【手続補正書】
【提出日】平成17年5月16日(2005.5.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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、  
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数学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、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】
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１記載の方法。
【請求項９】
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１記載の方法。
【請求項１１】
不正リスク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１２】
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１３】
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、  
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数学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、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１４】
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１３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
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１４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
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１６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、
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１４記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１９】
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１３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２０】
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１３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
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２０記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
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１３記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
不正リスク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２４】
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２５】
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２６】
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２５記載の装置。
【請求項２７】
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２６記載の装置。
【請求項２８】
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２７記載の装置。
【請求項２９】
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２７記載の装置。
【請求項３０】
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２６記載の装置。
【請求項３１】
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２５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
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数学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２５記載の装置。
【請求項３３】
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３２記載の装置。
【請求項３４】
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３３記載の装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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（不正リスク検出モデルともいう）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。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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の融合比が決定される。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。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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１００９Ｃ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１００９Ａ、およびトランザクション結果データベース１００９Ｂ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。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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１００９Ｂ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。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【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１００９Ｂ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１００９Ｂ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１００９Ａを実行することにより、パス１００９Ｃ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。