(57)【要約】電子商取引リスク・スクリーニング・システムにおいて、トランザクション情報が生スコアを生成する多数の不正リスク・モデルに適用され、それぞれ生成された生スコアがＳ字変換関数によってそれぞれ適切な不正リスク推定値に変換される。変換された不正リスク推定値が融合比率を用いて結合され単一のリスク推定値が生成され、Ｓ字関数によって適切な単一リスク推定値に変換される。Ｓ字関数は実際の不正および正当トランザクションの分布に基づいて、不正リスク検出モデルが生成したリスク推定値とリスク推定値に関連付けられるトランザクションの割合との関係を近似する。
2004537781.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子商取引トランザクションの不正リスクを評価し、電子通信を利用する取引業者に対し不正リスク表示を提供する方法であって、
トランザクション情報を受信するステップ、
前記トランザクション情報を各々が個別生スコアを生成する１つ以上の不正リスク数学モデルに適用するステップ、および
前記１つ以上の個別生スコアを個別Ｓ字関数により個別リスク推定値に変換するステップ
のコンピュータで実行する各ステップを有して成ることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記トランザクション情報に対し２つ以上の不正リスク数学モデルを適用することにより前記個別リスク推定値が生成され、
前記個別リスク推定値を生成する前記２つ以上の不正リスク数学モデルに関連付けられる融合比率を用いて前記２つ以上の個別リスク推定値を結合して前記トランザクションに対する単一リスク推定値を生成するステップ、および
前記単一リスク推定値をＳ字関数により前記トランザクションに対する最適単一リスク推定値に変換するステップ
を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記２つ以上の個別リスク推定値の各々が、一連の１つ以上の統計的数学モデルまたは一連の１つ以上の発見的数学モデルの１つに基づいており、少なくとも１つの個別リスク推定値が１つの統計的数学モデルに基づいており、少なくとも別の１つの個別リスク推定値が１つの発見的数学モデルに基づいており、前記２つ以上の個別リスク推定値を結合するステップが、
前記個別統計的数学モデルおよび発見的数学モデルの何れか一方に対し、一連の不正リスク・ゾーンのすべての境界を定める第一採点権を確立するステップ、
前記第一採点権者に対し、トランザクション情報に対する該第一採点権者の意図に基づき、前記一連のリスク・ゾーンの第一特定不正リスク・ゾーンに属する前記２つ以上の個別リスク推定値の少なくとも１つの個別リスク推定値を修正する権限を確立するステップ、
前記第一採点権者ではない前記個別統計的数学モデルおよび発見的数学モデルの他方に対し第二採点権を確立するステップ、および
前記第二採点権者に対し、トランザクション情報に対する該第二採点権者の意図に基づき前記一連のリスク・ゾーンの前記第一特定不正リスク・ゾーンとは別の第二特定不正リスク・ゾーンに属する前記２つ以上の個別リスク推定値の少なくとも１つの個別リスク推定値を修正する権限を確立するステップ
を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記２つ以上の個別リスク推定値を結合するステップが、
不正トランザクションと正当トランザクションとの関係およびリスク推定値に関連付けられているトランザクションの割合から見た一連の不正リスク・ゾーンの分布特性に照らし、前記２つ以上の不正リスク数学モデルの性能特性を分析するステップ、および
前記２つ以上の不正リスク数学モデルの性能特性分析結果を基に、該２つ以上の不正リスク数学モデル各々の前記トランザクションの単一リスク推定値に対する個別貢献度を決定するステップ
を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項５】
別の不正リスク・タイプとの関係において取引業者が優先する１つの不正リスク・タイプに基づいて、前記２つ以上の不正リスク数学モデルの個別貢献度を調整するステップを含むことを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記２つ以上の不正リスク数学モデルの各々の見地からの個別リスク推定値に関連付けられる中間融合比率を決定するステップ、および
前記中間融合比率を、非線形分類アルゴリズムに基づいて、前記個別リスク推定値を生成する前記２つ以上の不正リスク数学モデルに関連付けられる融合比率に変換するステップ
を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項７】
前記１つ以上の不正リスク数学モデルの各々が複数のリスク・テストを有し、
前記１つ以上の不正リスク数学モデルの前記複数のリスク・テストの少なくとも一部に対し、１と、個別リスク・テストが生成した事実に反するリフェラル数に対する正しいリスク検出件数の比である、前記個別リスク・テストのフォールスポジティブ比との和の逆数に等しい個別リスク・テスト・ペナルティを算出するステップ、および
前記リスク・テスト・ペナルティの加重和を算出し前記トランザクションの個別生スコアを生成するステップ
を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
不正トランザクションと正当トランザクションの分布によって表される、前記１つ以上の不正リスク検出モデルが生成したリスク推定値とリスク推定値に関連付けられるトランザクションの割合との関係を近似する個別Ｓ字関数を導き出すステップを含み、
前記変換ステップが前記個別Ｓ字関数に基づいていることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記関係が、
前記不正トランザクション分布の傾斜が、トランザクションの割合がゼロ・パーセントの近傍において数学的に自明になる第一点、
前記正当トランザクション分布の傾斜が、トランザクションの割合がゼロ・パーセントの近傍において数学的に自明になる第二点、および
前記不正および正当トランザクション分布が交差する第三点
によって規定されることを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記個別Ｓ字関数を導き出すステップが、前記個別Ｓ字関数を前記第一、第二、および第三点の横座標に強制的に一致させることによって実行されることを特徴とする請求項９記載の方法。
【請求項１１】
前記個別Ｓ字関数を導き出すステップが、前記関係の変化に基づいて動的に調整可能な個別Ｓ字関数を導き出すステップを含むことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１２】
不正リスク検出数学モデルの不正リスク・テストが不正検出応答を発することを前提とする不正尤度を評価する方法であって、１と前記不正リスク・テストが生成した事実に反するリフェラル数に対する正しいリスク検出件数の比である、前記不正リスク・テストのフォールスポジティブ比との和の逆数に等しい不正リスク・テスト・ペナルティを算出するステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項１３】
電子商取引トランザクションの不正リスクをプログラムで評価し、ネットワークを介して取引業者に対し不正リスク表示を提供する方法であって、
ネットワークを介して少なくとも一部が取引業者から物品またはサービスを購入予定の購買見込み客から提供される購買情報をサーバーで受信するステップ、
１つ以上の不正リスク数学モデルによって各々が少なくとも一部が購買情報に基づいている個別生スコアを算出するステップ、
データベースの第一変換情報にアクセスし、少なくとも一部が過去のトランザクション情報に基づいている１つ以上の第一Ｓ字関数を生成するステップ、
個別Ｓ次関数を用いて生スコアを変換することにより、個別リスク推定値を算出するステップ、
複数のリスク推定値がある場合、融合比率を用いて個別リスク推定値を結合し前記電子取引に対する単一リスク推定値を生成するステップ、
データベースの第二変換情報にアクセスし、第二Ｓ字関数を生成するステップ、
前記第二Ｓ字関数を用いて前記単一リスク推定値を変換することにより、前記トランザクションに対する最適単一リスク推定値を算出するステップ、および
ネットワークを介して前記取引業者に対し前記最適単一リスク推定値表示を送信するステップ
の各ステップを有して成ることを特徴とする方法。
【請求項１４】
電子商取引トランザクションの不正リスクを評価し、電子通信を利用する取引業者に対し不正リスク表示を提供するための１つ以上の命令シーケンスを担持するコンピュータ可読媒体であって、前記命令を１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
トランザクション情報を受信するステップ、
前記トランザクション情報を各々が個別生スコアを生成する１つ以上の不正リスク数学モデルに適用するステップ、および
前記１つ以上の個別生スコアを個別Ｓ字関数により個別リスク推定値に変換するステップ
を実行することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記トランザクション情報に対し２つ以上の不正リスク数学モデルを適用することにより前記個別リスク推定値が生成され、前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
前記個別リスク推定値を生成する前記２つ以上の不正リスク数学モデルに関連付けられる融合比率を用いて前記２つ以上の個別リスク推定値を結合して前記トランザクションに対する単一リスク推定値を生成するステップ、および
前記単一リスク推定値をＳ字関数により前記トランザクションに対する最適単一リスク推定値に変換するステップ
を実行する命令を更に含むことを特徴とする請求項１４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記２つ以上の個別リスク推定値の各々が、一連の１つ以上の統計的数学モデルまたは一連の１つ以上の発見的数学モデルの１つに基づいており、少なくとも１つの個別リスク推定値が１つの統計的数学モデルに基づいており、少なくとも別の１つの個別リスク推定値が１つの発見的数学モデルに基づいており、前記２つ以上の個別リスク推定値を結合する命令が、前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
前記個別統計的数学モデルおよび発見的数学モデルの何れか一方に対し、一連の不正リスク・ゾーンのすべての境界を定める第一採点権を確立するステップ、
前記第一採点権者に対し、トランザクション情報に対する該第一採点権者の意図に基づき、前記一連のリスク・ゾーンの第一特定不正リスク・ゾーンに属する前記２つ以上の個別リスク推定値の少なくとも１つの個別リスク推定値を修正する権限を確立するステップ、
前記第一採点権者ではない前記個別統計的数学モデルおよび発見的数学モデルの他方に対し第二採点権を確立するステップ、および
前記第二採点権者に対し、トランザクション情報に対する該第二採点権者の意図に基づき前記一連のリスク・ゾーンの前記第一特定不正リスク・ゾーンとは別の第二特定不正リスク・ゾーンに属する前記２つ以上の個別リスク推定値の少なくとも１つの個別リスク推定値を修正する権限を確立するステップ
を実行する命令を含むことを特徴とする請求項１５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記２つ以上の個別リスク推定値を結合する命令が、前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
不正トランザクションと正当トランザクションとの関係およびリスク推定値に関連付けられているトランザクションの割合から見た一連の不正リスク・ゾーンの分布特性に照らし、前記２つ以上の不正リスク数学モデルの性能特性を分析するステップ、および
前記２つ以上の不正リスク数学モデルの性能特性分析結果を基に、該２つ以上の不正リスク数学モデル各々の前記トランザクションの単一リスク推定値に対する個別貢献度を決定するステップ
を実行する命令を含むことを特徴とする請求項１５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、別の不正リスク・タイプとの関係において取引業者が優先する１つの不正リスク・タイプに基づいて、前記２つ以上の不正リスク数学モデルの個別貢献度を調整するステップを実行する命令を更に含むことを特徴とする請求項１７記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
前記２つ以上の不正リスク数学モデルの各々の見地からの個別リスク推定値に関連付けられる中間融合比率を決定するステップ、および
前記中間融合比率を、非線形分類アルゴリズムに基づいて、前記個別リスク推定値を生成する前記２つ以上の不正リスク数学モデルに関連付けられる融合比率に変換するステップを実行する命令を更に含むことを特徴とする請求項１５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
前記１つ以上の不正リスク数学モデルの各々が複数のリスク・テストを有し、前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
前記１つ以上の不正リスク数学モデルの前記複数のリスク・テストの少なくとも一部に対し、１と、個別リスク・テストが生成した事実に反するリフェラル数に対する正しいリスク検出件数の比である、前記個別リスク・テストのフォールスポジティブ比との和の逆数に等しい個別リスク・テスト・ペナルティを算出するステップ、および
前記リスク・テスト・ペナルティの加重和を算出し前記トランザクションの個別生スコアを生成するステップ
を実行する命令を更に含むことを特徴とする請求項１４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、
不正トランザクションと正当トランザクションの分布によって表される、前記１つ以上の不正リスク検出モデルが生成したリスク推定値とリスク推定値に関連付けられるトランザクションの割合との関係を近似する個別Ｓ字関数を導き出すステップを実行し、
前記変換ステップが前記個別Ｓ字関数に基づいて実行される命令を更に含むことを特徴とする請求項１４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記関係が、
前記不正トランザクション分布の傾斜が、トランザクションの割合がゼロ・パーセントの近傍において数学的に自明になる第一点、
前記正当トランザクション分布の傾斜が、トランザクションの割合がゼロ・パーセントの近傍において数学的に自明になる第二点、および
前記不正および正当トランザクション分布が交差する第三点
によって規定されることを特徴とする請求項２１記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記個別Ｓ字関数を導き出す命令が、前記個別Ｓ字関数を前記第一、第二、および第三点の横座標に強制的に一致させる命令を含むことを特徴とする請求項２２記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
前記個別Ｓ字関数を導き出す命令が、前記関係の変化に基づいて動的に調整可能な個別Ｓ字関数を導き出す命令を含むことを特徴とする請求項２１記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
不正リスク検出数学モデルの不正リスク・テストが不正検出応答を発することを前提とする不正尤度を評価するための１つ以上の命令シーケンスを担持するコンピュータ可読媒体であって、該命令を１つ以上のプロセッサで実行すると、該１つ以上のプロセッサが、１と前記不正リスク・テストが生成した事実に反するリフェラル数に対する正しいリスク検出件数の比である、前記不正リスク・テストのフォールスポジティブ比との和の逆数に等しい不正リスク・テスト・ペナルティを算出するステップを実行することを特徴とするコンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
電子商取引トランザクションの不正リスクを評価し、電子通信を利用する取引業者に対し不正リスク表示を提供する装置であって、
トランザクション情報を受信する手段、
前記トランザクション情報を各々が個別生スコアを生成する１つ以上の不正リスク数学モデルに適用する手段、および
前記１つ以上の個別生スコアを個別Ｓ字関数により個別リスク推定値に変換する手段
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２７】
電子商取引トランザクションの不正リスクを評価し、電子通信を利用する取引業者に対し不正リスク表示を提供する装置であって、
データ・ネットワークに接続され１つ以上のパケットフローを受信するためのネットワーク・インタフェース、
プロセッサ、および
前記プロセッサで実行すると該プロセッサが、トランザクション情報を受信するステップ、
前記トランザクション情報を各々が個別生スコアを生成する１つ以上の不正リスク数学モデルに適用するステップ、および前記１つ以上の個別生スコアを個別Ｓ字関数により個別リスク推定値に変換するステップ
を実行する１つ以上の内蔵命令シーケンス
を備えることを特徴とする装置。
【請求項２８】
前記トランザクション情報に対し２つ以上の不正リスク数学モデルを適用することにより前記個別リスク推定値が生成され、前記１つ以上の内蔵命令シーケンスを前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが
前記個別リスク推定値を生成する前記２つ以上の不正リスク数学モデルに関連付けられる融合比率を用いて前記２つ以上の個別リスク推定値を結合して前記トランザクションに対する単一リスク推定値を生成するステップ、および
