(57)【要約】【課題】詐欺的注文のリスクを評価できる方法を提供する。【解決手段】本発明は、注文に対する詐欺のリスクを確定する方法であって、顧客から注文を受け取り、可能性のある高リスク行為の指標に基づき注文を評価し、前記注文が高リスク注文として分類される場合、該注文を可能性のある中間リスク行為の指標に基づいて評価し、前記注文が中間リスク行為ではない場合、この注文を低リスク注文として分類する方法を提供する。別の実施形態において、注文に対する詐欺のリスクを確定する装置であって、分析者が、可能性のある高リスク行為の指標に基づき注文を評価することができるように構成されたサーバを具備し、注文が高リスク注文として分類されない場合には、注文が可能性のある中間リスク行為の指標に基づいて評価され、注文が中間リスク注文として分類されない場合には、注文が低リスク注文として分類される装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
注文に対して不正行為のリスクを決定する方法であって、
顧客から注文を受け取り、
考えられる高いリスクの行為の指標に基づいて、注文を評価し、
この注文が高いリスクの注文として分類されない場合には、考えられる並のリスクの行為の指標に基づいて、この注文を評価し、
この注文が並のリスクの行為でない場合には、低いリスクの注文として、この注文を分類する
方法。
【請求項２】
高いリスクの注文は、並のリスクの注文より多い時間を用いて評価される
請求項１に記載の方法。
【請求項３】
高いリスクの注文は、並のリスクの注文より多い資源を用いて評価される
請求項１に記載の方法。
【請求項４】
低いリスクの注文は、高いリスクの注文および並のリスクの注文より少ない資源を用いて評価される
請求項１に記載の方法。
【請求項５】
低いリスクの注文は、高いリスクの注文および並のリスクの注文より少ない時間を用いて評価される
請求項１に記載の方法。
【請求項６】
考えられる高いリスクの行為の指標は、
高いリスクの額のしきい値を超える注文額、
特別の高いリスクの地域への注文のための発送先住所、
顧客の非国内インターネットプロトコルアドレス、
コード値の第１のグループからの値を有するカード確認番号許可コード、
顧客による外国のクレジットカードを示す住所確認コード、および、
高いリスクの量のしきい値を超える注文量
の少なくとも１つを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項７】
考えられる高いリスクの行為の指標は、
値の第１の範囲内のｅＦａｌｃｏｎのスコア
をさらに含む
請求項１に記載の方法。
【請求項８】
考えられる並のリスクの行為の指標は、
並のリスクの額のしきい値を超える注文額、
特別の指定された製品の注文、
コード値の第２のグループからの値を有するカード確認番号許可コード、
ＣＶＮコード値のグループからの特別の値を示す住所確認コード、
発送先住所とは異なる請求先住所、
並のリスクの地域への発送先住所、および、
並のリスクの量のしきい値を超える注文量
の少なくとも１つを含む
請求項１に記載の方法。
【請求項９】
注文に対して不正行為のリスクを決定する装置であって、
考えられる高いリスクの行為の指標に基づいて、分析者が注文を評価するのを許可するように構成されたサーバを有し、
この注文が高いリスクの注文として分類されない場合には、この注文は、考えられる並のリスクの行為の指標に基づいて評価され、
この注文が並のリスクの行為として分類されない場合には、この注文は、低いリスクの注文として分類される
装置。
【請求項１０】
高いリスクの注文は、並のリスクの注文より多い時間を用いて評価される
請求項９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、包括的には詐欺予防方法に関する。
詳細には、本発明の実施形態は、注文に対する詐欺のリスクを確定する装置、システムおよび方法を提供する。
【背景技術】
【０００２】
受注（たとえば、特定の製品またはサービスに対する注文）は、顧客により、オンラインショッピングウェブサイトを介してまたはコールセンターを介して行われる場合がある。
目下、顧客による受注があると、分析者に受注の金額を検査してもらうことにより考えられる詐欺がないか受注を検討する。
その結果、この現行の方法では、低めの金額の可能性がある詐欺的注文を検出することができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そのため、注文が受け入れられるかまたは拒絶される前に考えられる詐欺の注文がないか確認する現行の方法を改善することが望ましい。
したがって、現行の技術は、能力が制限されており、少なくとも上記制約および欠点がある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
