｓ０３）、これらの件数から不正出現確率を算出する（Ｓ０４）。
【００４１】
次に、不正検知モデルから蓄積された全てのデータの件数と、蓄積したデータに含まれるケースの件数を取得して（Ｓ０５）、これらの件数から情報蓄積にかかる経験値を算出する（Ｓ０６）。続いて、不正検知モデルから蓄積された全ての不正利用にかかるデータの件数と、蓄積した不正利用にかかるデータを含むケースの件数を取得して（Ｓ０７）、これらの件数から不正情報蓄積にかかる経験値を算出する（Ｓ０８）。
【００４２】
最後に、上記のように算出した不正出現確率に、信頼値として情報蓄積にかかる経験値と不正情報蓄積にかかる経験値を乗じることにより不正確率のスコア値を算出し（Ｓ０９）、算出したスコア値をカード会社等のシステムに返信する（Ｓ１０）。
【００４３】
【発明の効果】
この発明により、主としてクレジットカード等の利用にかかる不正判定のスコア値算出において、ベイズ理論に基づき作成されたモデルの学習度合いを示す信頼度を反映したスコア値を算出することができる。ここで算出されるスコア値は、出現確率と信頼度という２つの側面から判定されたものであるので、ベイズ理論による一般的な出現確率のみによるスコア値に比べて、より信頼性の高いスコア値を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるクレジットカードの不正判定スコア値算出システムの概要を示す図である。
【図２】本発明にかかるクレジットカードの不正判定スコア値算出システムの構成を示すブロック図である。
【図３】本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムによるスコア値算出のフローを示す図である。
【図４】本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムで用いられる不正検知モデルのデータ構成の一例を示す図である。
【図５】本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムにおけるスコア値算出式の考え方を示す図である。
【図６】本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムにおけるスコア値算出式の具体例を示す図である。
【図７】本発明にかかる不正判定スコア値算出プログラムのフローチャートである。
【符号の説明】
１００    スコアリングシステム
１１０    スコアリングサブシステム
１１１    オーソリデータ受信部
１１２    不正確率演算部
１１３    信頼度演算部
１１４    スコア値算出部
１１５    スコア値送信部
１２０    不正検知モデル
１３０    マニュアルスコア端末
２００    カード管理システム
２１０    オーソリデータベース
２１１    オーソリデータテーブル
２１２    不正利用データテーブル
３００    店舗端末
【図１】
2004334526.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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