前記単一リスク推定値をＳ字関数により前記トランザクションに対する最適単一リスク推定値に変換するステップ
を実行することを特徴とする請求項２７記載の装置。
【請求項２９】
前記２つ以上の個別リスク推定値の各々が、一連の１つ以上の統計的数学モデルまたは一連の１つ以上の発見的数学モデルの１つに基づいており、少なくとも１つの個別リスク推定値が１つの統計的数学モデルに基づいており、少なくとも別の１つの個別リスク推定値が１つの発見的数学モデルに基づいており、前記２つ以上の個別リスク推定値を結合する命令が、前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが、
前記個別統計的数学モデルおよび発見的数学モデルの何れか一方に対し、一連の不正リスク・ゾーンのすべての境界を定める第一採点権を確立するステップ、
前記第一採点権者に対し、トランザクション情報に対する該第一採点権者の意図に基づき、前記一連のリスク・ゾーンの第一特定不正リスク・ゾーンに属する前記２つ以上の個別リスク推定値の少なくとも１つの個別リスク推定値を修正する権限を確立するステップ、
前記第一採点権者ではない前記個別統計的数学モデルおよび発見的数学モデルの他方に対し第二採点権を確立するステップ、および
前記第二採点権者に対し、トランザクション情報に対する該第二採点権者の意図に基づき前記一連のリスク・ゾーンの前記第一特定不正リスク・ゾーンとは別の第二特定不正リスク・ゾーンに属する前記２つ以上の個別リスク推定値の少なくとも１つの個別リスク推定値を修正する権限を確立するステップ
を実行する命令を含むことを特徴とする請求項２８記載の装置。
【請求項３０】
前記２つ以上の個別リスク推定値を結合するステップを実行する命令が、前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが、
不正トランザクションと正当トランザクションとの関係およびリスク推定値に関連付けられているトランザクションの割合から見た一連の不正リスク・ゾーンの分布特性に照らし、前記２つ以上の不正リスク数学モデルの性能特性を分析するステップ、および
前記２つ以上の不正リスク数学モデルの性能特性分析結果を基に、該２つ以上の不正リスク数学モデル各々の前記トランザクションの単一リスク推定値に対する個別貢献度を決定するステップ
を実行する命令を含むことを特徴とする請求項２９記載の装置。
【請求項３１】
前記１つ以上の内蔵命令シーケンスを前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが別の不正リスク・タイプとの関係において取引業者が優先する１つの不正リスク・タイプに基づいて、前記２つ以上の不正リスク数学モデルの個別貢献度を調整するステップを実行することを特徴とする請求項２９記載の装置。
【請求項３２】
前記１つ以上の内蔵命令シーケンスを前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが
前記２つ以上の不正リスク数学モデルの各々の見地からの個別リスク推定値に関連付けられる中間融合比率を決定するステップ、および
前記中間融合比率を、非線形分類アルゴリズムに基づいて、前記個別リスク推定値を生成する前記２つ以上の不正リスク数学モデルに関連付けられる融合比率に変換するステップを実行することを特徴とする請求項２８記載の装置。
【請求項３３】
前記１つ以上の不正リスク数学モデルの各々が複数のリスク・テストを有し、前記１つ以上の内蔵命令シーケンスを前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが、
前記１つ以上の不正リスク数学モデルの前記複数のリスク・テストの少なくとも一部に対し、１と、個別リスク・テストが生成した事実に反するリフェラル数に対する正しいリスク検出件数の比である、前記個別リスク・テストのフォールスポジティブ比との和の逆数に等しい個別リスク・テスト・ペナルティを算出するステップ、および
前記リスク・テスト・ペナルティの加重和を算出し前記トランザクションの個別生スコアを生成するステップ
を実行することを特徴とする請求項２７記載の装置。
【請求項３４】
前記１つ以上の内蔵命令シーケンスを前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが
不正トランザクションと正当トランザクションの分布によって表される、前記１つ以上の不正リスク検出モデルが生成したリスク推定値とリスク推定値に関連付けられるトランザクションの割合との関係を近似する個別Ｓ字関数を導き出すステップを実行し、
前記変換ステップが前記個別Ｓ字関数に基づいて実行されることを特徴とする請求項２７記載の装置。
【請求項３５】
前記関係が、
前記不正トランザクション分布の傾斜が、トランザクションの割合がゼロ・パーセントの近傍において数学的に自明になる第一点、
前記正当トランザクション分布の傾斜が、トランザクションの割合がゼロ・パーセントの近傍において数学的に自明になる第二点、および
前記不正および正当トランザクション分布が交差する第三点
によって規定されることを特徴とする請求項３４記載の装置。
【請求項３６】
前記個別Ｓ字関数を導き出す命令を前記プロセッサで実行すると、該プロセッサが前記個別Ｓ字関数を前記第一、第二、および第三点の横座標に強制的に一致させるステップを実行することを特徴とする請求項３５記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の説明】
【０００１】
本出願は、２００１年５月３０日付けにて出願した、“Method and Apparatus for     Evaluating Fraud Risk in an Electronic Commerce Transaction Providing Dynamic Self-Adjusting Multi-Source Adversarial Risk Likelihood Tracking”と題する米国仮特許出願（出願番号60/294,852）に基づく優先権を主張するものである。前記引用により、あらゆる意味で、前記仮出願が本出願に完全に記載してあるかの如くそっくりそのまま組み込まれたものとする。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、電子商取引トランザクションの処理手続き全般に関するものであり、具体的には電子商取引トランザクションの不正リスク評価方法に関するものである。
【背景技術】
【０００３】
料金の支払いにバンクカードまたはクレジットカードの使用を認める企業や商店は、その取引が不正であるという一定のリスクがあることを承知している。しかし、大半の取引業者にとって、クレジットカードに応じるメリットの方がリスクに勝っている。不正リスクを防止することを目的とする業界の防衛手段およびサービス支援の下に、通信販売および電話注文による取引業者ばかりでなく、従来の店舗を構える取引業者もクレジットカードに応じることで多年に及ぶ事業の発展を享受してきた。
【０００４】
クレジットカード取引は、様々な環境の下で利用される。一般的な環境下においては、客先、購買者、あるいはその他のユーザーが、取引業者に対しクレジットカードを提示し、取引業者が様々な手段を通してクレジットカードの情報に間違いがないか否かを検証する。１つの方法としてクレジットカードを認証する方法が用いられる。一般に、クレジットカードの認証には、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全国クレジットカード組織と連絡を取り、支払いに充当できる資金（預金）の有無、およびカード番号の有効性に関する情報を入手する手続きが伴う。カードが盗難カードではなく、支払いに充当できる資金がある場合、取引が認可される。前記手続きにより、“発行者承認”または“発行者不承認”という自動応答が返される。電話注文や通信販売のように、“カードを提示しない”取引において、取引業者がクレジットカード番号を入手している場合には、クレジットカードの認証サービスは別のシステムで補強されるが、それは個々の取引業者の責任において行われる。
【０００５】
例えば、一般的なクレジットカード検証システム１００が図１に示してある。前記のようなシステムにおいては、取引業者１０２がクレジットカードを客先１０４から受け取り、自動アドレス検証システム（ＡＶＳ）１０６によってクレジットカード情報を検証する。この様なシステムは、客先が取引業者と直接会って行うクレジットカード取引や取引業者が実際に客先の住所宛に商品を発送する場合にうまく機能する。
【０００６】
一般に、前記検証手続きにはＡＶＳ１０６によるアドレス情報の受信および情報の特定が含まれる。現在、ＡＶＳ１０６は、米国内の一定の銀行のクレジットカード顧客が行った注文の適正審査を支援する上で役立っている。実際のところ、２つの有名ブランド（ビザおよびマスターカード）の何れかのクレジットカードを発行する銀行が、ＡＶＳ１０６手続きに協賛するか否かは任意である。通信販売および電話注文事業の支援を目的とする前記ＡＶＳ照合は、一般にクレジットカードの認証要求と併せて実行される。ＡＶＳ１０６は、資金およびクレジットカード状況の検証に加え、特別な照合を行って購買者が申告した住所要素とクレジットカード発行銀行の記録との一致を裏付ける。取引業者がＡＶＳ照合を実行すると、下記の回答が返される。
【０００７】
ＡＶＳ＝ＭＡＴＣＨ  −  所在地住所の最初の４桁の数字、郵便番号の最初の５桁の数字、およびクレジットカード番号が銀行の記録と一致。
【０００８】
ＡＶＳ＝ＰＡＲＴＩＡＬ  ＭＡＴＣＨ  −  部分一致（例えば、所在地住所が一致したが郵便番号が一致しない、あるいは郵便番号が一致したが、所在地住所が一致しない）。
【０００９】
ＡＶＳ＝ＵＮＡＶＡＩＬＡＢＬＥ  −  システム応答不可。この応答はシステムダウン時、バンクカード発行者がＡＶＳに協賛していない場合、あるはい購入に使用されるクレジットカードのバンクカード発行者が米国内に存在していない場合に返される。
【００１０】
ＡＶＳ＝ＮＯＮ−ＭＡＴＣＨ  −  所在地住所および郵便番号データ要素の何れも不一致。
【００１１】
大半の取引業者は、“発行者不承認”または“ＡＶＳ＝ＮＯＮ−ＭＡＴＣＨ”という応答を受信した注文には応じないが、オンライン取引の自動性を考慮し、クレジットカードは承認されたが、取引の正当性を確認するためのその他のデータに問題がある場合に対処できる方針および手続きを定めておく必要がある。このようなケースには、カード認証応答が“発行者承認”であるが、ＡＶＳの応答が“ＡＶＳ＝ＰＡＲＴＩＡＬ  ＭＡＴＣＨ”や“ＡＶＳ＝ＵＮＡＶＡＩＬＡＢＬＥ”である場合、あるいは“ＡＶＳ＝ＭＡＴＣＨ”の場合も含まれる。前記のようにして、購買者の銀行が取引を承認するが、その取引が正当な取引であるか否かは不明である。
【００１２】
リスク・レベルを知ることができないＡＶＳ応答に基づいてかなりの量の適法な販売（あるいは、ＡＶＳを利用できない米国外での購買）が行われているため、正当な注文引受数を最大にし、リスクをできるだけ小さくする方法を見つけ出すことが重要である。前記のような注文を断定的に断ると、販売および客先満足度の面でマイナスの影響が出る反面、無分別に応じるとリスクが増大する。また、盗難カードおよび盗まれた住所情報によって、ＡＶＳ＝ＭＡＴＣＨ応答がプロンプトされる可能性があるため、ＡＶＳ＝ＭＡＴＣＨ応答にも一定のリスクがある。
【００１３】
前記のような問題に対処するため、取引業者はカード認証およびＡＶＳ結果を更に別の適正審査手続きおよびシステムで補強している。かかる追加手続きの１つは、注文を手作業で審査することである。前記方法は注文量が少ない場合は多少効果があるが、非効率的であり事業規模に対応できない額の営業費が嵩む。
【００１４】
電子商取引
電子商取引またはオンライン取引は小売および企業間取引において、急速に発展している分野である。一般に、電子商取引においては、バイヤー即ち購買者が、購買者から取引業者に移転される対価と引き換えに、取引業者またはその代理人から有形商品、デジタル商品、あるい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介した電子商取引は、従来の店舗を構えた会社と同等またはより大きなビジネスチャンスを提供するが、安全な事業運営を確保するための特別な予防措置を講ずる必要がある。電子ショッピングを魅力あるものにする技術的基盤、例えば、店舗への自由なアクセス、匿名性、ショッピング・スピード、および利便性が、泥棒連中、即ち“詐欺師仲間”にクレジットカード詐欺を働く新たな方法を提供している。
【００１５】
取引がオンライン・サービスまたはインターネットから情報を送信する行為が伴う場合、確信を持って商品を購入しようとしている客先が実際にそのクレジットカードの所有者であることを確認するためには、住所および身元確認情報だけでは不充分である。例えば、個人は特定のクレジットカードの所有者としての名前および住所を持つことができ、通常の取引においては、その情報だけで充分に取引の認証を行うことができる。しかし、インターネット取引においては、無節操な方法によって、特定のクレジットカード所有者に関する情報を正確に取得することができるので、不正行為が実行に移される。
【００１６】
従って、必要とされているのは、特にインターネットあるいはオンライン・サービス環境下におけるクレジットカード取引に関わる標準的な検証システムが抱えている問題を克服するシステムおよび方法である。前記システムは既存の環境下において容易に導入され、既存の技術をそのまま利用できるものでなければならない。
【００１７】
業種および販売製品に大きく左右されるため、すべての取引業者が不正行為を受ける訳ではないが、ある調査によると不正行為による損害合計額が認証を受けた取引額の４〜２３％に上っており、これらの数値は取引業者の引受け基準の寛容さに依存している。インターネット取引は、大手クレジットカード組織の運用基準によれば、“カード不提示”取引に該当するため、ほとんどの場合、取引業者が加盟しているクレジットカードの取引銀行が当該取引を認めても、取引業者が責任を負うことになる。その結果、不正行為はオンライン取引業者に直接差し迫った影響を与えることになる。
【００１８】
電子商取引における不正行為は盗難カードではなく、主に身元詐称によると考えられている。一般に、身元詐称による電子商取引上の不正行為においては、正当なカード所有者が月次明細書を精査して不正な取引を発見するまで、身元情報あるいはクレジットカード口座が違法に使用されていることに気づかない。これに反し、盗難カードの場合には、カード所有者がカードそのものを紛失したのであって、通常、直ちにクレジットカード会社あるいは警察に届ける。その結果、電子商取引の場において不正行為による影響が異なり、取引業者の作業効率に影響を与え、取引業者の割引率およびクレジットカードによる支払引受け能力に影響を与える可能性がある。
【００１９】
1つの方策として、オンライン取引業者は最も安全な注文以外は断るか、または適正マニュアルを作成してリスクを避けようとする。しかし、このような方策を採用する取引業者は、一般に、作業効率の悪化および販売機会の逸失に悩まされる。前記のような取引業者は、販売につなげることができたはずのかなりの量の注文を断ることになり、間接費が増大し、事業の拡張に歯止めがかけられる。従って、不正行為および不正行為から事業活動を保護するための過度に厳格な方法、あるいは自動化されていない方法は事業活動に悪影響を及ぼす。
【００２０】
リスクが生じやすい取引は、リスク兆候を暗示する種々の方法によってテストすることができるが、リスク・テスト結果単独では、いずれの方法も取引を引き受けるべきか、あるいは断るべきかの判断を下すためには不充分である。取引全体のリスクの１つの要素として、個々のテスト結果に数値または重み係数を割り当てる必要がある。これらの要素を結合し、結合リスク評価値を１つの数値指標に変換することにより、当該取引を引き受けて手続きを更に進めるべきか、あるいは断ることを念頭に再検討すべきかの判断に利用することができる。この場合、次のような多くの問題に注意を払う必要がある。
【００２１】
１．  如何にして個別テスト・アウトカム・ペナルティの最適値を決定するか。
【００２２】
２．  如何にして個別テスト・アウトカム・ペナルティを最適に結合するか。
【００２３】
３．  判定ドメインのニーズに最適に応えるためには、如何にして結合テスト・アウトカム・ペナルティを最適に形成または変換すべきか。
【００２４】
４．  リスク尤度に関する最適単一推定値を創出するためには、マルチソース融合を通して、如何にして1つ以上のかかる判定ドメイン・ニーズに応えるリスク推定値またはスコアを最適に結合すべきか。
【００２５】
５．  レガシー・システム・ユーザーの妥当な範囲の期待を裏切らないようにするためには、如何にして最適単一推定値を修正すべきか。
【００２６】
数学モデル
実世界のプロセス、状況、あるいは実体（以下、限定を目的とするのではなく、簡潔、明瞭を目的として、単に“プロセス”と呼ぶ）の行動パターンを近似するための数学モデルが開発されている。モデルはその時点においてはこの上なく正確であるが、モデル化されるプロセスが時間と共に変化する場合には、静的モデルの場合、モデル化を試みている実世界のプロセスから逸脱する可能性がある。従って、前記乖離により、実世界の結果を推定する静的モデルの能力は低下する。
【００２７】
基調になるプロセスの変化に対応してモデルを調整することにより、モデルとモデルが近似しているプロセスとの間に起きる乖離の可能性およびその度合いを克服する動的モデルが開発・展開されている。多くの場合、モデルは基調になるプロセスの変化を示す一定の形式のフィードバックを受けてパラメータを時折修正することにより調整される。
【００２８】
モデル化されているプロセスが、モデル化されていることに“気付き”、それを望まない場合には、前記モデルとプロセスは敵対関係にある。ある意味で、プロセスはその行動パターンを予測するモデルの確度および性能を低下させようとしきりに変更される。不正リスク尤度トラッキングの分野において、詐欺師仲間は引き続き詐欺行為を繰り返す意図を持って、しきりにプロセスを変更して推定モデルの弱体化を図ろうとしている。