一実施形態において、本発明は、注文に対する詐欺のリスクを確定する方法であって、顧客から注文を受け取ること、可能性のある高リスク行為の指標に基づき注文を評価すること、注文が高リスク注文として分類される場合、注文を可能性のある中間リスク行為の指標に基づいて評価すること、および、注文が中間リスク行為ではない場合、注文を低リスク注文として分類することを含む方法を提供する。
【０００５】
本発明の別の実施形態において、注文に対する詐欺のリスクを確定する装置であって、分析者が、可能性のある高リスク行為の指標に基づき注文を評価することができるように構成されたサーバを具備し、注文が高リスク注文として分類されない場合には、注文が可能性のある中間リスク行為の指標に基づいて評価され、注文が中間リスク注文として分類されない場合には、注文が低リスク注文として分類される装置が提供される。
【０００６】
別の実施形態では、本発明は、詐欺行為の観察された傾向に基づいて、詐欺を検出するための指標を動的に調整する方法であって、詐欺行為の観察された傾向を分析すること、観察された傾向に基づいて、詐欺に関連する高リスクの指標を動的に調整すること、および、観察された傾向に基づいて、詐欺に関連する中間リスクの指標を動的に調整することを含む方法を提供する。
【０００７】
本発明の実施形態のこれらおよび他の特徴は、当業者には、添付図面および特許請求の範囲を含むこの開示の全体を読むことで、容易に明らかとなろう。
【０００８】
本発明の限定しない非網羅的な実施形態は、添付の図面を参照して説明される。
そこでは、別段の指定がない限り、それぞれの図面を通して、同様の参照番号は、同様の部分を指す。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本明細書の説明では、本発明の実施形態の完全な理解を提供するために、構成要素および／または方法の例等、多数の特定の詳細が提供される。
しかしながら、当業者は、本発明の実施形態が、１つまたは複数の特定の詳細なしに、もしくは、他の装置、システム、方法、構成要素、材料、部品および／または同様のものを用いて、実施されうるとを認めるであろう。
場合によっては、本発明の実施形態の態様を不明確にすることを回避するために、既知の構造、材料または動作は、示されずまたは詳細には説明されない。
【００１０】
本発明の実施形態は、たとえば、受注に対して特定の点検をするようにして、潜在的詐欺的行為（不正行為）がないか受注を確認し、詐欺的注文の検出を可能にする等、さまざまな利点を提供する。
本発明の実施形態によって提供される別の利点は、たとえば、詐欺的注文が、潜在的詐欺的行為がないか先に検討されていない地理的エリア（複数可）から発生した場合に検出されうることである。
本発明の実施形態によって提供される別の利点は、たとえば、詐欺的注文が低めの金額である場合であっても検出されうることである。
【００１１】
図１は、本発明の実施形態によるシステム（または装置１００）のブロック図である。
顧客１０５は、オンラインショッピングウェブサイト１１５を介して注文１１０を出してもよく、あるいは、コールセンター１２０に電話することによって注文１１０を出してもよい。
注文１１０は、たとえば、特定の製品（複数可）および／またはサービス（複数可）に対する注文であってもよい。
【００１２】
通常、オンラインショッピングウェブサイト１１５に注文１１０を出すためには、顧客１０５は、コンピュータ１１６を使用して、ウェブサイト１１５にアクセスし、そこで注文１１０を行う。
通常、コールセンター１２０に注文１１０を出すためには、顧客１０５は、通信（テレコム）機器１１７（たとえば、電話または携帯電話）を使用して、コールセンター１２０に注文１１０を行う。
【００１３】
オンラインショッピングウェブサイト１１５は、たとえば、ヒューレット・パッカード・カンパニー（HEWLETT-PACKARD COMPANY）によって<www.HPShopping.com>において提供されるオンラインショッピングウェブサイト、社内ショッピングウェブサイトまたは別のオンラインショッピングウェブサイトであってもよい。
【００１４】
通常、サーバ１１８（または他の適当なコンピューティングデバイス）が用いられ、ウェブサイト１１５を実現し、顧客１０５から注文１１０を受け取り、処理する。
サーバ１１８は、サーバ１１８によってアクセス可能なさまざまなアプリケーションまたはプログラムを実行するプロセッサ１１９（たとえば、中央処理装置）を有する。
同様に、顧客のコンピュータ１１６もまた、コンピュータ１１６内でさまざまなアプリケーションまたはプログラムを実行するプロセッサ（図１には示さず）を有する。
本発明の実施形態の機能に焦点を合わせるために、サーバ１１８においてかつユーザのコンピュータ１１６において使用されるさまざまな既知のコンポーネントは、図１には示されていない。
【００１５】
コールセンター１２０のコールセンタースタッフ１２１は、通常、コールセンター１２０において受け取られる受注１１０を処理するコンピュータ１２２にアクセスする。
