大日本印刷株式会社（DNP）と株式会社インテリジェントウェイブ（IWI）は、非対面決済市場における不正取引対策を強化する取り組みを進めています。今回、DNPが提供する「3Dセキュア2.0　 本人認証サービス」＊1と、IWIが提供する「カード不正利用検知システム」＊2の間でデータマッチングを行う実証実験の結果、86.4％のマッチング率を実現しました。これにより、今後、両システム間での不正取引情報の自動的な共有が可能となり、不正検知精度の向上が期待できます。また、従来手作業で行われていた不正取引情報の両システムへの登録にかかる手間が削減され、イシュア（カード発行会社）の業務効率の大幅な向上も期待できます。 手作業による業務負荷を理由に登録作業を実施していなかったイシュアでも、不正取引情報を登録できるようになるため、不正取引検知により多くの情報が利用可能となります。両社は、登録された情報を活用して両システムで高度な不正検知を行うことで、非対面決済の安全性を一層向上させます。
【実証実験に取り組む背景と狙い】
クレジットカードの不正利用被害額は、2024年には過去最高の555億円＊3に達しました。特に、番号盗用による被害が92.5%と主な原因となっていることから、非対面決済における不正取引防止が重要になっています。経済産業省は「クレジット・セキュリティ対策ビジョン2025」＊4において、異なるシステム間での情報共有が不正検知精度向上の鍵であると指摘しています。こうした状況に対して、両社のサービス・システム間での情報の自動共有が不正検知精度の向上と運用負荷の軽減に大きく貢献すると考え、実証実験を実施しました。
 
【実証実験の概要】
○実証実験の概要
「3Dセキュア2.0　本人認証サービス」と「カード不正利用検知システム」は、データの保有情報や構成が大きく異なるため、これまで不正取引情報を共有しにくい状況でした。両社は、「3Dセキュア2.0　　本人認証サービス」で保持する取引データと、「カード不正利用検知システム」で保持する取引データの分析および照合を行い、1対1でユニークにマッチングできるかを確認しました。また、このマッチングによって導き出した不正確定情報を3Dセキュアに活用できるかを検証しました。
 
○実証実験の結果
データ検証および、一部の国内イシュアとPoC（Proof of Concept／概念実証）を実施した結果、86.4%の取引でマッチングに成功しました。
 
○不正取引情報の自動共有が実現した際の効果
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自動共有によって、従来は手作業で行っていた両システムの不正確定情報の登録にかかる手間が大幅に削減できます。
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「3Dセキュア2.0　本人認証サービス」で、自動的に不正確定情報が連動することで、登録作業で生じるタイムラグがなくなり、より早期に不正デバイス情報等を活用して精度の高い不正取引検知ができます。
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「3Dセキュア2.0　本人認証サービス」で検知された不正取引情報を「カード不正利用検知システム」と連動させることで、AIスコアリング＊5の精度向上や、決済が拒否された取引のメール通知等、さまざまな不正対策の展開につなげていくことができます。
 
【今後の展開】
両社は、実証実験結果のさらなる分析・検証を行い、情報の共有による不正対策効果の具体的な算出を行うと共に、不正検知精度の向上と運用負荷の削減に向けたシステム化を検討していきます。
 
 
＊1 3Dセキュア2.0　本人認証サービス → https://www.dnp.co.jp/biz/products/detail/20172359_4986.html
＊2 カード不正利用検知システム → https://www.iwi.co.jp/products/payment/credit-card-fraud-detection.html
＊3 一般社団法人日本クレジット協会「クレジットカード不正利用被害の発生状況」→
https://www.j-credit.or.jp/information/statistics/download/toukei_03_g.pdf
＊4 経済産業省「クレジットカードシステムのセキュリティ対策の更なる強化に向けた方向性（クレジット・セキュリティ対策ビジョン2025）」 → https://www.meti.go.jp/policy/economy/consumer/credit/2022060221001.pdf
＊5 AIスコアリング → AIを活用して、個人の信用力や取引のリスクを数値化・評価する手法
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