【００２９】
前記を踏まえ、前記問題に対処する改善された電子商取引トランザクションの不正リスク判定方法およびシステムが明らかに必要である。
【００３０】
リスク・スコアを算出してリアルタイムで配信することにより、不正インターネット取引を選別する上において取引業者を支援する方法が望まれている。また、電子商取引環境に独特または特有な基準および購買見込み客が犯そうとする不正の種類に対応する基準に基づく電子商取引トランザクションの不正リスクを検出する方法が望まれている。
【００３１】
コンピュータをベースとした取引業者サービス・システムに役立つ、電子商取引トランザクションの不正リスクを判定するための方法が具体的に望まれている。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００３２】
電子商取引における不正リスクを評価するためのメカニズムが提供される。１つの態様によれば、トランザクションからトランザクション情報が受信され、各々が生スコアを生成する多数の不正リスク数学モデルに適用され、生成された生スコアが各々のＳ字変換関数によって変換され、個別最適尤度不正リスク推定値が生成される。１つの実施の形態において、前記個別リスク推定値が、各々のリスク推定値に関連付けられる融合比率を用いて結合され、当該トランザクションに対する単一のリスク推定値が生成され、前記単一リスク推定値がＳ字関数によって変換され、当該トランザクションに対する最適化された単一のリスク推定値が生成される。
【００３３】
１つの実施の形態において、前記Ｓ字関数は、不正リスク検出モデルが生成したリスク推定値と各々のリスク推定値に関連付けられるトランザクションの割合との関係を近似するために導き出される。前記関係は実世界の不正トランザクションと正当トランザクションの分布によって表される。更に別の実施の形態において、前記Ｓ字関数は、前記個別関数を（１）前記不正取引分布の傾斜が、トランザクションの割合が０％の近傍において数学的に自明になる第一点（２）前記正当取引分布の傾斜が、トランザクションの割合が０％の近傍において数学的に自明になる第二点、および（３）前記不正トランザクション分布と正当トランザクション分布とが交差する第三点の３つの変曲点の横座標に強制的に一致させることにより導き出される。
【００３４】
１つの実施の形態において、前記Ｓ字関数は、実世界のトランザクション分布に見られる前記関係の変化に基づいて動的に調整され導き出されるよう制御される。前記各々の変曲点が、生スコアとＳ字変換とのマッピング上の定義遷移点を次のように決定する。（１）前記第一変曲点が、前記Ｓ字変換関数が低リスクから中リスクに移行する点を決定し、（２）前記第二変曲点が、最も紛らわしいリスクの中間域に対応するＳ字変換関数サーフェスが凹面から凸面に移行する点を決定し、（３）前記第三変曲点が、前記Ｓ字変換関数が中リスクから高リスクに移行する点を決定する。
【００３５】
１つの実施の形態は、トランザクション情報によって示される一定の事象パターンを前提として、不正尤度の推定に利用する１つ以上の多重不正リスク数学モデルの多数のリスク・テストの個別リスク・テスト・ペナルティの算出に関するものである。各々のリスク・テストの個別リスク・テスト・ペナルティは、１とフォールスポジティブ比との和の逆数として算出される。別の実施の形態において、個別リスク・テスト・ペナルティが加重合計され、当該トランザクションに関連付けられたモデルから生スコアが生成される。
【００３６】
本明細書に述べる各種手法が方法、システム、装置、およびコンピュータ可読媒体に体現されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３７】
本発明の例が添付図面に示してある。これらはあくまで例であって、限定を意味するものではない。また、図において、同符号を付した要素は同様の要素を意味する。
【００３８】
電子商取引における不正リスク評価方法およびシステムについて説明する。以下の説明は本発明の理解を充分深めるため具体的かつ詳細にわたるものである。しかし、このような具体的かつ詳細な説明が無くても本発明が実施可能であることは明白である。他方、よく知られている構造体およびデバイスは、徒に本発明の理解を難くするのを避ける意味からブロック図で示してある。当業者にとって、以下の実施の形態に対する各種修正は容易であるが、かかる実施の形態に対しても本明細書に述べてある包括的原理が適用されるものである。従って、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではなく、本明細書に述べる原理および特徴が及ぶ限りの範囲において認められるべきものである。
【００３９】
不正検出システム  −  概要
本発明はオンライン・サービスまたはインターネットを介したクレジットカード取引の統合検証システムとして機能することができる。図２は以下に述べる検査を利用するシステム２００のブロック図である。システム２００は、図１同様、客先１０２および取引業者１０４を含んでいる。客先１０２が取引業者に対しクレジットカード情報およびその他適切な情報（例えば、電子メール・アドレス）を提示すると、取引業者は前記情報を統合検証システム（ＩＶＳ）２０６に送信し、前記クレジットカード情報が正当なものであるか否を判定する。ＩＶＳ２０６は通常、例えば、ハード・ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、あるいはその他のコンピュータ可読媒体上にソフトウェアとして組み込まれている。
【００４０】
ＩＶＳ２０６が使用する各種パラメータは一般にクレジットカード取引に応じて重み付けされる。例えば、取引額が重要である場合には、履歴チェック（当該クレジットカード情報に関連した取引履歴のチェック）に重きを置くのが妥当であり、ＡＶＳシステムは他のパラメータと比較してより厳格にチェックする。これに反し、インターネット・アドレスの一貫性が重要な場合には、一貫性チェック（当該クレジットカード情報の一貫性チェック）およびインターネットＩＤ検証システム（インターネット・アドレスの正当性の検証）がより重要になる。このように、取引検証プロセス全体における重要性に応じて個々の検証パラメータに異なる重み付けをすることにより、当該取引が不正なものであるか否かについて定量化した正確な指標を取引業者に提供することができる。
【００４１】
図３はインターネットを介し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。ＩＶＳ２０６（図２）は取引業者からクレジットカード情報を受信して各種のパラメータ３０２〜３０８に送るコントローラ３１２を備えている。複数のパラメータ３０２〜３０８は前記情報を処理し当該取引が正当であるか否かを表示する。本実施の形態において、複数のパラメータ３０２〜３０８は、履歴チェック３０２、一貫性チェック３０４、自動検証システム３０６、およびインターネットＩＤ検証システム（ＩＩＶＳ）３０８から構成されている。アウトプット、すなわちこれらパラメータの個々の妥当性表示は不正検出器３１０に供給される。不正検出器３１０は前記入力を結合して、当該取引が正当なものであるか否かを示す統合指標を提供する。
【００４２】
一貫性チェック３０４によって、ＩＶＳ２０６はクレジットカード情報に一貫性があるか否か、即ち、クレジットカード情報がユーザーおよびその他の情報と一致するか否かを判定することができる。ＡＶＳシステム３０６は図１に関連して説明したＡＶＳ１０６と同様の情報を提供する。履歴データベース３２２およびインターネットＩＤデータベース３２４の主な特徴は、様々な取引業者がアクセスして情報を追加することができることであり、それにより、様々な取引業者から情報を得ることできる。
【００４３】
クレジットカード番号および電子メール情報を記憶することができる履歴データベース３２２にアクセスする履歴チェック３０２が備えられている。履歴チェック３０２も当該取引が履歴データベース３２２の従前のデータベース情報と一致するか否か能動的に判定する。それ故、インターネットＩＤ検証システム３０８および履歴チェック３０２は時間の経過につれて有用性が増す。インターネットＩＤ検証システム３０８は、詳細については後で説明するインターネット・アドレスの正当性を検証する。履歴チェック３０２同様、インターネットＩＤ検証システム３０８は、様々な取引業者によって情報を追加することができるデータベース３２４を備えている。また、インターネットＩＤ検証システム３０８は、インターネット・アドレス・データベースにアクセスしてデータベースとやり取りする。本システムは当該インターネット・アドレスが、当該クレジットカードによる別の取引時に用いられたインターネット・アドレスと一致するか否かを検証する際に用いられる。
【００４４】
不正リスク数学モデル
１．統計的モデル化
（図１０Ｂの統計モデル１０４０のような）統計モデルは、実際の不正トランザクションを示す尤度に基づく非線形結合により重み付けされた個別スコアに基づく複数の演算数値から成る。1つの実施の形態において、前記重み付けには、注文に示されているクレジットカード発行銀行にチャージバックされた、実際に完了した注文を特定することが含まれている。通常、前記方法はトランザクション提示テストの一部として本明細書が開示する不正スクリーニング・システムによって棄却された注文は無視される。
【００４５】
図４は統計的モデル化プロセスのブロック図である。1つの実施の形態において、前記統計的モデル化は、データ選択およびサンプリング・フェーズ４０２、データ正規化フェーズ４０４、データ分割フェーズ４０６、モデル・トレーニング・フェーズ４１０、モデル検証フェーズ４１２、およびモデル性能テスト・フェーズ４１８から成る。これらのフェーズの多くは、図４のパスが示すように、前のフェーズにフィードバックすることができる。
【００４６】
Ａ．データの選択およびサンプリング
一般に、前記統計的モデル化プロセスのフェーズ４０２はデータの選択およびサンプリングから成る。ここで、“データ”というのは実マークが付されたトランザクション・データを意味する。“実マークが付された”というのは、トランザクション・レコードにチャージバックや不審クレジット返還のようにトランザクションが最終的に不利な結果に終わったか、あるいは良好な結果に終わったかとは関わりなく、トランザクションの最終結果を示すフィールドを含んでいることを意味する。このフェーズにおいて実マークが付されたモデル用データが選択される。前記モデルを１取引業者保護用として特別仕立てする場合には、当該取引業者に特有のデータが中心となるが、モデル化の基盤を広げるために同様の取引業者の代表的なデータも含めることができる。また、前記モデルが特定の業種全体を保護するためのものである場合には、当該業種の取引業者全体に対応するため幅広くデータを選択する。モデルの適用範囲が広くなればデータの選択範囲も同様に広くなる。
【００４７】
しかし、前記データはそのまま統計的モデル化に使用される訳ではなく、ダウンサンプリングされる。ダウンサンプリングは統計的プロセスであって、偏ったランダム・サンプリングによって、モデル化セットにおける高リスク・トランザクションと低リスクトランザクションとの最適なバランスを取ることができる。モデル作成者は作成するモデルの論理的特性に基づいて最適な混合比を定める。例えば、多くの場合、高リスク・トランザクションは低リスクトランザクションと比べるとまれである。選択したデータをそのままモデル化に使用すると、低リスク・トランザクションが支配的となり、めったに起こらない高リスク要素の前兆が紛れてしまう恐れがある。バランスを取ることが望ましい。一般に、選択したデータ・セット中のすべての高リスク項目を取り込み、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、希望する比率、一般に、低リスクおよび高リスク・データ項目が１０対１の割合で取得される。
【００４８】
Ｂ．データの正規化
一般に、統計的モデル化スキームは数字的にうまく作用するデータに対し最も効果を示す。原理的には、トランザクション・データおよびテスト結果データは数値スペクトルのすべての数値を含んでいるため、統計的Ｚ変換、あるいはモデルの横断的等間隔測定を可能にし、すべての数値を、例えばマイナス１からプラス１まで、またはあまり好ましくはないがゼロから１までというように、すべての数値を指定範囲に収めるその他同様の変換を用いて正規化される。前記により、モデル化作業が安定し結果がより健全なものになる。前記作業はデータ正規化フェーズ４０４において実施される。
【００４９】
Ｃ．データの分割
データ分割フェーズ４０６において、前記選択およびサンプリングしたデータをトレーニング・セット、検証セット、およびテスト・セットに３分割、または相互に排他的なデータ・セットに分割する。前記データ・セットの分割比率に関し特段の要件はないが、例えば５０対５０および６０対４０のような比率が一般的に用いられる。例えば、６０対４０の比率を用いた場合、モデル化用データの６０％がトレーニングおよび検証用としてランダムに選択され、残りの４０％がモデル・テスト・フェズにおけるテスト・データとして別に保持される。モデル作成用として選択された前記６０％のデータは、例えば６５対３５というような経験に基づく割合で更にトレーニング・データと検証データとに分割され、いずれもモデル作成フェーズ４０８において使用される。前記すべての分割は擬似乱数生成アルゴリズムを用いて行われる。
【００５０】
Ｄ．モデルのトレーニング
モデル化用データの選択、サンプリング、正規化、および分割が終了すると、モデル・トレーニング・フェーズが実行される。最初のステップは最初のモデル・アーキテクチャ候補の選択または作成である。ニューラル・ネットワークおよび基底関数ネットワークのような非線形統計モデルにおいては、モデル化データ機能セットの次元に適合する入力層の設定、モデル・ドメインの要求に適合するアウトプット層の設定、および“隠れユニット”または“基底関数ユニット”の初期値の選定が含まれる。モデル・ドメインの要求がトランザクション・リスクの簡単な数値を推定する場合には、単一ユニット・アウトプット・アーキテクチャが選択される。モデル・ドメインの要求がトランザクションを多くのリスク・タイプ推定値に分類することである場合には、目標分類セットの次元に適合するアウトプット層が作成される。継続するトレーニング・サイクルの各々のサイクルにおいて、前記モデルが一度に1つのトランザクションに関するトレーニング・データが与えられ、全体のデータ・セットを考慮した“ベスト・バランス”、即ち、 低リスクトランザクションに関する正確なリスク推定値と高リスクトランザクションに関する正確なリスク推定値とのバランスを取るための各々のモデルの重み付けを自己調整することができる。前記トレーニング・サイクルは、平均２乗誤差の継続的改善で測定したとき、結果的にうまくいった加重調整の割合が漸近線または平坦になったとき終了する。前記時点を越えてトレーニングを継続すると、モデルがトレーニング・データに特化して調整され過ぎ、後の性能テスト・フェーズにおいて、これまでに見られなかった同様のデータ・パターンを一般化することができなくなる“適合過剰”に陥る可能性がある。モデルを基準通りに調整できなかった場合には、前のステップの１つに戻り再度モデル作成サイクルに入り、調整を行うことによりモデル化の失敗を繰り返さないようにする。最も一般的な再モデル化の入口ステップはモデル・トレーニング・フェーズの初めに戻りアーキテクチャを調整することであるが、必要があれば、データ選択およびサンプリング・フェーズに戻ることも珍しくない。
【００５１】
Ｅ．モデルの検証
トレーニング中のモデルまたはトレーニングを終了したモデル、あるいはその両方が、モデル検証フェーズ４１２において検証される。前記フェーズにおいて、一定の検証データを用いてモデルの動作態様が常識的基準に照らしてチェックされる。モデルの検証は、ある意味では暫定性能テストである。性能テストとの違いは、モデルの調整終了後、必要とするモデルの変更内容を決定するために先に使用した検証データが継続して行うトレーニング・データの一部として使用されることである。一般に、１つの検証サイクルが終了すると、特定の弱点が露呈されるのでモデル化プロセスが前のステージの１つに戻される。モデル・トレーニング・フェーズ４１０、モデル検証フェーズ４１２、モデル調整、およびモデル再トレーニングのサイクルによって、一般的なモデル作成フェーズ４０８が完了する。
【００５２】
Ｆ．モデルのテスト
モデル作成サイクルが終了した後、テスト・フェーズ４１６において完成したモデルの性能テストが行われる。当初４０−６０％の割合で選択され、性能テスト用として保持されていたサンプル・データが使用される。前記トランザクション・データはこれまで一度もモデルに対し用いられていない。モデルの重み付けおよびアーキテクチャを一切修正せずに、前記データのすべてに対しモデルによる採点が行われ、採点結果が分析される。前記モデルが基準通りの性能を発揮した場合にはモデル化が完了し、前記統計モデルがリアルタイムでトランザクションが供給され、各トランザクションに対し数値リスク推定値を生成する不正リスク推定システムとして展開される準備が整ったことになる。前記数値リスク推定値は不正尤度、即ち、トランザクションが不良トランザクションであると判明する尤度であると解釈できる。
【００５３】
前記モデルが基準通りの性能を発揮しない場合には、図４に示すように、新規データ選択およびサンプリング・サイクルから再度モデル化プロセスが開始される。前記モデル化プロセスにより、前回のモデル化サイクルにおける教訓を生かしながら性能を満足しない前記モデルの手直しをするか、または新規にモデルを作成することができる。
【００５４】
２．発見的モデル化