通常、各コールセンタースタッフ１２１は、別々のコンピュータ１２２にアクセスする。
コンピュータ１２２は、コンピュータ１２２によってアクセス可能なさまざまなアプリケーションまたはプログラムを実行するプロセッサ１２３（たとえば、中央処理装置）を有する。
【００１６】
本発明の実施形態では、取引処理モジュール１２５は、注文１１０が高リスク注文（すなわち、詐欺的行為に関する高リスクを有する注文）であるか、中間リスク注文（すなわち、詐欺的行為に関する中間リスクを有する注文）であるか、または、低リスク注文（すなわち、詐欺的行為に関する低リスクを有する注文）であるかを判断できる。
取引処理モジュール１２５は、通常、サーバ１１８内で実施される。
しかしながら、取引処理モジュール１２５は、代替的に、サーバ１１８によりかつコールセンタースタッフコンピュータ１２２によりアクセス可能な別のコンピュータ（図１には示さず）において実施されてもよい。
【００１７】
通常、注文１１０は、この注文１１０が、高リスク注文、中間リスク注文または低リスク注文として確定される前に、まず、アウトソート（outsort；分類）される。
注文１１０は、この注文１１０がさまざまな受注１１０から選択され、リスクの評価のために別々の待ち行列１２６に配置される場合に、アウトソートされる。
注文１１０は、たとえば、すべての受注１１０をアウトソートする、ランダムに選択された受注１１０をアウトソートする、取引処理モジュール１２５のユーザにより事前に定義されうる１つまたは複数の基準に基づいて受注１１０をアウトソートする、かつ／または、他の適当な方法に基づいて受注１１０をアウトソートする等、任意の適当な方法を用いることにより、アウトソートのために選択されうる。
通常、このアウトソート待ち行列１２６は、メモリ１２７にあるメモリ領域１２６である。
このメモリ１２７は、たとえば、サーバ１１８内にあっても、サーバ１１８およびコールセンタースタッフコンピュータ１２２によりアクセスされうる別のコンピューティングデバイスまたはメモリ記憶装置内にあってもよい。
注文に対するリスクの評価の方法は、本発明の実施形態に従って後述される。
【００１８】
実施形態では、取引処理モジュールは、ｅＦａｌｃｏｎモジュール（または他の適当な詐欺分析モジュール）１３５と、注文リスク評価ソフトウェア１４０とを有してもよい。
したがって、ｅＦａｌｃｏｎモジュールは、モジュール１３５の単なる一例である。
サーバ１１８とコールセンタースタッフコンピュータ１２２とは、取引処理モジュール１２５にアクセスできる。
サーバプロセッサ１１９とコールセンタースタッフコンピュータプロセッサ１２３とは、各々、詐欺分析モジュール１３５と、注文リスク評価部１４０と、取引処理モジュール１２５の他のソフトウェアとを実行できる。
ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５は、カリフォルニア州San RafaelのFAIR, ISAAC AND COMPANY製の電子商取引詐欺検出製品であり、取引を一般的な詐欺パターンと比較する。
ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５はまた、取引を個々のカード保有者プロフィールと比較して、取引がその個人の通常の挙動に一貫するか判断できる。
ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５は、取引が許容されるべきか拒絶されるべきかを判断するために使用されうる詐欺確率情報として使用されてもよいスコアを提供する。
注文リスク評価部１４０は、後にさらに詳細に説明されるように、詐欺の高リスク行為の指標１２８と詐欺の中間リスク行為の指標１２９とに基づいて、注文１１０を、高リスク注文、中間リスク注文または低リスク注文として分類できる。
モジュール１３５および１４０は、通常は、ソフトウェアコードの使用により実施されてもよい。
【００１９】
他の実施形態では、注文リスク評価部１４０は、ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５内の新たなコードとして実施されてもよく、注文を高リスク注文、中間リスク注文または低リスク注文として分類するように設定されたフィルタとして、ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５により実行されてもよい。
他の実施形態では、注文リスク評価部１４０は、ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５から独立していてもよく、ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５は、取引処理モジュール１２５から省略されてもよい。
他の実施形態では、注文リスク評価部１４０は、ウェブインタフェースを使用してアクセスされうるウェブツールとして実施されてもよい。
他の実施形態では、注文リスク評価部１４０は、カリフォルニア州Redwood ShoresのORACLE CORPORATIONから入手可能なデータベース等のデータベースと機能するように実施されてもよい。
【００２０】
図２は、本発明の実施形態による、受注１１０に対する詐欺のリスクを確定する方法２００のフローチャートである。
まず、顧客１０５からの注文１１０は、ウェブサイト１１５またはコールセンター１２０のコールセンタースタッフ１２１により受け取られる（２０５）。
顧客１０５は、たとえば、コンピュータ１１６または通信機器１１７をそれぞれ使用して、オンラインショッピングウェブサイト１１５にアクセスすることにより、またはコールセンター１２０に電話することにより、製品（たとえばコンピュータ）またはサービスを注文できる。
そして、注文１１０は、可能性のある高リスク行為の指標１２８（すなわち、「高リスク指標」または詐欺的行為の高リスクの指標）に基づき、評価される（２１０）。
これらの高リスク指標１２８のいずれかの存在は、詐欺分析者１３１（図１参照）による注文１１０に関連しうる考えられる詐欺に対する注文の徹底的な調査の理由となる。
それは、これらの高リスク指標１２８のいずれかが存在する場合、注文１１０において要求された製品またはサービスを提供するベンダに対する財務損失またはチャージバックの可能性が高いためである。
ステップ（２１５）に示すように、高リスク指標１２８が存在する場合、注文１１０は、高リスク行為（すなわち高リスク注文）として分類され（ブロック２２０）、分析者１３１は、後述するように、注文１１０および／または顧客１０５のさらなる調査を実行する。
高リスク注文を評価する場合、分析者１３１は、通常、より多くの時間および資源（複数可）を使用して、注文に関連する詐欺の確率を評価する。
たとえば、分析者１３１は、より高価かつ徹底的なオンライン検査ツールを使用し、注文１１０およびその注文１１０に関連する潜在的詐欺的行為に対する顧客１０５の調査により多くの時間を当ててもよい。
【００２１】
ステップ（２１５）において、可能性のある高リスク行為の指標１２８がいずれも存在しない場合、注文は、可能性のある中間リスク行為の指標１２９（すなわち、「中間リスク指標」または詐欺的行為の中間リスクの指標）に基づいて評価される（２２５）。
これらの中間リスク指標１２９のいずれかの存在は、分析者１３１による考えられる詐欺に対する注文１１０の何らかの調査の理由となる。
それは、これらの指標１２９のいずれかが存在する場合、注文１１０において要求された製品またはサービスを提供するベンダに対する財務損失またはチャージバックの可能性が幾分かあるためである。
本発明の実施形態では、分析者１３１による中間リスク注文に対する調査では、通常、高リスク注文の調査に対して必要な時間および／または資源に比較してそれほど多くの時間および／または資源が必要ではない。
ステップ（２３０）に示すように、中間リスク指標１２９が存在する場合、注文１１０は、中間リスク行為（すなわち中間リスク注文）として分類され（ブロック２３５）、分析者１３１は、注文１１０に関連する考えられる詐欺に対する注文１１０および／または顧客１０５の何らかの調査を実行する。
【００２２】
ステップ（２３０）において、可能性のある中間リスク行為の指標１２９がいずれも存在しない場合、注文１１０は、低リスク行為（すなわち低リスク注文）として分類される（ブロック２４０）。
低リスク注文として分類された注文１１０は、詐欺的行為としての可能性が低い。
本発明の実施形態では、低リスク注文は、分析者１３１の時間および資源に関して低い優先順位を受け取る。
一実施形態では、低リスク注文は、分析者１３１がその低リスク注文を詐欺があるか評価することができない場合、履行を承認される。
【００２３】
注文１１０を高リスク注文、中間リスク注文または低リスク注文として分類することにより、分析者１３１の時間および資源は、大幅に最適化されうる。
たとえば、より経験のある分析者１３１は、識別された高リスク注文に対して割り当てられることができ、高リスク注文の分析は、品質が高まって、ベンダに対する財務損失またはチャージバックを予防しまたは低減できる。
他の有利な結果は、注文１１０を高リスク、中間リスクまたは低リスクカテゴリに分類できることにより、達成されうる。
【００２４】
注文１１０は、分析者１３１により履行を承認された場合、通常、適当な注文履行プロセスを経てもよい。
たとえば、分析者１３１が、高リスク注文（または中間リスク注文）を評価し、分析者１３１の調査によりその注文１１０に対する詐欺の可能性が低いと結論が下されたため、注文は履行されるべきであると判断すると、注文１１０は、通常適当な注文履行プロセスを経てもよい。
一方、注文１１０は、拒絶されると、通常適当な詐欺拒絶プロセスを経てもよい。
たとえば、注文１１０が拒絶されると、顧客１０５は、注文１１０が断られたかまたは履行されることができないことを示す電子メール（ｅメール）メッセージを送られるかまたは電話をかけられる。