（図１０Ｂの発見的モデル１０５０のような）発見的モデルは、別のモデルあるいはテストによって生成された個別スコアの一次結合に基づいて加重和を計算する１つ以上の人工知能演算機能から成る。発見的演算は発見的テスト結果に対して行われる。前記演算は幾つかのステージを伴うかなり複雑な採点プロセスであり、結果として単一の数値リスク推定値が生成される。前記数値リスク推定値は（例えば、図１０Ｂのスコア混合プロセス１０５２のような）スコア混合プロセスの基準として機能し、混合プロセスを構造化したリスク・ゾーンを設定することができる。以下、前記混合プロセスの詳細について説明する。
【００５５】
初めに、生スコアの合計が個別テスト結果の加重和として計算される。個別テスト結果には、ブール、定量、カテゴリ、および確率の４つがある。ブールの真偽結果に値０または１を割り当てる。定量的結果には、不正発生件数または影響度を反映する算術的数値を示す正の整数を割り当てる。カテゴリ結果は、リスクの重大性に関連する個別情報カテゴリを示す。確率結果は不確実なリスク指標に関する推定確信度を示す。個別テスト結果の各々に当該ペナルティ値が乗じられ、これらの積が合計されて生スコアの合計が生成される。各々のテストのペナルティ値は、マイナスでもプラスでもよい。マイナスのペナルティ値はリスク尤度を低くし、プラスのペナルティ値はリスク尤度を高くする。前記生スコアの合計がフェースバリューおよび取引の状況リスクを示す。
【００５６】
次に、発見的モデルは生スコアの乗数を算出する。前記生スコアの乗数は“ゲイン・コントロール”デバイスに類似したものである。前記生スコアは、一定のテスト結果の組合せ、およびこれらのテスト結果に対する取引業者が申告した方針に基づき増大または低減される。取引業者が特定のテストに特別の関心を示した場合には、スコアを増大または低減（ほとんどの場合、増大）するために当該テスト結果が誇張される。特定のテストに対する取引業者の優先志向およびそのテスト結果に基づいてスコア乗数が算出され、生スコア合計に乗じられることにより“基本”スコアが生成される。前記基本スコアは０から１００，０００を超える数に及ぶ場合があり、その上限では数値分布が急激にまばらになる。
【００５７】
最終的に、前記基本スコアは、基調判定ドメインの変曲点に生スコア分布をＳ字状に重畳することにより縮小され、トランザクション・リスク尤度を示す非線形有界推定値に変換される。この発見的モデルのスコア範囲は０から９９であり、リスク尤度推定値を示すものである。その後、前記発見的推定値は以下に述べる数値融合プロセスによって他のモデル結果と結合される。
【００５８】
３．リスク推定値の混合
発見的、統計的、およびその他のモデルによって得られたすべてのリスク尤度推定値を（前記のように）Ｓ字変換し、その後前記推定値を混合または融合することにより、トランザクション、取引業者、カード、および詐欺師を組み合わせた最終的な総合リスク尤度推定値を生成することができる。前記推定値は一般に不正スコアと呼ばれており、本明細書ではリスク推定値と呼んでいる。図５に示すトランザクション分布の分析によって得られた特定の値を用いて（後の“マルチソース診断融合コンポーネント”の項で詳しく述べる）混合操作が実施される。発見的モデルおよび統計的モデルから成る２つのモデル例によりリスク推定値の融合プロセスを説明する。
【００５９】
図５は、２つの度数分布、即ち、良好なトランザクションおよび不良トランザクションのスコア分布を示す図である。真に不良トランザクションと認められるリスク推定値分布を真に良好なトランザクション分布上にオーバレイすることにより、４つのリスク・ゾーンが設定される。リスク・ゾーン１はリスク尤度が最も低い位置（リスク・スコア＝０）から始まり不正トランザクションの発生が非自明になる第一変曲点まで達している。リスク・ゾーン１は不正の確率がかなり低い、低スコアのトランザクションを含んでいる。
【００６０】
再度、図５において、リスク・ゾーン２は広い意味で正当ゾーンに属する不正トランザクションの発生が非自明になる第一変曲点から始まり、良好なトランザクション度数分布面と不良トランザクション度数分布面とが交差する点である第二変曲点まで達している。また、前記境界は、タイプＩエラー・リスクとタイプＩＩエラー・リスクとがバランスする点であり、エラー・ミニマイゼーション（ＥＭ）ポイントとも定義され、従来からデフォルトの個別判定スレッシュホールドとして推奨されている。リスク・ゾーン２の大部分は正当なトランザクションであるが、中および低スコアの不正トランザクションが混在している。タイプＩＩエラー（ミス、検出ミス、誤認販売、および不正損害としても知られている）は不正トランザクション・スコアがリスク・ゾーン１および２に属し、そのため誤って以後の処理を引き受けたときに発生する。
【００６１】
図５のリスク・ゾーン３はデフォルト・エラー・ミニマイゼーション第二変曲点から始まり、正当トランザクションの発生が自明になる広い意味で不正ゾーンに属する第三変曲点に達している。リスク・ゾーン３の大部分は不正トランザクションであるが、中および高スコアの正当トランザクションが混在している。リスク・ゾーン４は中および高スコアの正当トランザクションの発生が自明になる第三変曲点から始まり、スコア範囲の上限に達している。リスク・ゾーン４には不正の確率が極めて高い、高スコアのトランザクションが含まれている。タイプＩエラー（フォールスアラーム、フォールスポジティブ、誤認不販売、およびビジネスチャンスの逸失としても知られる）は、正当トランザクション・スコアがリスク・ゾーン３および４に属し、そのため誤って以後の処理を断ったときに発生する。
【００６２】
１つの実施の形態によれば、統計モデルと発見的モデルのスコア（リスク推定値）が混合プロセスにおいて一般的に以下のように混合される。前記４つのリスク・ゾーンの各々に対し、混合方針を定め実行することにより、モデルに許される影響度および作用方向を指示する。前記混合方針は、混合するスコアを生成するリスク推定アルゴリズムの性質およびリスク・ゾーンそのものの性質の関数である。
【００６３】
１つの実施の形態において、発見的モデルにすべてのゾーンの境界を定める基本的採点権が付与される。前記実施の形態においては、統計モデルは主として、誤って高リスク推定値が正当トランザクションに付与されるのを防止する（フォールスアラームの防止）ことを目的として用いられ、殆どの正当トランザクションは当然リスク・ゾーン１および２に属するので、ゾーン１のリスク推定値を低減するより一層の責任が付与され、リスク・ゾーン２のリスク推定値を低減する限定的権限が付与される。更に、この実施の形態例では、発見的モデルは不正トランザクションの検出を最適化する（従って、ミスを防止する）ことが主目的であり、また殆どの不正トランザクションは当然リスク・ゾーン３および４に属するので、ゾーン４のリスク推定値を生成する全面的責任およびゾーン３のリスク推定値を生成する主要責任が付与される。その結果、統計モデルにはゾーン３の一定のリスク推定値を低減する限定的権限が付与される。
【００６４】
別の実施の形態において、発見的モデルにすべてのゾーンの境界を定める基本的採点権が付与される。前記実施の形態においては、統計モデルは主として、誤って低リスク推定値が不正トランザクションに付与されるのを防止する（検出ミスの防止）ことを目的として用いられ、殆どの不正トランザクションは当然リスク・ゾーン３および４に属するので、ゾーン１のリスク推定値を増大するより一層の責任が付与され、リスク・ゾーン２のリスク推定値を増大する限定的権限が付与される。更に、前記実施の形態例においては、発見的モデルは不正トランザクションを検出する（従って、ミスを防止する）ことが主目的であり、殆どの不正トランザクションは当然ゾーン３および４に属するので、ゾーン４の基本的リスク推定値を生成する全面的責任およびゾーン３のリスク推定値を生成する主要責任が付与される。その結果、統計モデルにはゾーン２およびゾーン３のリスク推定値を増大する限定的責任が付与される。
【００６５】
融合されるモデル集合体個々のリスク推定値が一致しない場合、特別なリミット・サーフェス・ロジックを適用し、場合に応じ、当該取引業者の不正損失およびビジネスチャンスの逸失に対する優先度を反映した取引業者特有の理想的なトレードオフに応じてフォールスアラームまたはミスを最小化する。
【００６６】
理想トレードオフ比（ＩＴＲ）というのは、１つのリスク・タイプ（例えば、不正損失＝タイプＩＩエラー）と別のリスク・タイプ（例えば、ビジネスチャンスの逸失＝タイプＩエラー）との間における当該取引業者の優先ステートメントである。例えば、２：１のＩＴＲというのは、特定の取引業者にとって２つの不正損失コストが１つのビジネスチャンスの逸失に相当することを意味する（例えば、２ドルの不正取引による損失が１ドルの良好な取引の逸失に伴う損失と同じ）。前記理想トレードオフ比は、製品売上原価（ＣＯＧＳ）および/または投資収益率（ＲＯＩ）の関数である。取引業者のＣＯＧＳが比較的高く、従って商品単位のＲＯＩが比較的低い場合、当該取引業者は不正損失よりもビジネスチャンスの逸失を優先する。これに反し、ＣＧＯＳが比較的低く、従ってＲＯＩが比較的高い場合は、当該取引業者はビジネスチャンスの逸失よりも不正損失に対する耐性が高い。
【００６７】
図６において、タイプＩエラーをできるだけ少なくするために、１つのリミット・サーフェス（タイプＩリミット）が発見的スコア・サーフェスの下方に設定されており、タイプＩＩエラーをできるだけ少なくするために、１つのリミット・サーフェス（タイプＩＩリミット）が発見的スコア・サーフェスの上方に設定されている。
【００６８】
発見的モデルのリスク推定値がゾーン２に属し統計的モデルのリスク推定値がタイプＩリミット・サーフェスと発見的モデル・サーフェスとの間に属する場合、明らかに正当トランザクションと思われるトランザクションの最終リスク推定値を統計モデルのリスク推定値によって低減することができる。前記以外の場合、発見的モデルが最終リスク推定値を生成する。
【００６９】
発見的モデルのリスク推定値がゾーン３に属し統計的モデルのリスク推定値がタイプＩＩリミット・サーフェスと発見的モデル・サーフェスとの間に属する場合、統計モデルのスコアによって最終リスク推定値を増大することができる。前記以外の場合、発見的モデルが最終リスク推定値を生成する。
【００７０】
一般に、平行モデルの最終リスク推定値に対する貢献度は、各種リスク・ゾーンの分布特性に照らし、各モデルの長所および短所を考慮して混合時に決定される。前記モデルの貢献度は当該取引業者が指定する理想トレードオフ比に合わせて調整される。
【００７１】
動的自己調整マルチソース敵対リスク尤度トラッキング・メカニズム
不正リスクを評価する１つの方法において、リスク確率の加重和が変曲点調整可能な一連の多次元Ｓ字サーフェス・フィルターによって変換され、リスク検出の最大化、フォールスポジティブの最小化、および容認可能な検査レベル間のバランスが最適化される。
【００７２】
上記方法において、図９に示し以下順次説明する５つのソリューション・コンポーネントが用意される。各々のコンポーネントは１つ以上のコンピュータ・プログラム、その他のソフトウェア要素（例えば、データベースに記憶されているプロシージャ）、1つ以上のハードウェア要素、あるいはハードウェア要素とソフトウェア要素との組合せとして提供することができる。更に、ここに述べる手法は、コンピュータによってプログラム的に実行することができる、即ち、１つ以上のプロセッサによってソフトウェア・コードを実行することにより、ソフトウェア・コードに体現されているロジックを電子的に適用することができる。
【００７３】
Ａ．平衡確率ペナルティ・コンポーネント
不正リスク・モデルは不正取引による損失を低減するためのものであり、そのためモデルを構成するルールまたはテスト、即ち、個々のテストがモデル、即ちテストの集団によって得られる全体の確率的結論に貢献する個々のペナルティに対し、多くの独立した要素から成る重みが割り当てられる。各々のテスト・ペナルティは、それぞれのテストに与えられるパターン観察結果を前提として、不正に関わる統計的現実、即ち確率を反映していなければならない。
【００７４】
リスク尤度トラッキング・メカニズムの平衡リスク確率ペナルティ（リスク・ペナルティ）コンポーネントが、全体のリスク推定に貢献する個別テスト結果（ペナルティ）をどのようにして最適に決定するのかという問題を処理する。１つの実施の形態において、前記コンポーネントは、既知のリスク・データ・サンプルおよび一般データ・サンプル（一般サンプル）の２組の実際のデータから個別テスト・アウトカム・ペナルティを得る。
【００７５】
既知のリスク・データ・サンプル（リスク・サンプル）は、一連の既知の高リスク・トランザクションから成る。一般サンプルは、リスク・データ・サンプルに比し遥かに大きなランダムにサンプリングした一連のトランザクションから成り、大半のトランザクションは無リスクであるが、リスクを伴うトランザクションが干若数含まれていることが分かっている。データがランダムに選択されることから、前記一般サンプルに含まれるリスクを伴うトランザクションは、すべての分野における既知のリスクを伴うトランザクションの割合およびパターンに近似されていることが分かっている。
【００７６】
個別リスク・テスト各々の検出潜在力は、当該テストのリスク・サンプルにおける検出率に近似されている。詐欺企ての妥当な推定範囲全体にわたり、個別テストの検出潜在力を利用して、当該テストによって一般サンプルにおいて何件の不正トランザクションの検出が見込まれるか決定する。次に、一般サンプルにおける各テストの広範な判定スレッシュホールド全体に及ぶ発生率に相当する、判定スレッシュホールド（警告）を超えるトランザクション件数が算出される。事実に反するリフェラル数に対する正しいリスク検出件数の割合（フォールスポジティブ比）が算出される。
【００７７】
１つの実施の形態において、テストｉのリスク・テスト・ペナルティＰｉが下記の式に従って算出される。
【００７８】
Ｐｉ＝１．０/（１．０＋テストｉのフォールスポジティブ比）
上記ペナルティ式はリスク・モデルの内部式であって、各々のテストの保険数理上のリスク条件確率を示すもので、フォールスポジティブ比を関数として、即ち、個別テストが警告を発したことを前提に、任意のトランザクションの不正尤度を示すものである。前記フォールスポジティブ比は、正しく不正を検出した同じテストから受けたフォールスアラームの数を反映しており、一般に取引業者が取引拒絶スレッシュホールドの調整に用いる。このペナルティ推定によって、広範な判定スレッシュホールド値全体に及び、現実的な詐欺企てレベルにおけるリスク検出能力とフォールスポジティブ回避との最適なバランスが決定される。
【００７９】
Ｂ．修正加重和コンポーネント
修正加重和コンポーネントが、一般的な下記の加重和アルゴリズムに従って、アクティブな確率ペナルティの加重リスク和を計算することにより、個別テスト・アウトカム・ペナルティを最適に結合するにはどうしたらよいかという問題を処理する。
【００８０】
Σｗｉｃｉｐｉ
ここで、ｗｉはテスト・センサーｉの重み、ｃｉは前記テスト・センサーの確実性、ｐｉはリスク・テストｉの確率リスク・テスト・ペナルティである。
【００８１】
前記確実性係数は各テストの信頼性を反映している。従って、任意のテストの確実性ｃｉは、当該テストの信頼性の変化に応じて時折アップデートされる。任意のテストの信頼性は、一般に実世界で行われているトランザクション・データによって変化する。それ故、任意のテストの信頼性は多くの場合入力データ、即ち、実世界のクレジットカードによる不正および正当トランザクションに関する有用な蓄積知識に関連している。
【００８２】
更に、実際に行われているトランザクション・データによって、任意のテストのフォールスポジティブ比が変化したことが示された場合、リスク・ペナルティｐｉもアップデートされる。1つの実施の形態において、確信性係数およびリスク・ペナルティは、収集したトランザクション・データにアクセスしてデータを処理し、アップデートが必要か否かを判定するアルゴリズムを用いて定期的に自動更新される。従って、前記パラメータ自身は動的ではないが、実世界で実際に行われているトランザクション・データに合わせて自動的に調整される。確信性係数およびリスク・ペナルティがアップデートされる頻度および方法は実施態様によるので、本明細書に別に記載してない限り本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【００８３】
重みはモデル化条件における各テストの重要性、即ち、同一モデル内の他のテストとの兼ね合いから見た任意のテストの重要性を反映している。例えば、モデルをウェイトベクトルとして表すことができる。前記のようなモデルを用いて、商品、取引業者、業界等の違いに応じてリスク・テスト重要度パターンを変更することができる。ウェイトベクトルを前記のように使用することにより、モデルの保存および最も効率的な計算が可能となると共に、動的なモデルのアップデートがサポートされる。1つの実施の形態において、前記重みは取引業者の指定、従って、顧客の優先度に基づいて調整することができる。最終的に、加重リスク和に何らかの形で貢献したリスク・テスト・セットのサイズを補正するための加重リスク和が調整され、その結果修正加重リスク和が生成される。前記調整により、非常に小さな多数のテスト・リスク・アウトカム・ペナルティによって大きな加重リスク和が生成されることが防止される。
【００８４】
Ｃ．Ｓ字判定変換コンポーネント
Ｓ字判定変換コンポーネントが、どのようにして結合テスト・アウトカム・ペナルティを最適に形成または変換して判定ドメインの要件を最適に満足するかという問題を処理する。換言すれば、Ｓ字判定変換コンポーネントは、基調となる実世界のトランザクション・ドメインに対し、不正リスク数学モデルを最適化するチューナーの役割を果たし、個々のモデル固有の欠陥を修正する。例えば、銀行セクターの情報に基づくモデルは、判定ドメインのすべての領域において正しいとは限らない。何故なら、銀行セクターは不正の可能性があるトランザクションに関し正式な通知を受けないことがあるからである。別の例として、ニューラル・ネットワーク・モデルは、ニューラル・モデル化プロセスそのものによって有効性が限定される。すべてのモデルは活用すべき強みと融合プロセスにおいて補正すべき弱みとを有している。
【００８５】