メッセージまたは電話は、顧客１０５が、注文に関連する要求された製品および／またはサービスに対し、別のベンダを捜す必要があることを、任意選択で示してもよい。
本発明の実施形態では、他の適当な注文履行プロセスまたは詐欺拒絶プロセスが使用されてもよい。
【００２５】
図３は、本発明の実施形態による、注文１１０に対する詐欺のリスクを確定する方法３００のフローチャートである。
方法３００は、注文１１０が高リスク注文であるか、中間リスク注文であるか、または、低リスク注文であるかを判断するために評価されうる特定の要素または指標を示す。
ブロック３０５〜３３５は、高リスク指標１２８のさまざまな例を示す一方、ブロック３４０〜３７５は、中間リスク指標１２９のさまざまな例を示す。
詐欺分析者１３１（図１）は、方法３００のブロック（３０５）〜（３７５）およびブロック（２３０）において注文リスク評価部１４０によって質問され評価されるさまざまな指標に応じて、さまざまな値またはパラメータを入力する。
【００２６】
高リスク注文を確定する指標１２８が、詐欺的行為の検出された傾向に基づいて、動的に調整または変更されることができるように、ブロック３０５〜３３５の少なくともいくつかは、省略または変更されてもよい、ということに留意する。
また、ブロック３０５〜３３５の順序は変更されてもよく、図３に示される注文は本発明の実施形態の範囲を制限するために解釈されない、ということにも留意する。
【００２７】
ブロック３０５において、注文１１０の金額は、たとえば＄４，０００．００の高リスクしきい値金額等、所与の高リスクしきい値金額のために評価される。
高リスクしきい値金額は、他の値に設定されてもよい、ということに留意する。
注文１１０が高リスクしきい値金額を超える場合、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
金額の高い注文１１０は、通常、ベンダに対する考えられる財務損失またはチャージバックを最小限にする分析者１３１により、点検される。
【００２８】
注文１１０が高リスクしきい値金額を超えない場合、ブロック３１０において、注文１１０の発送先住所が点検される。
発送先住所が、たとえば、履歴的に多くの詐欺的注文のための発送先住所として指定された特定の州等、指定された高リスク地域宛である場合、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
履歴的に多くの詐欺的注文のための発送先住所として指定された特定の州は、たとえば、カリフォルニア、コロンビア特別区、フロリダ、メリーランド、ニュージャージーおよび／またはニューヨークである。
これらの州は、詐欺的注文のための発送先住所である高い可能性を示す。
ブロック３１０における指定された地域は、詐欺的行為の傾向によって変更されてもよい、ということに留意する。
【００２９】
注文１１０が、極めて多くの詐欺的注文が発送される指定地域に発送されない場合、ブロック３１５において、顧客１０５がインターネットを介してまたは他のオンライン商取引媒体を使用して注文１１０を行った場合に、顧客１０５のインターネット・プロトコル（Internet-Protocol）（ＩＰ）アドレスの国コードが点検される。
国コードが０８４０以外の任意の数である場合、その国コードは注文１１０が米国外のＩＰアドレスから発生したことを示し、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
【００３０】
注文１１０が米国から発生した（すなわち、国コードが０８４０に等しい）場合、ブロック３２０において、顧客のクレジットカードのカード確認番号（card verification number）（ＣＶＮ）認可コードが点検される。
ほとんどのクレジットカードは、今では、正規のクレジットカード番号の一部ではない３または４桁のカード確認番号を含む。
ＣＶＮ番号は磁気ストライプに埋め込まれていないため、電話およびインターネット商店は、これらの番号を使用して、カードが実際に顧客の手にあることを確認できる。
ＣＶＮ認可コードが「Ｎ」（ＣＶＮコードに一致が見つからないことを意味する）に等しい場合、またはＣＶＮ認可コードが「Ｓ」（分析者によって使用されている確認システムがＣＶＮコードを確認できないことを意味する）に等しい場合、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
【００３１】
ＣＶＮ認可コードがＮまたはＳに等しくない場合、ブロック３２５において、住所確認コード（ＡＶＳ）が点検される。
ＡＶＳコードは、取引時にカード保有者の住所および郵便番号を確認し、カード保有者が入力した情報が発行銀行に格納されている情報に一致するか否かを確認する機能である。
ＡＶＳサービスは、ウェブサイトの顧客によって提供される課金情報を確認するために、たとえば、ＶＩＳＡ、ＭＡＳＴＥＲＣＡＲＤおよびＡＭＥＲＩＣＡＮ  ＥＸＰＲＥＳＳにより提供される。
ＡＶＳサービスは、顧客によって提供される課金情報を、ＡＶＳサービスのファイルにある課金情報と照合する。
このＡＶＳファイル情報は、通常、保証銀行によって提供される。
【００３２】
ＡＶＳコードが「Ｇ」（顧客が他人のクレジットカードを使用していることを意味する）に等しい場合、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
【００３３】
ＡＶＳコードがＧに等しくない場合、ブロック３３０において、注文１１０の量が点検される。
注文１１０が高リスク量しきい値（たとえば、２０または他の何らかの事前選択された数）を超える場合、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
【００３４】
注文１１０の量が高リスク量しきい値を超えない場合、ブロック３３５において、ｅＦａｌｃｏｎスコアが、ｅＦａｌｃｏｎモジュール１３５を用いて、点検される。
ｅＦａｌｃｏｎスコアが特定範囲の値（たとえば、９５０〜９９９）内にある場合、注文１１０は、高リスク注文として分類される（２２０）。
ブロック３３５においてｅＦａｌｃｏｎスコアに与えられる重要性または重みは、ｅＦａｌｃｏｎアルゴリズムからもたらされうるゆがんだスコア値のために、低減されてもよい、ということに留意する。
たとえば、初めて製品を注文しており不注意に自身の居住地について誤った住所をタイプ入力する顧客１０５は、たとえこの特定の例において詐欺に対する可能性が低くても、９００を超えるｅＦａｌｃｏｎスコアを与えられうる。
【００３５】
ブロック３４０〜３７５の少なくともいくつかは、省略されまたは他のタイプの高リスク指標１２８に変更されてもよい、ということに留意する。
後に図４に示すように、指標１２８は、詐欺行為の観察された傾向に基づいて、動的に変更されてもよい。
【００３６】
注文１１０が高リスク注文として分類されなかった場合、注文１１０が中間リスク注文であるか否かの判断がなされる。
中間リスク注文を確定する指標１２９が、詐欺的行為の検出された傾向に基づいて、動的に調整または変更されうるように、ブロック３４０〜３７５の少なくともいくつかは、省略されまたは変更されてもよい、ということに留意する。
また、ブロック３４０〜３７５の順序は変更されてもよく、図３に示される注文は本発明の実施形態の範囲を限定するために解釈されない、ということにも留意する。
ブロック３４０において、注文１１０の金額は、たとえば＄２，０００．００等、所与の中間リスクしきい値金額のために評価される。
中間リスクしきい値金額は、他の値に設定されてもよい、ということに留意する。
注文１１０が中間リスクしきい値金額を超える場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２２０）。
上述したように、分析者１３１は、中間リスク注文の特定の調査を実行する。
【００３７】
注文１１０が中間リスクしきい値金額を超えない場合、ブロック３４５において、注文１１０が特定の指定された製品（たとえば、ノートブックコンピュータ）に対するか否かの点検がなされる。
ノートブックコンピュータは、価値が高く、たとえばｅＢａｙウェブサイト<www.ebay.com>等のインターネットサイトにおいて容易に転売されるため、しばしば詐欺的取引で注文される。
技術の進歩により製品が発達するに従い、指定された製品のタイプは変更されてもよく、または他のタイプの指定された製品が追加されてもよく、または特定の指定された製品が除去されてもよい、ということに留意する。
たとえば、消費者に対する個人情報端末の人気が増大することにより、図３の方法３００においてブロック（３４５）の指定された製品のカテゴリに、個人情報端末製品が追加されてもよい。
注文１１０がノートブックコンピュータ（または他の指定された製品）に対する注文である場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３５）。
【００３８】
注文１１０がノートブックコンピュータに対する注文でない場合、ブロック３５０において、カード確認番号（ＣＶＮ）認可コードが点検される。
ＣＶＮ認可コードが「Ｐ」（ＣＶＮコードが他の方法で確認されることができないことを意味する）に等しい場合、またはＣＶＮ検査コードが「Ｕ」（ＣＶＮコードが利用可能でないことを意味する）に等しい場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３０）。
【００３９】
ＣＶＮ検査コードがＰまたはＵに等しくない場合、ブロック３５５において、住所確認コード（ＡＶＳ）が点検される。
ＡＶＳコードが「Ｎ」、「Ｒ」または「Ｕ」に等しい場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３５）。
コード「Ｎ」は、ＣＶＮコードにおいて一致が見つからないことを意味する。
コードＲは、ＣＶＮコードを点検するシステムがダウンしていること、および、コードを点検するために再試行が行われなければならないことを意味する。