Ｓ字変換関数が前記機能要素を提供し、すべての数学モデルに適用可能であるが、１つまたは複数のモデル結果のみ、あるいは統合リスク評価/尤度推定スキームにおけるすべてのモデル結果を有効にするために導入することができる。更に、個々の数学モデルは、それぞれ別のＳ字変換関数によって最適化することができる。
【００８６】
一般に、リスク管理者は判定によってどのような不利な結果または有利な結果が得られるか知りたいと考えている。リスク管理者は損失対利益確率を反映したリスク推定を必要としている。かかるリスク推定は確率によって最も端的に表される。Ｓ字変換関数は、各モデル結果および/または融合結果のリスク尤度を百分率で反映した０〜１００の数値を算出する。点数ゼロは無リスクであること、即ち０％のリスク尤度を示し、点数５０は５０％のリスク尤度（および、逆に５０％の無リスク尤度）を示し、点数１００は１００％のリスク尤度を示す。
【００８７】
一般的な融合の場合、Ｓ字判定変換コンポーネントが、Ｓ字関数の標準的な輪郭を標準検出トレードオフ理論による基調ドメイン・パターン上に重畳することにより前記マッピングを行う必要がある。標準的なリスク検出には（１）無リスクの正しい判定（２）有リスクの無検出（３）無リスクを有リスクと誤認判定（４）リスクの正しい検出の４つの判定結果がある。
【００８８】
図７は前記４つの判定結果を示すグラフである。図７の例において、判定スレッシュホールド値を５７、不正企て率を１０％と仮定した。前記仮定に基づくグラフ７００は良好トランザクション・ゾーン７１０、不良トランザクション・ゾーン７１２、誤認販売ゾーン７１４、および誤認不販売ゾーン７１６の４つのゾーンを有している。
【００８９】
前記４つの判定結果クラス間の関係は次の３つの重要な判定ポイント（時折変曲点と呼ばれる）によって特徴付けられる。
【００９０】
（１）不正検出失敗件数がかなりの数に登り始めるＸ軸上の点（リスク推定ライン上の点、例えば点７０２）、即ち、トランザクションの割合が０％の近傍（即ち、Ｙ軸がゼロに接近する位置）において、不正トランザクション分布の傾斜が数学的に自明になる点。
【００９１】
（２）誤認拒絶件数が無視できるほど小さくなるＸ軸上の点（例えば、点７０６）、即ち、トランザクションの割合が０％近傍（即ち、Ｙ軸がゼロに接近する位置）において、正当トランザクション分布の傾斜が数学的に自明になる点。
【００９２】
（３）不正検出失敗件数と誤認良好取引拒絶（誤認不販売）件数とが等しくなるＸ軸上の点（例えば、点７０４）、即ち、不正および正当トランザクション分布が交差するポイント。
【００９３】
数学において各種変換結果を表すのにＳ字サーフェスが用いられる。標準的Ｓ字変換サーフェスも次の３つの重要な点を有している。
【００９４】
（１）変換の傾斜が顕著になるＸ軸上の点。
【００９５】
（２）顕著な傾斜の増大が停止して減少を始める変換上の点。
【００９６】
（３）変換の傾斜が無視できるほど小さくなるＸ軸上の点。
【００９７】
本明細書においては、Ｓ字サーフェスのこのような点をＳ字変換関数の変曲点と呼ぶ。本明細書に述べる手法によれば、Ｓ字サーフェスの変曲点を標準検出トレードオフ理論（例えば、不正および正当トランザクション分布として表された、例えば、実世界のトランザクション・データ）の基調ドメイン・パターンの判定ポイントに合わせることにより、標準的なＳ字サーフェスが判定ドメイン上にマッピングされる。
【００９８】
図８は標準的なＳ字サーフェスの変曲点（前述）を基調トランザクション・データの判定ポイント（前述）に合わせることによって、Ｓ字変換サーフェスを図７の判定ドメインへマッピングした様子を示すグラフである。前記の結果得られたＳ字サーフェス８０２は変曲点８０４、８０６、および８０８を有している。最初の変曲点８０４は位置合せライン８１０で示される第一判定ポイント７０２ＡのＸ軸の値に揃えられている。第二変曲点８０６は位置合せライン８１２で示される第二判定ポイント７０４ＡのＸ軸の値に揃えられている。また、第三変曲点８０８は位置合せライン８１４で示される第三判定ポイント７０６ＡのＸ軸の値に揃えられている。Ｓ字変曲点を基調トランザクション判定点にマッピングするパラメータを使用して、それぞれの不正リスク数学モデルの各種Ｓ字変換関数が定義される。前記パラメータをアクセス可能にデータベースに記憶し、動的調整プロセスに利用することができる。
【００９９】
１つの実施の形態において、前記変曲点は不正および正当トランザクション分布の基調ドメインによって決定される。Ｓ字サーフェスの残りのセグメントは、使用するＳ字関数の標準式によって決定される。例えば、使用するＳ字関数がロジスティック関数の場合には、変曲点を判定ポイントにマッピングすることによる制約の下にサーフェスが決定される。
【０１００】
その結果、加重リスク和が１００ポイントの百分率リスク尤度推定値に変換される。分類判断ミスが一般に起きる領域、（例えば、フォールスポジティブおよびフォールスネガティブが最も高い比率で発生する、図７の誤認販売ゾーン７１４、あるいは誤認不販売ゾーン７１６）において、前記の結果得られたＳ字変換により最高の判別力が与えられ、変換を最も正確に微調整する能力が付与される。従って、リスク尤度推定システムに用いられるモデルがすべての取引業者および個々のスレッシュホールドに対し、より高い性能を発揮し、生スコアを変換スコアに変換することにより最適な結果が得られる。１つの実施の形態においては、変曲点が動的に調整可能であり、継続的にリアルタイムで行われているトランザクション・ストリームを統計分析することにより、判定サーフェスを有リスク対無リスク・パターンの変化に追従させることができるという更なる利点が提供される。
【０１０１】
Ｄ．マルチソース診断融合コンポーネント
マルチソース診断融合コンポーネントが、かかる判定ドメイン用の１つ以上のリスク推定値（リスク尤度推定値）またはスコアを、マルチソース融合を介しどのように最適に結合し、最高の単一リスク尤度推定値を生成したらよいかという問題を処理する。一般に、リスク評価システムにおいては、融合すべき２つ以上のリスク尤度が提案される。例えば、相矛盾する２つ以上のリスク採点モデルのアウトプットまたは提案がなされる場合がある。各々のモデルはそれぞれスコア・スペースまたはリスク・スペース範囲が異なると正確度も異なる可能性がある。前記矛盾を解決するための従来の発見的手法には、単にアウトプットの算術平均、即ち平均値を求める方法、合意された1つのアウトプットが用いられるコンセンサス矛盾解決法、および所定のスコアに対し最も誤差のないモデルが用いられる勝者総獲得スキームがある。これら従来の解決方法は適切ではない。従って、従来の方法よりも正確な結果が得られるようモデルの計算結果を混合または融合させ、最終的に取引業者の理想トレードオフ比に基づいた最適な混合操作を行う必要がある。
【０１０２】
1つの方法において、現行範囲においてより正確な提案に重みを割り当てる。前記重み付けは、前記２次元サーフェスに相当し、融合すべき各々のスコアまたはリスク推定値に対し１つの次元が対応する多次元ｎスペースＳ字サーフェスを作成することによって実現することができる。融合比はｎスペースにおいて融合すべきｎスコアと（基調判定ドメインに重ね合わされる）ｎ次元Ｓ字サーフェスとが交差する点を算出することにより決定される。３次元の場合、採点モデルＡ、Ｂ、およびＣが結合される。Ａ対Ｂ、Ｂ対Ｃ、およびＡ対Ｃの融合比は図１５のように決定される。この例では、モデルＡの見地からは、モデルＡのスコア（約５７）において、融合比７５対２５でモデルＡが優先されるべきであることが明白である。前記融合比は３元、一般にｎ元のモデル結合においても算出可能である。
【０１０３】
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Ｅ．ポスト・フュージョン・ミニ−マックス・コンポーネント
ポスト・フュージョン・ミニ−マックス・コンポーネントが、最適推定値（マルチソース・リスク推定値）をどのように修正すれば、経験豊富なシステム・ユーザーの妥当な範囲の期待に沿うことができるかという問題を処理する。この問題はかかる期待に沿わない各ドメイン状況に対し容認できるミニマム・ペナルティを統計的に誘導することによって達成される。マルチソース・リスク推定値の最大値と期待最小値とによって最終リスク推定値が決定される。
【０１０４】
Ｆ．システム・アーキテクチャの例
図９は前記手法を実現するトランザクション・リスク評価システム例９００のブロック図である。
【０１０５】
ＴＸＮブロック９０２で示す評価すべきトランザクションがシステムに入力され、リスク・センサー９０４によって実行される多くの個別リスク・テストによって分析される。リスク・センサー９０４には、例えば、テスト・データベース９３０の不正検出システム・トランザクション９３２のようなトランザクションも入力することができる。更に、リスク・センサー９０４は、ネガティブ・トランザクション、高リスク・トランザクション、および疑わしいトランザクションの例を含むリスク・データベース９３４の情報によって誘導される。システムの各々のモデルは前記の多数のリスク・テストを含んでいる。
【０１０６】
所定のトランザクションに対し警告を発する各々のリスク・テストが、当該トランザクションの存在下における当該テストの条件付きリスク尤度である平衡確率リスク・ペナルティに貢献する。ブロック９０６に示すように、一般に、個別リスク・テストが警告を発したことを前提とする非リスク尤度とのバランスを考慮したリスク・テストのリスク尤度であるリスク・ペナルティ値が決定される。前記決定はｐ(損失|テスト）で算出される。ここで、リスク・ペナルティ値ｐは特定のテストの警告発出により与えられる損失尤度である。制御データベース９３６のペナルティ値９３８がブロック９０６における決定に貢献することができる。前記のように、1つの実施の形態において、特定のテストｉのリスク・ペナルティ値は下記の式により決定される。
【０１０７】
ｐｉ＝１．０／（１．０＋テストｉのフォールスポジティブ比）
特定モデル内の多数のテストに対して決定されたリスク・ペナルティ値は、制御データベースの重み数値９４０を用いてブロック９０８（自己修正加重和）で重み付けされた後合計され、合計値が生成・保存される。前記のように、1つの実施の形態において、特定のモデルのリスク・ペナルティ値の修正加重和がΣｗｉｃｉｐｉによって決定される。
【０１０８】
前記修正リスク加重和が特定のモデルからアウトプットされ、ブロック９１０（Ｓ字正規変換）で示すＳ字変換関数によって確率判定スペースに変換される。前記変換変曲点値９４２が制御データベースから取得される。図９に示すように、リスク評価システム９００は、各モデルの一部として実行される異なるプロセスおよびアルゴリズムを有する多数のリスク・モデルから構成することができる。前記リスク・ペナルティ値および加重和の算出方法は数ある算出方法の１つに過ぎない。従って、本発明の範囲が特定の不正リスク評価モデル、あるいは特定のモデル内の特定のアルゴリズムまたはプロセスに限定されるものではない。
【０１０９】
次に、不正リスク評価モデルが算出したリスク尤度推定値は、ブロック９１２で示すマルチソース診断融合プロセスを通して別の幾つかの同様の推定値と統合される。1つの実施の形態において、融合プロセスは前記の如くである。融合変曲点９４４がブロック９１２におけるマルチソース診断融合に貢献する。
【０１１０】
リスク推定値を算出する別のモデルには、ＣｙｂｅｒＳｏｕｒｃｅニューラル・ネットワーク・リスク・モデル９１６、別の不正検出モデル９１８、およびその他のリスク推定ソース９２０が含まれるがこれに限定されるものではない。一般に、各々のモデル９１５、９１６、９１８、および９２０に対し別々のＳ字正規変換９１０が用いられる。しかし、本発明は異なるモデルに対し別の正規変換を用いることに限定されるものではない。
【０１１１】
更に、1つの実施の形態において、融合後の単一リスク推定値に対し、ポスト・フュージョン変換９１４が別のＳ字変換関数に基づいて実施され、単一リスク推定値を実世界の判定ドメインに適合するよう更に最適化される。一般に、ポスト・フュージョン変換９１４の変換変曲点の値は制御データベース９３６から取得される。ポスト・フュージョン変換変曲点の値は、Ｓ字正規変換９１０が使用する各種変換変曲点値に相当する値であっても別の値であってもよい。マルチソース・リスク推定値がポスト・フュージョン・プロセス９１６において予想最小値と比較され、最高値がトランザクション・リスク評価システム９００の最終リスク推定値となる。
【０１１２】
前記方法において、テストが警告を発したことを前提に、テスト・ペナルティ値が実際の確率的損失リスクを反映するよう実際のデータから統計的に誘導される。前記確率的損失リスクはネガティブ・ロス（不正、不払等による）およびポジティブ・ロス（利益機会の逸失による）の両方を含んでいる。従って、テスト・ペナルティはテストによって警告が発せられる各々のトランザクションの当該取引業者に対する実際のリスクを反映している。
【０１１３】
個別不正リスク評価モデルをウェイトベクトルとして維持することができる。従って、販売する商品の種類、地理的納入場所、取引業者グループ、あるいは個別取引業者のリスクを反映することができる。更に、リスク加重和は、複数の小さなリスク尤度が加算され人為的に高いリスクが生み出されるという好ましからざる副次的悪影響をもたらす。加重和の自己修正機能が前記エラーを除去する。
【０１１４】
Ｓ字スコア変換（例えば、Ｓ字正規変換９１０）、マルチソース診断融合９１２、およびポスト・フュージョン変換９１４は、調整可能な変曲点を有する多次元サーフェスの作成において必要となる。変曲点および動的に調整可能な一連の変曲点を介して作成されたＳ字サーフェスを基調判定ドメインに重畳することによりＳ字サーフェスを直接対象ドメインに適合させることができる。一般的なＳ字変換は基調ドメインに前記のように適合させる柔軟性を有していない。前記方法において、個別スコア変換パターンが、生スコア入力における簡単な３つの（ｘ，ｙ）点ベクトルとして変換後スコア・アウトプット・スペースに保持される。前記により、検査速度、リスク検出率、およびフォールスポジティブ比間の重要な関係を微調整することができる。
【０１１５】
同様に、マルチソース融合プロセスを判定ドメインに合わせて調整することができる。敵対関係をモデル化する場合必然的に変化が伴うため、マルチソース・モデルの融合比を絶えず調整する必要がある。マルチソースｎ次元Ｓ字サーフェスの動的に調整可能な変曲点が融合比を動的に調整することができ、問題ドメインの最適レジスタとして存続することができる。
【０１１６】
不正スクリーニングおよび採点システム−概要
1つの実施の形態によれば、本発明は電子商取引のトランザクションを調査し、それぞれのトランザクションのリスク・レベルを測定し、リアルタイムで関連リスク・スコアを当該取引業者に返すインターネット不正スクリーニング・システム内で動作する。1つの態様において、前記システムはデータの妥当性検証、高度に予測的な人工知能パターン・マッチング、ネットワーク・データ集合体、およびネガティブ・ファイル・チェックを用いて多くの要因を調査し不正リスクを算出する。
【０１１７】
1つの実施の形態によれば、前記システムは、システムが備えるサービスを微調整することにより新しい、または変化しつつある不正パターンに適応させることができる動的閉ループ・リスク・モデル化プロセスによって定期的に精緻化される採点アルゴリズムを使用する。前記システムの運用において、取引業者はシステムに対しセキュア・オープン・メッセージング・プロトコルを用いてインターネットを介し不正スクリーニング・サービスを依頼することができる。前記不正スクリーニング・システムはサービス依頼を受信すると数段階の分析を行う。前記分析には、現行トランザクションのプロフィールと既知の不正トランザクション・プロフィールとの比較分析、トランザクション履歴データベースの参照サーチによる異常速度パターン、氏名および住所の変更、および既知の詐欺師の調査はもとより、例えば、依頼と一緒に提示されるデータ要素を用いて行うデータの整合性チェック、およびトランザクションの特性に基づく相関分析を含めることができるがこれに限定されない。前記によりリスク・スコアが生成され、トランザクションまたは商品/サービスの種類によって異なり、当該取引業者によって指定されるリスク・スレッシュホールドと比較される。次いで、結果がトランザクションの傾向として当該取引業者に返される。
【０１１８】
図１０Ａは、不正スクリーニング・システムが動作可能な環境下で、本発明の実施の形態を実行することができる一般的な不正スクリーニング・システムを示すブロック図である。
【０１１９】
取引業者１００１が1つ以上のネットワーク１００４を介して取引業者サービス・プロバイダー１００２に対しサービス要求１００３を送信し、特定のトランザクションに対するリスク・スコアを含む回答１００５を受信する。図１０Ａにおいて、取引業者１００１はコンピュータ・プログラム、ウェブ・アップリケーションプログラム、ＣＧＩまたはパールスクリプト等のオンライン取引業者に関連する1つ以上のソフトウェア要素を備えることができる。
【０１２０】
取引業者サービス・プロバイダー１００２はオンライン取引業者に電子商取引サービスを提供する事業体である。前記サービスには、例えば、取引リスク管理サービス（例えば、不正スクリーニングを含む）、支払サービス、税額計算サービス、フルフィルメント管理、配達調整管理等が含まれる。取引業者サービス・プロバイダー１００２は、ネットワーク１００４を介して通信を行う1つ以上のソフトウェア要素によって前記のようなサービスを提供する。例えば、ＣｙｂｅｒＳｏｕｒｃｅ社（カリフォルニア州、マウンテンビュー所在）のＩｎｔｅｒｎｅｔ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ  Ｓｕｉｔｅによって前記のようなサービスを提供することができる。取引業者サービス・プロバイダー１００２に関する前記情報は、本発明の運用環境を例示するためものであり本発明の必須要素ではない。
【０１２１】
ネットワーク１００４は1つ以上のローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、インターネットワーク等である。1つの実施の形態において、ネットワーク１００４はインターネットとして知られるグローバルなパケット交換インターネットワーク集合体を意味する。図１０Ａでは例として一人の取引業者１００１が示されているが、実際のシステムでは取引業者は何人であってもよい。サービス要求１００３および回答１００５は取引業者１００１と取引業者サービス・プロバイダーとの間のセキュア・チャンネルを通して送ることができる。1つの具体的実施の形態において、各々のサービス要求１００３および回答１００５は、ＣｙｂｅｒＳｏｕｒｃｅ社のＳｉｍｐｌｅ Ｃｏｍｍｅｒｃｅ  Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ （ＳＣＭＰ）に準拠したメッセージである。
【０１２２】
1つの実施の形態において、取引業者サービス・プロバイダーが提供するサービスの1つがリスク管理サービス１００６である。リスク管理サービス１００６の一部として、取引業者サービス・プロバイダー１００２が、リアルタイム不正スクリーニングおよびリスク採点システム１００７を提供する。前記不正スクリーニングおよびリスク採点システム１００７は、過去に完結した多岐に及ぶ電子商取引トランザクション・レコードを収容している世界的規模のトランザクション履歴データベース１００８と対話する。前記構成において、不正スクリーニングおよびリスク採点システム１００７はサービス要求１００３を受信し、トランザクション履歴データベース１００８を調査し、各種不正スクリーニング・チェックを実行し、当該取引のリスク・スコアを生成・保存することができる。不正スクリーニングが終了した後、当該取引のリスク・スコアが回答１００５によって当該取引業者に返される。
【０１２３】
不正スクリーニングおよびリスク管理システム１００７はセキュア・パス１００６Ａおよび１００９Ａを介して、データ・モデル化およびフィードバック・メカニズム１０１０、およびトランザクション結果データベースを有するクレジットカード・データ・ソース１００９と交信する。クレジットカード・データ・ソース１００９は、成功裏に終了した正当トランザクションおよび取引業者が加盟しているクレジットカード取引銀行からカード発行銀行へチャージバックが行われたトランザクションを含む多岐に及ぶクレジットカードによるトランザクション情報を収容するデータベースを維持する任意の団体もしくはシステムである。1つの実施の形態において、クレジットカード・データ・ソース１００９が主要全国クレジットカード協会の1つに関連付けられることにより、クレジットカード取引データおよびチャージバック・データを収容する大型データベースを備える。
【０１２４】
更に詳しく説明するように、不正スクリーニングおよびリスク採点システム１００７は、トランザクションの不正リスクを評価する1つ以上のテストおよび数学アルゴリズムを備えるコンピュータで実行する1つ以上のモデルを使用することができる。前記スクリーニングおよび採点システムは、システムが生成したリスク・スコアに基づき、トランザクション結果データベース１０１１の情報と比較して、データのモデル化、モデルアウトプットの最適化、およびフィードバックを実行することにより、予見性および確度を微調整することができる。
【０１２５】
例えば、不正スクリーニングおよびリスク採点システム１００７がトランザクション情報を受信し、当該トランザクションを完結することに対し比較的低いリスクを示すリスク・スコアを付与したとする。しかし、前記トランザクションは実際には不正トランザクションであり、クレジットカード名義人のカード発行者から当該取引業者１００１にチャージバック請求がなされた。前記チャージバック請求はクレジットカード・データ・ソース１００９によって処理され、チャージバック・レコードがトランザクション結果データベース１０１１に作成された。前記シナリオにおいて、取引業者サービス・プロバイダー１００２は、パス１００６を介してクレジットカード・データ・ソースと定期的にトランザクション情報およびリスク・スコアを交換し、トランザクション結果データベース１０１１の対応する情報を精査することによって、不正スクリーニングおよび採点システム１００７の性能を向上させることができる。対応する情報の特徴に基づいて、クレジットカード・データ・ソース１００９は、データのモデル化、およびフィードバック１０１０を実行することにより、パス１００９Ａを介し不正スクリーニングおよび採点システム１００７に対し、修正重み数値、個別スコア、あるいは新しい統計アルゴリズムを提供することができる。その結果、不正スクリーニングおよび採点システム１００７は、新たな情報を用いてその後の検査を実施することができるので検査精度が向上する。
【０１２６】
図１０Ｂは不正スクリーニングおよびリスク採点システム１００７を実行することができるトランザクション検証システムのブロック図である。一般に、図１０Ｂのシステムは、1つ以上のトランザクション情報を評価し、当該トランザクションを処理する取引業者に対するリスクを示すスコアを作成・保存する。前記システムによるトランザクション検査を希望する取引業者から、トランザクション情報１０１２、善良客先リスト１０１４、悪質客先リスト１０１６、およびその他適切な情報を受信する。トランザクション情報１０１２は、客先氏名、発送先、請求書送付先、時刻、注文商品、価格または注文量、支払い方法、クレジットカード払いの際のカード番号および有効期限等、特定の注文に関する具体的な情報を含んでいる。また、トランザクション情報１０１２には、客先ドメイン、電子メール・アドレス、ＩＰアドレス等、インターネット固有の情報も含めることができる。
【０１２７】
トランザクション履歴情報１０１８も取引業者から受信するか、またはシステムが維持する。履歴情報１０１８は、システムが処理した同一取引業者および客先の過去のトランザクション情報を含んでいる。履歴情報１０１８の具体的データには、トランザクション情報１０１２に関して説明した前記情報と同じ情報が含まれている。それ故、履歴情報１０１８を過去のトランザクション・レコード・データベースとすることができる。履歴情報１０１８はトランザクションの処理を行うサービス・プロバイダーのデータベース内に保持される。
【０１２８】
善良客先リスト１０１４および悪質客先リスト１０１６は、当該取引業者のこれまでの客先を示す１つ以上のテーブルまたはリストを備えており、取引業者が首尾良く取引金額の支払いを受けた客先（善良客先）、あるいは係争、詐欺等により支払いを受けることができなかった客先（悪質客先）が含まれている。別の方法として、リスト１０１４および１０１６に取引業者が善良または悪質との印を付した注文情報を含めることができ、実際面では前記リストは客先名または客先のインターネットＩＤの善悪を示すマークとして扱われる。
【０１２９】
トランザクション情報１０１２はまずトランザクション提示テスト１０１０を受ける。トランザクション提示テスト１０１０は、コンピュータで実行する複数のフィルター、テスト、計算、およびその他の操作を含んでおり、トランザクション情報１０１２が真に良好な取引を意味しているか否かが判断される。例えば、トランザクション提示テスト１０１０は、トランザクション情報１０１２が適切な形式等で表示されており、不正な発注が前記システムをうまく通過するよう客先が企てている相対リスクを示す値を導き出すことができるか否かを判定する。
【０１３０】
トランザクション情報１０１２がトランザクション提示テスト１０１０をパスした場合、比較操作１０２０において、トランザクション情報１０１２が履歴情報１０１８と比較され、１つ以上の個別スコア１０３０が作成・保存される。各々の個別スコア１０３０は、トランザクション提示テスト１０１０および比較操作１０２０によって個別に実施された相対リスク評価値を示している。
【０１３１】
個別スコア１０３０は次に統計モデル１０４０に適用され、少なくとも１つ以上のモデル・スコアが作成・保存される。統計モデル１０４０は１つ以上の加重計算、または統計式および重みを個別スコアに適用するその他コンピュータで実行する数学演算機能を備えている。統計モデル１０４０が意図するところは、履歴情報１０１８およびどのようなトランザクションが実際に不正であったかを示すその他のレコードに基づいて、個別スコア１０３０に統計分析を適用することである。個別スコア１０３０は前記と平行して発見的モデル１０５０にも適用され、発見的モデル・リスク推定値が生成される。
【０１３２】
統計モデル１０４０のモデル・スコアおよび発見的モデル１０５０の発見的モデル・リスク推定値がスコア混合プロセス１０５２によって混合され全体的な最終リスク推定値が生成される。前記のように、スコア混合プロセス１０５２が発見的モデル・スコアを統計モデル１０４０のアウトプットとして創出されたモデル・スコアに結合する手段を提供する。
【０１３３】
選択肢として、発見的モデル１０５０は１つ以上の取引業者固有値１０７０を考慮することもできる。取引業者固有値１０７０には、例えば、次のようなものがある。
【０１３４】
１．客先が特定のカテゴリの商品を１回のオンライン取引で購入できる最大数量を制限する値などの商品カテゴリ情報。前記商品カテゴリはトランザクション処理システムで指定するか、または取引業者が指定することができる。
【０１３５】
２．販売頻度情報、即ち客先が特定の商品を指定期間中に購入できる頻度、例えば、週に一度のみ購入できる定期購入品。
【０１３６】
３．購買者の購入時刻の重要度を示すか、または購買者が特定の商品を購入することが期待される妥当な時間帯を示す１つ以上の時刻重み数値。
【０１３７】
４．送信ＩＰアドレスまたは申告電子メール・アドレスで示される客先が注文を発した特定のホストのリスク量を反映した“危険ホスト”重み数値。
【０１３８】
５．指定商品が特定の性を有する購買者に関連していることが強く期待され、購買者が別の性であると前記システムによって判断された場合、リスクが増大することを示す性差偏向値。
【０１３９】
６．請求書送付先と発送先との相違に対し取引業者が付与する相対的重みを示す値。
【０１４０】
７．購買者がオンライン購入した頻度を示す第一“速度”数値。
【０１４１】
８．購買者が指定取引業者の指定商品カテゴリからオンライン購入した頻度を示す第二“速度”数値。
【０１４２】
ブロック１０６０が示すように、発見的モデル・スコアおよび統計モデル・スコアが混合された後、最終スコアおよび１つ以上の戻りコードが作成・保存される。１つの実施の形態において、前記最終スコアは０〜１００の範囲であり、“０”が不正の可能性が極端に低いトランザクションを示し、“１００”が不正の可能性が高いトランザクションを示す。戻りコードの値は特別な結果またはその他の機能を示す。
【０１４３】
１つの実施の形態において、前記戻りコードの１つが、取引業者が設けている別の任意の判定基準とは関わりなく、当該トランザクションを拒絶するよう当該取引業者に勧告する１バイト以上のスコア・フラグで構成される。例えば、スコア・フラグによって、当該注文が取引業者“速度”基準の１つに該当すること、または今回注文をした個人の前の注文が不正リストに含まれていることを指摘することができる。別の利用方法として、スコア・フラグによって今回注文をしている客先が悪質客先リスト１０１６に含まれていることを知らせることができる。客先の前の注文が不正リストに含まれている場合には、現行のトランザクションも自動的に不正リストに付加される。
【０１４４】
最終スコアおよび戻りコード値が、適切なプロトコルを用いることにより、１つ以上のメッセージとして当該取引業者に返される。１つの具体的実施の形態において、図１０ＢのシステムがＳＣＭＰに準拠するメッセージを作成し、最終スコアおよび戻りコード値を前記ＳＣＭＰメッセージにパッケージし、セキュア・チャンネルを通して前記ＳＣＭＰメッセージを当該取引業者に送信する。
【０１４５】
トランザクション提示テスト
１つの実施の形態において、トランザクション提示テスト１０１０は下記から選択される複数のテストから構成される。
【０１４６】
１．“ジバリッシュ都市”テスト：客先の都市名に母音字がない、過短である、あるいは同一文字が３つ連続するか否かを検知する。
【０１４７】
２．“ジバリッシュ・ラスト・ネーム”テスト：客先のラスト・ネームに母音字がない、過短である、あるいは同一文字が３つ連続するか否かを検知する。
【０１４８】
３．“ジバリッシュ・ファースト・ネーム”テスト：取引業者から受信した客先のファースト・ネームに母音字がない、あるいは同一文字が３つ連続するか否かを検知する。
【０１４９】
４．“電子メール・バッド・ワード”テスト：取引業者から受信した電子メール・アドレスに疑わしい文字列が含まれているか否かを検知する。
【０１５０】
５．“ファースト・ネーム・バッド・ワード”テスト：取引業者から受信したファースト・ネームに高リスクを意味する文字列が含まれているか否かを検知する。
【０１５１】
６．“ラスト・ネーム・バッド・ワード”テスト：取引業者から受信したラスト・ネームに高リスクを意味する文字列が含まれているか否かを検知する。
７．“都市名バッド・ワード”テスト：取引業者から受信した都市名に高リスクを意味する文字列が含まれているか否かを検知する。
【０１５２】
８．“州名変更検知”テスト：現行の請求に関連する過去の注文において、異なる州名が用いられていたか否かを検知する。
【０１５３】
９．“多数クレジットカード”テスト：今回の請求に関連する過去の注文において、多数の異なるクレジットカード番号が用いられているか否かを検知する。
【０１５４】
１０．“長期ペナルティ”テスト：客先が今回注文を受けた取引業者が指定した長期ヘッジ期間中に商品を過度に及び購入しようとしたか否かを検知する。
【０１５５】
１１．“不正リスト”テスト：客先を特定する情報が外部の不正リストに含まれているか否かを検知する。
【０１５６】
１２．“名前変更検知”テスト：今回の請求に関連する過去の注文において、客先のラスト・ネームが異なっているか否かを検知する。
【０１５７】
１３．“電子メール/名前一致”テスト：客先から得たファースト・ネームまたはラスト・ネームが電子メール・アドレスにも見られるか否かを検知する。
【０１５８】
１４．“ブラウザー・タイプ・ペナルティ”テスト：客先が高リスクと見なされているウェブ・ブラウザー・プログラムを使用しているか否かを検知する。
【０１５９】
１５．“ブラウザー電子メール/電子メール不一致”テスト：客先のウェブ・ブラウザー・プログラムの構成変数として記憶されている電子メール・アドレスが、客先から得た発注情報の電子メール・アドレスと一致するか否かを検知する。
【０１６０】
１６．“電子商品不同意”テスト：有形商品と異なる電子またはデジタル商品が注文に含まれているか否かを検知する。
【０１６１】
１７．“不良電話番号長”テスト：客先から得た電話番号の桁数が間違っているか否かを検知する。
【０１６２】
１８．“無効電話番号”テスト：客先から得た電話番号が無効であるか否かを検知する。例えば、米国では局番が５５５または１１１の電話番号は無効である。
【０１６３】
１９．“不審市外局番”テスト：客先から得た電話番号にリスクが高い市外局番が含まれているか否かを検知する。
【０１６４】
２０．“市外局番/州不一致”テスト：客先から得た電話番号の市外局番が、客先から得た州以外の州に関連しているか否かを検知する。
【０１６５】
２１．“市外局番非存在”テスト：客先から得た電話番号の市外局番が無効市外局番であるか否か、または存在しているか否かを検知する。
【０１６６】
２２．“フリーダイヤル番号”テスト：客先から得た電話番号がフリーダイヤル番号であるか否かを検知する。
【０１６７】
２３．“外国ドメインを有する米国住所”テスト：客先から得た電子メール・アドレスの最上位ドメインが外国を指し、発送先または請求書送付先が米国住所であるか否かを検知する。
【０１６８】
２４．“請求/発送先州不一致”テスト：注文品の発送先州が当該注文情報と共に提示されたクレジットカードの請求先州と一致するか否かを検知する。
【０１６９】
２５．“請求/発送先国不一致”テスト：注文品の発送先国が当該注文情報と共に提示されたクレジットカードの請求先国と一致するか否かを検知する。
【０１７０】
２６．“ＡＶＳ”テスト：当該注文のスコアをアドレス検証システムによる注文情報のテスト結果に基づいて修正する必要があるか否かを判定する。
【０１７１】
２７．“ＢＩＮペナルティ”テスト：客先から得た銀行識別（ＢＩＮ）コード（従来のクレジットカード番号の最初の４〜６桁）が高リスクと見なされるとの理由から、ペナルティを適用すべきか否かを判定する。
【０１７２】
２８．“数字/全小文字名”テスト：客先名がすべて小文字であるか、または数字を含んでいるか否かを判定する。
【０１７３】
２９．“逐次電話番号”テスト：客先の電話番号が多数の連続番号を含んでいるか否かを判定する。
【０１７４】
３０．“善人”テスト：当該客先と一致する情報が善良客先リスト１０１４に見当たるか否かを判定する。
【０１７５】
３１．“住所確認不可”テスト：客先住所が確認できるか否かを判定する。国際および軍関係の住所の場合、住所確認不可となる場合がある。
【０１７６】
３２．“都市/州/郵便番号不一致”テスト：ポスタル・サービスから入手可能なデータに基づき、客先から得た都市、州、および郵便番号が互いに関連しているか否かを判定する。
【０１７７】
３３．“ＩＰアドレス/ホスト名不一致”テスト：客先のレゾルブしたＩＰアドレスが、客先から得た電子メールのホスト名と一致するか否を判定する。
【０１７８】
３４．“無ホスト名”テスト：トランザクション情報の一部として受信した客先のＩＰアドレスをインターネットのＤＮＳシステムを用いて有効なホスト名にレゾルブできるか否かを判定する。
【０１７９】
３５．“送信元ドメインの電子メール”テスト：客先から得た電子メール・アドレスが、レゾルブした客先のドメイン名と同一ドメインにあるか否かを検知する。
【０１８０】
３６．“非ＡＯＬホストからのＡＯＬユーザー”テスト：電子メール・アドレス基づくアメリカン・オンライン・ユーザーの客先が、ＡＯＬホスト以外のホストから取引業者と交信していないかどうかを検知する。