コード「Ｕ」は、銀行が参加銀行でないことを意味する。
【００４０】
ＡＶＳコードがＮ、ＲまたはＵに等しくない場合、ブロック３６０において、請求先住所が発送先住所と異なるか否かの点検がなされる。
請求先住所が発送先住所と異なる場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３５）。
【００４１】
請求先住所が発送先住所と異ならない場合、ブロック３６５において、発送先住所が指定された中間リスク地域（たとえば、特定の州）宛であるか否かの点検がなされる。
図３の例では、指定された中間リスク地域の特定の州は、ベンダがユタまたはウィスコンシンのコールセンターを有する場合、ユタおよびウィスコンシンを含む。
ブロック３６５において実行する点検により、ベンダの組織内で内部的に発生している盗難（たとえば、コールセンタースタッフが非顧客住所等の認可されていない宛先へ注文を発送すること等の内部的盗難）の検出が可能になる。
発送先住所が指定された地域（図３の例ではユタまたはウィスコンシン）宛である場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３５）。
【００４２】
発送先住所が指定された地域宛でない場合、ブロック３７０において、ｅＦａｌｃｏｎスコアが点検される。
ｅＦａｌｃｏｎスコアが特定範囲の値（たとえば、８００〜９４９）内にある場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３５）。
ブロック３７０においてｅＦａｌｃｏｎスコアに与えられる重要性または重みは、ｅＦａｌｃｏｎアルゴリズムからもたらされうるゆがんだスコア値のために低減されてもよい、ということを留意する。
【００４３】
ｅＦａｌｃｏｎスコアが値の特定の範囲間にない場合、ブロック３７５において、注文１１０の量が点検される。
注文の量が特定の中間リスクしきい値量（たとえば、１０という量）を超える場合、注文１１０は、中間リスク注文として分類される（２３５）。
【００４４】
注文１１０が特定の中間リスクしきい値量を超えない場合およびいかなるリスク指標も存在しない（ステップ２３０に示すように）場合、注文１１０は、低リスク注文として分類され（２４０）、上述したように、分析者１３１が、低リスク注文を分析できる。
【００４５】
ブロック３４０〜３７５のうちの少なくともいくつかは、省略されまたは他のタイプの中間指標１２９に変更されてもよい、ということに留意する。
後に図４に示すように、中間リスク指標１２９は、詐欺行為の観察された傾向に基づいて、動的に変更されても。
【００４６】
図４は、詐欺行為の観察された傾向に基づいて、詐欺を検出するための指標を動的に調整する方法４００の実施形態のフローチャートである。
詐欺行為の観察された傾向は、ベンダによりまたはベンダのために働く分析者１３１により分析されてもよい。
たとえば、アリゾナに発送される詐欺的注文が増大していることが観察された場合、ブロック３１０（図３）の点検は、注文１１０が高リスク注文であるか否かを判断するために点検される発送先住所に、アリゾナ州が含められるよう、動的に調整される（４１０）。
高リスク指標１２８を動的に調整または変更する（４１０）（たとえば、高リスク注文を確定するための高リスク指標１２８を追加し、除去しまたは変更する）ために、他の観察された傾向が使用されてもよい。
【００４７】
また、観察された傾向を分析することにより、中間リスク指標１２９を動的に調整してもよい（４１５）。
たとえば、デジタルカメラに対する詐欺的注文の数が増大していることが観察された場合、ブロック３４５における点検は、注文１１０が中間リスク注文であるか否かを判断するために、注文１１０がデジタルカメラに対するものであるかを点検することを含むように変更されてもよい。
中間リスク指標１２９を動的に調整または変更する（４１５）（たとえば、中間リスク注文を確定するための中間リスク指標１２９を追加し、除去しまたは変更する）ために、他の観察された傾向が使用されてもよい。
【００４８】
本発明のいくつかの実施形態のシステムは、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組合せで実施されうる。
少なくとも１つの実施形態では、システムは、メモリに格納され適当な命令実行システムによって実行されるソフトウェアまたはファームウェアで実施される。
代替実施形態として、ハードウェアで実施される場合、システムは、当業者に既知であるような任意の適当な技術で実施されうる。
【００４９】
本明細書で論考するさまざまなエンジンまたはモジュールまたはソフトウェアはまた、たとえば、コンピュータソフトウェア、コマンド、データファイル、プログラム、コード、モジュール、命令または同様のものを含んでもよく、また、適当なメカニズムを含んでもよい。
【００５０】