【０１８１】
３７．“ＩＳＰ州名不一致”テスト：レゾルブしたドメイン名の一部としてインターネット・サービス・プロバイダーによって提供される州名が、客先から得た州名と一致するか否を検知する。例えば、マイクロソフト・ネットワークは、客先の州に関わる情報をレゾルブしたドメイン名の一部として、例えば、“Chicago-il.us.msn.com”のように提示するので、客先がトランザクション情報の一部として提示した州名と比較することができる。
【０１８２】
３８．“ネットコム旧ホスト”テスト：客先が身元を隠すことができるネットコム（インターネット・サービス・プロバイダー）のシェルアカウントを利用しているか否かを検知する。
【０１８３】
３９．“請求国/電子メール不一致”テスト：客先が請求書送付先情報として提示した国名が、客先の電子メール・アドレスの国名と一致するか否かを検知する。
【０１８４】
４０．“請求国/ＩＰホスト不一致”テスト：客先が請求書送付先情報として提示した国名が、ＤＮＳシステムを用いてレゾルブした客先のＩＰアドレスによって示されるホストが所在する国名と一致するか否かを検知する。
【０１８５】
４１．“電子メール/ＩＰホスト国不一致”テスト：客先の電子メール・アドレスの国名がレゾルブしたドメイン名の国名と一致するか否かを検知する。
【０１８６】
４２．“Ｗｈｅｒｅｉｓチェック・ネガティブ”テスト：ネットワーク・ソリューション社のデータベース“ｗｈｅｒｅｉｓ”に基づく客先ＩＰアドレスの国名が、客先住所情報の国名と一致するか否を検知する。
【０１８７】
４３．“タイム・リスク”テスト：トランザクション発生時刻の危険度を判定する。
【０１８８】
４４．“ホスト・リスク”テスト：電子メール・アドレスまたはインターネットＩＰアドレスに基づき、トランザクション発生元であるインターネット発信元の危険度を判定する。
【０１８９】
４５．“性不一致リスク”テスト：客先の性が指定商品に対する標準的な期待に反しているか否かを判定する。
【０１９０】
４６．幾つかの“速度”テスト：購買者の長期にわたる活動に対する危険度を判定する。前記テストの１つはより全般的であり、購買者の総合的電子商取引活動パターンを分析する。別のテストはより具体的であり、特定種類の商品に関する特定取引業者サイトにおける活動パターンを分析する。
【０１９１】
４７．“ギフト”テスト：請求書送付先住所と商品発送先住所との不一致が危険を伴うか否かを判定する。
【０１９２】
上記に特に明記しないその他のテストも使用可能である。
【０１９３】
ジバリッシュ・テスト
トランザクション提示テスト１０１０は、トランザクション情報１０１２の１つ以上の値が理解不能または無意味なテキスト（ジバリッシュ）から成っているか否かを判定する１つ以上のテストを備えることができる。図１１は、ジバリッシュ・テストの実施の形態例を示すブロック図である。
【０１９４】
ブロック１１０２において、ジバリッシュ・テストを受けるテキストが受信される。例えば、ジバリッシュ・テストは、取引業者から受信した特定の客先のファースト・ネームまたはラスト・ネームに適用することができる。
【０１９５】
ブロック１１０４において、連字確率テーブルが受信される。１つの実施の形態において、前記連字確率テーブルが文字ペア（連字）を示す行と特定の連字が（ａ）文字列の先頭 （ｂ）文字列の中程、および（ｃ）文字列の最後尾に現れる可能性を示す列とで構成され、１つの列が前記（ａ）、（ｂ）および（ｃ）に関連付けられている。
【０１９６】
連字の１つの例に“ＤＡ”がある。この連字に対し、前記テーブルは第一列に値“８０”を取り、文字ペア“ＤＡ”が“ＤＡＶＩＤ”あるいは“ＤＡＮＩＥＬ”のように実際の名前の第一通常位置に現れる可能性が高いことを示すことができる。前記の連字に対し、前記テーブルは第二列に値“２０”を取り、実際の名前では中程に文字ペア“ＤＡ”がくる確率は低いことを示すことができる。前記とは別の数値を用いることもできる。１つの具体的実施の形態において、前記連字確率テーブルは信頼できるソースから入手した名前情報に基づき手作業または自動で作成・保存される。例えば、米国の国勢調査データから得た名前に関する情報を利用することができる。
【０１９７】
ブロック１１０６において、前記連字確率テーブルに基づき、ブロック１１０２で受信したテキスト中の各々の連字に対しスコアを決定する。１つの実施の形態において、ブロック１１０６は受信したテキスト中の連字をスキャンし、スキャンした各々の連字を前記テーブルから探すことを含んでいる。各々の連字に対し、前記テーブルの対応する確率値に基づくスコアが生成される。対応する連字が前記テーブルにない場合は、一般に低確率を示すデフォルト値が割り当てられる。
【０１９８】
ブロック１１０８が示すように、ブロック１１０６においてスコアを決定する際、受信したテキスト中の頭字語を無視または排除することが好ましい。１つの実施の形態において、最初に受信したテキスト（例えば、ファースト・ネーム）がすべて大文字から成り、次に受信したテキスト（例えば、ラスト・ネーム）が大文字と小文字との混在であるとの理由から頭字語が認識される。頭字語が検出された場合、ブロック１１０６で決定したスコアを修正するか、またはデフォルト値をセットすることができる。
【０１９９】
ブロック１１０９が示すように、特別な文字の組合せを考慮することができる。例えば、１つの実施の形態において、ブロック１１０６のプロセスが受信したテキストに関連する民族性の判定を行い、民族性が判定された場合には前記テーブルから得た値を調整することができる。例えば、無作為に選択した大量の名前サンプルにおいて、ラスト・ネームの第一通常位置に連字“ＳＺ”がくる可能性は低い。しかし、前記連字は東欧系のラスト・ネームに多く見受けられる。従って、前記プロセスが受信したファースト・ネームが東欧系の名前であると判定できた場合、受信したテキストに一定の別の文字ペアが見受けられる可能性が高い。例えば、文字ペア“ＣＺ”が見受けられる可能性が高い。それ故、前記に対する対応として、前記テーブルから得た前記のような文字ペアに対する確率値を修正することができる。
【０２００】
ファースト・ネームおよびラスト・ネームに対し、別々のテーブルを作成・保存することができる。従って、ファースト・ネームおよびラスト・ネームに対し、ブロック１１０４、１１０６、１１０８、および１１０９は別々に繰り返すことができる。
【０２０１】
ブロック１１０６で決定したスコアに基づき、前記プロセスは１つ以上のエラーまたは警告を示す値を作成または生成する。１つの実施の形態において、ブロック１１０６にスクリーニング・プロセスを備え、受信テキスト中の連字が前記確率テーブルに見当たらない場合にのみ、エラーを示す値が生成されるようにすることができる。前記選択肢は処理時間の短縮のため、あるいはテキストの概略調査のみが必要な場合に利用することができる。
【０２０２】
別の方法として、ブロック１１１０において、受信テキストが実際のファースト・ネームまたはラスト・ネームに関連する可能性が低いと判断された連字の組合せであるとき警告を示す値を生成する。
【０２０３】
更に別の方法として、ブロック１１１２が示すように、受信テキストが確率の非常に低い連字の組合せであるときのみ警告を示す値を生成する。この方法において、受信テキストは疑わしいが、取引業者による取引拒絶を正当化する程異例ではないことを示す警告値が選択される。
【０２０４】
前記連字確率テーブルは追加情報が入手可能な都度、例えば国勢調査の度にアップデートすることができる。外来名、例えば仮名表記の日本人名に対し別のテーブルを備えることができる。
【０２０５】
地理的位置テスト
図１２Ａは市外局番に基づく地理的位置テストを適用するプロセスのフロー図である。図１２Ａの地理的位置テストは２つのテーブル情報を使用する。ブロック１２０２において、都市案内テーブルが作成・保存される。前記都市案内テーブルは客先の発送先に対応する行を有している。前記テーブルの列には都市名、都市の絶対経度を示す経度、および都市の絶対緯度を示す緯度が記憶されている。ブロック１２０４において、市外局番案内テーブルが作成・保存される。前記市外局番案内テーブルは、可能な限りのまたは既知のすべての市外局番に対応する行を有している。前記テーブルの列には、当該市外局番に包含される地域範囲を表す１つ以上の経度および緯度が記憶されている。別の方法として、前記市外局番案内テーブルは、緯度および経度によって当該市外局番の境界を示すベクトルに関連して保存される市外局番から成る。前記テーブルの値を利用して、購買見込み客をテストすることができる。１つの方法において、客先から得た都市情報をテストし、当該都市が客先から得た市外局番内に収まっているか否かが判定される。例えば、客先から得た都市情報による都市の中心位置を確定し、前記市外局番案内テーブルの値に関連付ける。換言すれば、前記テストは客先が特定した市外局番が指定された発送先都市を実際に包含しているか否かを判定する。
【０２０６】
ブロック１２０６において、注文に係わるトランザクション情報または客先のトランザクション情報における発送先情報から都市および市外局番情報を取得する。ブロック１２０４と１２０６との間の破線が示すように、ブロック１２０６とブロック１２０２および１２０４とは異なる時間間隔で実施することができる。前記異なる時間間隔は任意の間隔であってよい。従って、ブロック１２０２および１２０４はオフライン・モードまたは異なる時間に実施することができる準備ステップと見なすことができる。
【０２０７】
ブロック１２０８において、取得した都市および市外局番情報に関連した緯度および経度が決定される。１つの実施の形態において、第一緯度および第一経度が都市案内テーブルの都市情報を調べることにより取得され、第二緯度および第二経度が取得した市外局番を市外局番案内テーブルで調べることにより取得される。
【０２０８】
ブロック１２１０において、前記緯度・経度に基づき、前記システムは取得した都市情報が取得した市外局番情報に包含されているか否かテストする。その結果、包含されていない場合には、図１２１２に示すように、当該取引にペナルティ値が適用される。前記都市が指定市外局番の境界内に正しく収まっているときは、ペナルティは適用されず、制御が移り継続して別のテストまたは注文処理手続が実行される。
【０２０９】
図１２Ｂは電子メール・アドレスに基づく別の地理的位置テストを適用するプロセスのフロー図である。図１２Ｂのテストにおいて、特定の電子メール・ドメインからのすべての注文の個々の発送先緯度・経度が作成・保存される。過去の複数の注文が特定の緯度および経度範囲に集中しており、その後、発送先が前記緯度・経度範囲から逸脱した注文を受けた場合、当該注文は高リスクであると報告されるか、またはそのようなレッテルが貼られる。
【０２１０】
データベースのテーブルに緯度、経度、および注文履歴または重要な顧客を識別する情報を保存することができる。ブロック１２１４において、特定の電子メール・ドメインを識別する情報に基づいてトランザクション処理システムが処理した各々の注文の発送先緯度・経度が作成・保存される。客先Ｊｏｈｎ  Ｃｕｓｔｎａｍｅの“John_custname@isp.com”という電子メール・アドレスおよび発送先を含むトランザクション情報を受信したと仮定する。発送先都市情報に基づき、前記システムは当該都市の緯度・経度を算出するかまたは決定する（例えば、図１２Ａの一部と作成された都市案内テーブルを検索して決定する）。ドメイン値“isp.com”、緯度、および経度を含むレコードが作成され、データベースに保存される。前記システムによってトランザクションが処理される都度、ブロック１２１４のプロセスが実行される。
【０２１１】
ブロック１２１６において、新規注文のトランザクション情報に含まれている発送先から購買見込み客の電子メール・アドレスおよび都市情報が取得される。従って、ブロック１２１６はブロック１２１４と平行して実行することも、後で実行することもできる。ブロック１２１８において、取得した都市の緯度・経度が決定される。
【０２１２】
ブロック１２２０において、当該都市が取得した電子メール・アドレスによって示される地域範囲から離間し過ぎているか否かがプロセスによってテストされる。例えば、前記プロセスはブロック１２１８で算出された当該都市の緯度・経度がデータベースの値に対応する基準、例えば、緯度・経度の標準偏差値から離間し過ぎているか否かを判定することができる。別のメカニズムを用いて、当該都市が同一電子メール・ドメインに関連した別のすべての取引の都市情報によって示される地理的区域から離間し過ぎていることを判定することができる。
【０２１３】
ブロック１２２０のテストが真であれば、ブロック１２２２が示すように、当該トランザクションにペナルティが適用される。そうでなければ、制御が移り継続して別のテストまたは処理が実行される。
【０２１４】
前記テストは特定のインターネット・サービス・プロバイダー（ＩＳＰ）が地理的に集中した顧客基盤にサービスを提供している場合に有効である。その場合、前記ＩＳＰの従来からの地理的サービス・エリアから遠く離れた発送先情報を含む注文が届いた場合、前記システムは客先が盗難身元情報または盗難クレジットカード情報を使用していると仮定することができる。前記のようなテストは、結果としてフォールスネガティブ（“インサルト”）が高くなり過ぎないようにするため、人間がスコアを精査することにより補完することができる。
【０２１５】
図１２Ｃは銀行識別（ＢＩＮ）コードに基づく地理的位置テストのフロー図である。図１２Ｃにおいて、購買見込み客から得たクレジットカード番号のＢＩＮコードが地理的一貫性検査に使用される。ブロック１２２４において、前記システムが処理した各々の注文の発送先国情報が、トランザクション情報に明記されているクレジットカードのＢＩＮコードに関連付けて保存される。従って、ブロック１２２４は、ＢＩＮコードを実際の注文に係わる発送先に関連付けるテーブルを作成することが伴う。別の方法として、ＢＩＮコードによる地理的位置一貫性検査において、ＢＩＮコードに関連付けて緯度・経度範囲をデータベースに保存することができる。
【０２１６】
ブロック１２２６において、新規注文のトランザクション情報に含まれている発送先情報から国情報が取得される。ブロック１２２８において、注文情報に明記されている銀行識別コードに関連する他のすべての国と比較した現行発送先国の相対的近接性が決定される。ブロック１２２８は、例えば、世界の各々の国をそれぞれ別の国に相互に関連付けた国家離間テーブルの離間距離または重み係数を検索することが伴う。前記離間距離または重み係数は、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、米国とカナダとを相互に関連付ける値は非常に高いが、米国とキューバとを相互に関連付ける値は非常に低いと考えられる。その理由は、米国はキューバと地理的には近いが、政治的には明確に異なっているからである。
【０２１７】
ブロック１２３０において、現行注文の国情報によって示される国が、国家離間テーブルの距離から見て、ＢＩＮコードによって関連付けられる銀行から離れ過ぎているか否かの比較が行われる。その結果、離れ過ぎている場合には、図１２３２に示すように、ペナルティが適用される。
【０２１８】
従って、特定のＢＩＮコードを有する過去の複数の注文が特定の国々に集中しており、その後、発送先が前記国々の範囲から逸脱した注文を受けた場合、当該注文は高リスクであると報告されるか、またはそのようなレッテルが貼られる。前記テストは特定の銀行が地理的に集中した顧客基盤にサービスを提供している場合に有効である。その場合、前記銀行の従来からの地理的サービス・エリアから遠く離れた発送先情報を含む注文が届いた場合、前記システムは客先が盗難身元情報または盗難クレジットカード情報を使用していると仮定することができる。例えば、ニューヨークに本店を置く銀行に関連したＢＩＮコードを含むクレジットカード番号が特定できるトランザクション情報１０１２を客先から受けたが、注文の発送先国が“ブルガリア”であったとする。この場合、注文は不正であると示唆していると解釈できる。前記のようなテストは、結果としてインサルト比率が高くなり過ぎないようにするため、人間がスコアを精査することにより補完することができる。
【０２１９】
履歴テスト−比較操作
１つの実施の形態において、比較操作１０２０（図１０Ｂ）が、トランザクション情報１０１２（図１０Ｂ）を履歴情報１０１８（図１０Ｂ）と比較して１つ以上の個別スコア１０３０（図１０Ｂ）を作成・保存することを含む。一般に、前記のような履歴テストには特定個人の現行トランザクション情報１０１２と従前のすべてのトランザクションとの一貫性の検証が伴う。
【０２２０】
１つの実施の形態において、トランザクションをインターネットＩＤに関連付ける。この場合、“インターネットＩＤ”は購買者または注文トランザクションを提示した別の個人を一意に識別する識別子から成る。インターネットＩＤは電子メール・アドレスであってよい。前記のようなインターネットＩＤは、特に個人が複数の異なる電子メール・アドレスを使用して発注行為をする場合、より良い検査結果を得るのに役立つ。
【０２２１】
図１３はインターネットＩＤの別の実施の形態を示すブロック図である。インターネットＩＤの第一の実施の形態１３９０Ａは、ブロック１３９２で示される電子メール・アドレスに基づくハッシュ値と、ブロック１３９４で示されるクレジットカードのＢＩＮコードに基づくハッシュ値との組合せから成る。特に、クレジットカード番号を基本要素として含む値を使用することにより、それぞれの取引業者に対し異なるクレジットカードを使用する個人を特定する精度が向上する。本実施の形態において、各々のインターネットＩＤが特定の電子メール・アドレスとカードとの組合せを一意に識別する。
【０２２２】
これまで説明してきた任意の実施の形態において、当該システムはクレジットカード以外の購買方法を一意に識別する値をクレジットカード番号の代わりに用いることができる。例えば、客先が電子小切手またはストアードバリューカードで購入する場合、小切手番号またはカード識別子を用いてインターネットＩＤを作成することができる。
【０２２３】