この明細書を通して、「一実施形態」、「実施形態」または「特定の実施形態」の言及は、実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造または特性が本発明の少なくとも１つの実施形態に含まれることを意味する。
このため、この明細書を通してさまざまな場所で「一実施形態において」、「実施形態において」または「特定の実施形態において」の句が現れることは、必ずしも、すべて同じ実施形態を言及していない。
さらに、１つまたは複数の実施形態において、特定の特徴、構造または特性は、任意の適当な方法で結合されてもよい。
【００５１】
上述した教示を鑑みて、上述した実施形態および方法の他の変形および変更が可能である。
さらに、本発明の実施形態の構成要素の少なくともいくつかは、プログラムされた汎用デジタルコンピュータを使用することにより、特定用途向け集積回路、プログラマブルロジックデバイスまたはフィールドプログラマブルゲートアレイを使用することにより、または、相互接続されたコンポーネント網および回路網を使用することにより、実施されてもよい。
接続は、有線であっても、無線であっても、モデムによっても、その他同様であってもよい。
【００５２】
また、図面に示した要素のうちの１つまたは複数は、特定の用途により有用であるように、より分離されたまたは統合された方法で実施されることも可能であり、または場合によっては動作不能であるとして、除去されまたは放棄されることも可能である、ということも理解されよう。
【００５３】
また、コンピュータが上述された方法のうち任意の方法を実行できるように、機械読取可能媒体に格納されうるプログラムまたはコードを実施することも、本発明の範囲内にある。
【００５４】
さらに、図面における信号矢印は、特に指定しない限り、例としてみなされ、限定しない。
さらに、この開示において使用される「または（or）」という語は、概して、特に指定しない限り、「および／または」を意味するように意図されている。
構成要素またはステップの組み合わせもまた留意されているとみなされ、その場合、用語は、分離しまたは組み合わせることができることが不明瞭であるように表しているように予測される。
【００５５】
本明細書においておよび以下の特許請求の範囲を通して使用されるように、「１つの（a、an）」および「その（the）」は、文脈上明らかに他の意味を示さない限り、複数の言及を含む。
また、本明細書においておよび以下の特許請求の範囲を通して使用されるように、「内（in）」の意味は、文脈上明らかに他の意味を示さない限り、「内（in）」と「上（on）」とを含む。
【００５６】
要約書で述べられることを含む本発明の例示した実施形態の上記説明は、網羅的であるようにも本発明を開示した正確な形態に限定するようにも意図されていない。
本明細書において本発明の特定の実施形態および本発明の実施例を例示の目的で説明したが、当業者が理解するように本発明の範囲内でさまざまな等価な変更が可能である。
【００５７】
これらの変更を、上述した説明に鑑みて本発明に対して行うことができる。
以下の特許請求の範囲で使用する用語を、明細書および特許請求の範囲において開示した特定の実施形態に対し本発明を限定するように解釈するべきではない。
むしろ、本発明の範囲は、特許請求の範囲の解釈の確立された原則に従って解釈されなければならない以下の特許請求の範囲によって完全に規定されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明の実施形態にかかるシステム（または装置）のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる、注文に対する詐欺のリスクを確定する方法のフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態にかかる、注文に対する詐欺のリスクを確定する方法のフローチャートである。
【図４】本発明の実施形態にかかる、詐欺行為の観察された傾向に基づいて、詐欺を検出するための指標を動的に調整する方法のフローチャートである。
【符号の説明】
【００５９】
１００・・・装置
１０５・・・顧客
１１０・・・注文
１１５・・・ウェブサイト
１１６・・・コンピュータ
１１７・・・通信機器
１１８・・・サーバ
１１９・・・サーバプロセッサ
１２０・・・コールセンター
１２１・・・コールセンタースタッフ
１２２・・・コンピュータ
１２３・・・コールセンタースタッフコンピュータプロセッサ
１２５・・・取引処理モジュール
１２６・・・アウトソート待ち行列
１２７・・・メモリ
１２８・・・高リスク指標
１２９・・・中間リスク指標
１３１・・・詐欺分析者
１３５・・・詐欺分析モジュール
１４０・・・注文リスク評価部
【図１】
2005149508.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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