別の組合せも利用可能である。再度図１３において、インターネットＩＤの第二の実施の形態１３９０Ｂは、ブロック１３９２で示される電子メール・アドレスに基づくハッシュ値と、ブロック１３９４で示されるクレジットカードのＢＩＮコードに基づくハッシュ値と、ブロック１３９６で示される発送先に基づくハッシュ値との組合せから成る。この組合せにより、複数の注文のそれぞれに対し異なる電子メール・アドレスおよびクレジットカード番号が使用される一方、発送先がすべて同じである場合、特に宅配の場合精度が向上する。
【０２２４】
更に別の組合せも利用可能である。例えば、インターネットＩＤを購買見込み客のホストＩＰアドレスに基づく第一ハッシュ値、電子メール・アドレスに基づく第二ハッシュ値、クレジットカードの銀行識別コードに基づく第三ハッシュ値、および発送先に基づく第四ハッシュ値の組合せとすることができる。別の組合せとして、インターネットＩＤを購買見込み客のハードウェア装置のＩＤに基づく第一ハッシュ値、電子メール・アドレスまたはユーザーＩＤに基づく第二ハッシュ値、クレジットカードの銀行識別コードに基づく第三ハッシュ値、および発送先に基づく第四ハッシュ値の組合せとすることができる。重要なことは、特定のインターネット・ユーザーがネットワークに接続するために利用するホストまたは端末装置に関係なく、多数の発注行為において反復的に使用する身元を正確に示す値を使用することである。
【０２２５】
現行トランザクションのインターネットＩＤに関連付けられている履歴情報１０１８（図１０Ｂ）の過去のトランザクションは、例えば、過去のトランザクション情報を記憶しているデータベースに対しデータベース・クエリーを発出し、応答として一連のレコードを履歴情報１０１８として受信することにより取得することができる。前記レコードが取り出されると、比較操作１０２０（図１０Ｂ）は比較操作を停止すべきことを示す情報を検索する。１つの実施の形態において、前記データベースから取り出した一連のレコードのうちの任意のレコードが、不正リストに含まれている過去の注文である場合には、システムは比較操作１０２０を省略する。前記メカニズムにより、過去の不正注文に関連する注文に対する不要な処理を確実に省略することができる。何故なら、比較操作１０２０を用いて前記のような注文を処理しても、否定的な結果に終わることは明白であるからである。別の方法として、５００以上のレコードが検索された場合、比較処理１０２０が５００のレコードを処理した時点で履歴処理を終了する。その結果、問合せ時間および全体のトランザクション処理時間が短縮される。前記の他、取引業者がシステムの動作確認をするために作成したテスト関連のインターネットＩＤは排除される。
【０２２６】
１つの実施の形態において、戻りコードの１つが   、取引業者が設けている別の任意の判定基準とは関わりなく、当該トランザクションを拒絶するよう当該取引業者に勧告する１バイト以上のスコア・フラグで構成される。例えば、スコア・フラグによって、当該発注が取引業者“速度”基準の１つに該当すること、または今回の注文をしたインターネットＩＤに関連する前の発注が不正リストに含まれていることを指摘することができる。別の利用方法としてスコア・フラグによって今回注文をしている客先が悪質客先リスト１０１６（図１０Ｂ）に含まれていることを知らせることができる。客先の前の注文が不正リストに含まれている場合には、今回のトランザクションも自動的に不正リストに付加される。
【０２２７】
履歴情報１０１８（図１０Ｂ）は、図１０Ａのようなスクリーニング・システムがトランザクションを処理する際に作成・保存することができる。１つの実施の形態において、前記システムは１つ以上のスコア・ログを作成・保存する。前記スコア・ログの各々のレコードはトランザクションを識別すると共に、トランザクション提示テスト１０１０（図１０Ｂ）およびシステムのその他のテストをトランザクション情報１０１２（図１０Ｂ）に適用した結果得られた１つ以上のペナルティ値を含んでいる。従って、前記スコア・ログを人手によるか、または自動化した方法によって精査することにより、特定のトランザクションがシステムによってどのように処理されたか知ることができる。
【０２２８】
更に、１つの実施の形態において、前記システムはテスト・スコア・テーブルを備えており、トランザクションを処理する際にテスト・スコア・テーブルの値をアップデートする。テスト・スコア・テーブルは、各々の注文に対して実施した各テスト結果またはペナルティ値を含んでいる。１つの具体的実施の形態において、前記テスト・スコア・テーブルは注文受付番号、電子メール・アドレス、クレジットカード番号、およびトランザクション提示テスト１０１０（図１０Ｂ）の一部として実施される各々のテスト結果を示す列から構成される。前記テスト・スコア・テーブルには、統計モデル１０４０（図１０Ｂ）のアウトプットとして提供されるモデル・スコア、およびブロック１０６０（図１０Ｂ）によって提供される最終スコアおよび戻りコードも含めることができる。
【０２２９】
従って、前記テスト・スコア・テーブルのデータを利用することにより、テスト結果に関わる統計的評価を作成することができる。また、テスト・スコア・テーブルに対しデータベース・クエリーを適用して特定の種類に関連する注文を検索することができる。従来の手法においては、かかる処理にはスコア・ログのテキスト構文解析を必要とした。本発明の手法においては、かかる構文解析が排除され、テストの実際の意義を重視した考え方が導入されている。その結果、特定のテストのインサルト比率を迅速かつ定期的に評価することができる。
【０２３０】
更に、トランザクション処理によって高不正スコアが得られ、それを受けて取引業者が当該注文を拒絶したため客先から問合せを受けた場合、当該取引業者の顧客サービス・センターが戻りコードのクエリーを発出して前記高不正スコアの的確な理由を知ることができる。また、戻りコードを素早く入手できることにより、注文を拒絶された客先が取引業者の顧客サービス担当者の感情に訴えることにより、口頭で取引業者のコンピュータをベースとする不正検出網を巧みに逃れようと電話で注文を受けるべきであるとの１つ以上の理由をでっち上げようと試みる不正なテクニックである“ソーシャルエンジニアリング”に対する武器を手にすることができる。 本発明が開示するシステムを利用することにより、顧客サービス担当者は不正スクリーニング・システムに素早く問い合わせて注文が拒絶された詳細な理由を入手することができる。かかる詳細理由は１つ以上の戻りコード値に基づいて生成することができる。
【０２３１】
ハードウェア概要
図１４は本発明の実施の形態を実行することができるコンピュータ・システム１４００のブロック図である。コンピュータ・システム１４００は母線１４０２または情報を伝達するその他の通信メカニズム、および母線１４０２に接続され情報を処理するプロセッサ１４０４を備えている。更に、コンピュータ・システム１４００は、母線に接続され情報およびプロセッサ１４０４が実行する命令を記憶するランダム・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記憶装置１４０６を備えている。また、主記憶装置１４０６はプロセッサ１４０４が実行する命令の実行中における一時変数および当面の情報の記憶にも使用することができる。更に、コンピュータ・システム１４００は、母線１４０２に接続され静的情報およびプロセッサ１４０４が実行する命令を記憶する読出し専用メモリ（ＲＯＭ）１４０８、またはその他の静的記憶装置を備えている。磁気ディスク、光ディスク、あるいは光磁気ディスクのような記憶装置１４１０が備えられ、母線１４０２に接続され情報および命令を記憶する。
【０２３２】
コンピュータ・システム１４００は母線１４０２を介して陰極線管（ＣＲＴ）または液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）のようなディスプレイ１４１２に接続され、コンピュータ・ユーザーに情報を表示することができる。英数字およびその他のキーを含む入力装置１４１４が母線１４０２に接続され、プロセッサ１４０２に対し情報の伝達およびコマンド選択を行う。別タイプのユーザー入力装置に、プロセッサ１４０４に対し指示情報の伝達およびコマンド選択を行うと共に、ティスプレイ１４１２のカーソル移動制御を行うマウス、トラックボール、あるいはカーソル指示キーのようなカーソル制御１４１６がある。一般に、前記入力装置は第一軸（例えば、ｘ）および第二軸（例えば、ｙ）の２軸方向に自由に移動することにより、平面上の位置を指定することができる。
【０２３３】
本発明はコンピュータ・システム１４００を使用して、本明細書が開示する手法を実行することに関連している。本発明の１つの実施の形態によれば、前記手法はプロセッサ１４０４が主記憶装置１４０６に含まれている１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスを実行することに呼応してコンピュータ・システム１４００によって実行される。前記命令は記憶装置１４１０のような別のコンピュータ可読媒体から主記憶装置１４０６に読み込むことができる。主記憶装置１４０６に含まれている命令シーケンスを実行することにより、プロセッサ１４０４が本明細書に記載の処理ステップを実行する。別の実施の形態において、ソフトウェア命令の代わりにハードワイヤード回路を使用して、またはソフトウェア命令と組み合わせて本発明を実行することができる。従って、本発明の実施の形態はハードウェア回路とソフトウェアとの特定の組合せに限定されるものではない。
【０２３４】
本明細書において“コンピュータ可読媒体”という用語はプロセッサ１４１０が実行する命令の提供に関わる任意の媒体を意味する。前記媒体は、非揮発性媒体、揮発性媒体、および伝送媒体を含みこれに限定されない様々な形態をとることができる。非揮発性媒体には、例えば、記憶装置１４１０のような光、磁気、あるいは光磁気ディスクが含まれる。揮発性媒体には主記憶装置１４０６のような動的メモリが含まれる。伝送媒体には、母線１４０２を構成するワイヤー、同軸ケーブル、銅線、および光ファイバーがある。また、伝送媒体は音波、光波等、例えば、電波または赤外線データ通信において発生するような光波等の形態を取ることもできる。
【０２３５】
一般的なコンピュータ可読媒体には、例えば、「フロッピー」ディスク、フレキシブルディスク、ハード・ディスク、磁気テープあるいはその他の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、その他すべての光媒体、パンチカード、紙テープ、孔パターンを有するその他すべての物理媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨ−ＥＰＲＯＭ、その他すべてのメモリ用チップもしくはカートリッジ、以下に説明する搬送波、およびコンピュータが読み取ることができるその他すべての媒体が含まれる。
【０２３６】
１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスをプロセッサ１４０４に伝達して実行する際、種々の形態のコンピュータ可読媒体が関与する場合がある。例えば、当初前記命令をリモート・コンピュータの磁気ディスクに担持させることができる。前記リモート・コンピュータは、前記命令を自身の動的メモリにロードし、電話回線を介したモデムによって送信することができる。コンピュータ・システム１４００に近い側のモデムが電話回線を介して前記データを受信し、赤外線送信器を用いて前記データを赤外線信号に変換することができる。赤外線検出器によって前記赤外線信号が担持する前記データを受信することができ、適切な回路を介して前記データを母線１４０２にのせることができる。母線１４０２が前記データを主記憶装置１４０６に伝送し、プロセッサ１４０４が前記命令を主記憶装置１４０６から取り出して実行する。主記憶装置１４０６が受信した前記命令は、プロセッサ１４０４が実行する前、もしくは実行後に記憶装置１４１０に随意に格納することができる。
【０２３７】
更に、コンピュータ・システム１４００は母線１４０２に接続されている通信インタフェース１４１８も備えている。通信インタフェース１４１８は、ローカル・ネットワーク１４２２に接続されているネットワーク・リンク１４２０に対し双方向データ通信接続を行うためのインタフェースである。例えば、通信インタフェース１４１８は統合デジタル通信網（ＩＳＤＮ）カード、あるいは対応する電話回線にデータ通信接続を行うモデムであってよい。別の例として、通信インタフェース１４１８は、互換性を有するローカルエリア・ネットワーク（ＬＡＮ）に対しデータ通信接続を行うＬＡＮカードであってよい。無線リンクも導入することができる。この場合、通信インタフェース１４１８は、各種情報を表すデジタル・データ・ストリームを担持する電気、電磁、あるいは光信号を送受信する。
【０２３８】
ネットワーク・リンク１４２０は、一般に１つ以上のネットワークを介して、別のデータ通信装置にデータ通信を提供する。例えば、ネットワーク・リンク１４２０は、ローカル・ネットワーク１４２２を介して、ホスト・コンピュータ１４２４、またはインターネット・サービス・プロバイダー（ＩＳＰ）１４２６が運用するデータ通信装置に接続することができる。次に、ＩＳＰ１４２６が一般に“インターネット”１４２８と呼ばれている世界的規模のパケット・データ通信ネットワークを通してデータ通信サービスを提供する。ローカル・ネットワーク１４２２およびインターネット１４２８は共にデジタル・データ・ストリームを担持する電気、電磁あるいは光信号を利用する。コンピュータ・システム１４００と遣り取りするデジタル・データを担持し、各種ネットワークを通過する信号、ネットワーク・リンク１４２０上の信号、および通信インタフェース１４１８を通過する信号が情報を伝送する搬送波の代表例である。
【０２３９】
コンピュータ・システム１４００は、１つ以上のネットワーク、ネットワーク・リンク１４２０および通信インタフェース１４１８を介して、メッセージを送信し、プログラム・コードをはじめとするデータを受信することができる。前記インターネットを利用した例では、サーバー１４３０がインターネット１４２８、ＩＳＰ１４２６、ローカル・ネットワーク１４２２、および通信インタフェース１４１８を介して、要求されたアプリケーション・プログラム・コードを伝送することができる。
【０２４０】
前記コードは、受信時にプロセッサ１４０４で実行すると共に、または記憶装置１４１０もしくはその他の不揮発性記憶装置に格納して後で実行することもできる。前記の如く、コンピュータ・システム１４００は搬送波の形態でアプリケーション・コードを取得することができる。
【０２４１】
拡張および代替方法
これまで終始一貫して、かつ相互の関係を理解する上で最もふさわしい場所において、本発明の各種実施の形態について説明してきた。更に、本発明の具体的実施の形態に関連して本発明の説明を行ってきた。しかし、本発明のより幅広い意図および範囲から逸脱することなく、種々の改良および変更を加えることができることは明白である。従って、本明細書および図面は限定的な意味合いのものではなく、むしろ例示的なものであると解釈されるべきである。
【０２４２】
更に、本明細書において、一定のプロセス・ステップを特定の順序で説明すると共に、一定のステップを識別するアルファベットおよび英数字のラベルを使用した。本明細書に明確に述べてない限り、本発明の実施の形態は必ずしもかかるステップを実行する上において特定の順序に限定されるものではない。特に、ラベルは単にステップを識別するために便宜的に使用したものであって、かかるステップを実行する上において特定の順序を指定するものでも特定の順序が必要であることを示すものでもない。
【図面の簡単な説明】
【０２４３】
【図１】代表的なクレジットカード検証システムを示すブロック図。
【図２】本発明の検証手順を用いたシステムを示すブロック図。
【図３】インターネットを介したクレジットカード取引の統合検証を示すブロック図。
【図４】統計的モデル化プロセスを示すブロック図。
【図５】２つの度数分布、即ち、良好なトランザクションおよび不良トランザクションのスコア分布を示すグラフ。
【図６】発見的スコア・サーフェスの下方に設定されたタイプＩエラーの発生をできるだけ少なくするのに役立つリミット・サーフェスおよび発見的スコア・サーフェスの上方に設定されたタイプＩＩエラーの発生をできるだけ少なくするのに役立つリミット・サーフェスを示すグラフ。
【図７】標準的不正検出リスク評価によってもたらされると考えられる結果を示すグラフ。
【図８】Ｓ字変換サーフェスの判定ドメインへのマッピングを示すグラフ。
【図９】取引リスク評価システムの例を示すブロック図。
【図１０Ａ】本発明の実施の形態を実行することができる、一般的な不正スクリーニング・システムを示すブロック図。
【図１０Ｂ】不正スクリーニングおよびリスク採点システムを導入することができるトランザクション検証システムを示すブロック図。
【図１１】ジバリッシュ・テストの実施の形態例を示すブロック図。
【図１２Ａ】市外局番（地域番号）に基づいて、地理的位置テストを適用するプロセスを示すフロー図。
【図１２Ｂ】電子メール・アドレスに基づいて、地理的位置テストを適用するプロセスを示すフロー図。
【図１２Ｃ】銀行識別コードに基づいて、地理的位置テストを適用するプロセスを示すフロー図。
【図１３】インターネットＩＤ体系の別の実施の形態を示すブロック図。
【図１４】本発明の実施の形態を実行することができるコンピュータ・システムを示すブロック図。
【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５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１１】
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【図１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
2004537781.tif 000096
2004537781.tif 000097
【国際調査報告】
2004537781.tif 000098