JP2005346730A - 履歴情報を用いたクレジットカードの不正利用の判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 主としてクレジットカードの利用時におけるオーソリデータによる不正判定において、オーソリデータに付加された履歴情報を用いた不正利用の判定方法を提供する。
【解決手段】 オーソリデータを記録するレコードに、直前の利用時にかかるオーソリデータとの利用時間の差、利用金額の差等の履歴情報を付加して１レコード化して保存する。不正判定を行うオーソリデータには、オーソリデータからの判定に加えて履歴情報からイレギュラーな利用か否かを把握することができるので、これをスコア値に反映することにより、より信頼性の高いスコア値を算出することが可能になる。また、履歴情報をオーソリデータと１レコード化することによって、判定処理が効率化される。
【選択図】 図３

Description

本発明は、主としてクレジットカードの利用時におけるオーソリデータ（オーソリゼーションデータ；クレジットカードの所有者や決済を要求する金額など店舗等から送信されたデータ）による不正判定において、オーソリデータに付加された履歴情報を用いた不正利用の判定方法に関するものである。

クレジットカードの利用時において、例えばカードを拾得した他人が本人になりすまして不正な取引を行うことを防止するために、カードの利用を受け付けた店舗等からは、カード会社に対して与信残高の確認と併せて不正利用についても信用照会を行うことが一般的となっている。このような信用照会のためのシステムにおいては、過去の不正利用のデータ等を利用して、確度の高い判定を行うことが重要な課題となっている。

現在カード会社において用いられているのは、オーソリデータから不正利用の可能性についてのスコアを自動的に判定するシステムである。これらのシステムにおいては、ニューロ理論を用いたニューラルネットワークを利用したスコアリングシステムを備えて、不正の判定依頼を受け付けたオーソリデータを当該スコアリングシステムに投入して、スコアを判定することが一般的になっている（非特許文献１参照）。

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞の構造や情報処理機能をモデル化した先端的な技術によるものであり、システムの構築には専門的なノウハウと多額の投資が必要になる。従って、多くのカード会社では自らがスコア判定のための基礎的なシステムを構築するのではなく、ニューラルネットワークにかかる部分は汎用的に作成された外部システムを導入することが一般的である。

ニューラルネットワークを用いたスコアリングシステムは、判定のロジックがブラックボックスとなっているために利用するカード会社等には判定の根拠が明確でないこと、またカード会社等の利用者自らがニューラルネットワークを生成するわけではないので自社のオーソリデータから独自の傾向を反映させるのが容易でないこと、といった問題を有している。かかる課題への対応として、ニューラルネットワークに変えて、近年人工知能等の分野で使用されるようになっているベイズ理論を用いたベイジアンネットワークを用いてスコアリングシステムを構築することも考えられる。ベイズ理論においては、ある事象が発生する確率を統計的に予測する出現確率の考え方が基礎となっている。

ベイジアンネットワークを用いたスコアリングシステムにおいては、クレジットカードの利用態様から時間、金額、店舗などの因子を抽出し、これらの因子を組み合わせることにより様々なケースに分類して、それぞれのケースごとに過去のオーソリデータから不正が生じた確率を算出することにより、出現確率を定めることができる。出現確率を算出するためには、過去のオーソリデータを集めてケース別に分類したモデルを作成する。当該モデルにおいては細かなケースに分類して、それぞれのケースについて多くのオーソリデータを収集することにより、出現確率の信頼度を向上させることが可能である。しかしながら、様々な因子の組合せによってケースが多岐に渡りすぎてしまうと、サンプルとなる母数が少なくなって結果の分散を招き、データの信頼度が低下するという問題が生じる。

浅野陽一朗、須田芳宣、「不正利用検知システムの導入とその効果」、月刊消費者信用、社団法人金融財政事情研究会、２０００年５月号、ｐ．１６−１９

上記のように、ニューラルネットワークやベイジアンネットワークを用いたスコアリングシステムを用いることにより、判定依頼を受け付けたオーソリデータについて、不正に該当しやすいケースか否かを個別に照らし合わせて、不正の可能性を示すスコア値を算出することが可能である。しかしながら、いずれの方法によっても、判定の対象になるのはあくまで判定依頼を受け付けたオーソリデータに含まれる内容のみである。つまり、同一のクレジットカードについて、過去の利用に関する履歴情報からイレギュラーな利用形態であったとしても、このような履歴情報は判定の対象には含まれていない。

例えば、判定依頼を受け付けたオーソリデータにかかる取引内容自体は特にイレギュラーな内容を含むものではないものの、同様の取引が短時間に連続して行われる、高額の同一商品にかかる取引が連続して行われる、といった取引の履歴を加味して判定すると、イレギュラーな利用形態であって不正の可能性が高い、といった判断が可能な場合もある。ニューラルネットワークやベイジアンネットワークを用いたスコアリングシステムにおいて、かかる履歴情報からの判定結果をスコア値の算出に加えると、より信頼性の高いスコア値を算出することが可能になる。

本発明は、このような課題に対応して、主としてクレジットカードの利用時におけるオーソリデータによる不正判定において、オーソリデータに付加された履歴情報を用いた不正利用の判定方法を提供することを目的とするものである。

本発明にかかる課題を解決する第１の発明は、クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部の、前記利用者について前記第一のオーソリデータの直前の利用時間に該当する第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用時間に関するデータを取得するステップと、前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータの利用時間に関するデータと前記第一のオーソリデータにかかる利用時間に関するデータから利用時間の差を算出するステップと、前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用商品又はサービスに関するデータを取得するステップと、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記利用時間の差と前記利用商品又はサービスが履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、直前の利用時との時間差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された直前の利用時との時間差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報を用いて、直前の利用時との時間差と直前の利用商品又はサービスを基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定することを特徴とする不正利用の判定方法である。

本発明にかかる課題を解決する第２の発明は、クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部の、前記利用者について前記第一のオーソリデータの直前の利用時間に該当する第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用金額に関するデータを取得するステップと、前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータの利用金額に関するデータと前記第一のオーソリデータにかかる利用金額に関するデータから利用金額の差を算出するステップと、前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用商品又はサービスに関するデータを取得するステップと、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記利用金額の差と前記利用商品又はサービスが履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、直前の利用時との金額差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された直前の利用時との金額差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報を用いて、直前の利用時との金額差と直前の利用商品又はサービスを基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定することを特徴とする不正利用の判定方法である。

また、第１の発明及び第２の発明は、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の、前記第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用日に関するデータを取得するステップと、前記コンピュータシステムが、前記利用日に関するデータと前記第一のオーソリデータにかかる利用日に関するデータから利用日が同一かを判定するステップと、前記コンピュータシステムが、前記利用日が同一でないと判定すると、当日の初回利用であることを前記第一のオーソリデータにかかるレコードに記録して前記オーソリデータ記憶部に記憶させるステップと、を有することを特徴とすることもできる。

これらの発明においては、オーソリデータを記録するデータベースの各々のオーソリデータについて設けられたレコードに、オーソリデータのみでなく同一の利用者の直前の利用時との時間差や金額差を記録する。このように、オーソリデータに履歴情報を付加して１レコード化することにより、不正の判定を行うオーソリデータを取得すると、併せて履歴情報も取得も取得して、不正の判定に活用することができる。

履歴情報としては、直前の利用時との時間差や金額差を用いると、例えば同様の取引が短時間に連続して行われる、高額な商品にかかる取引が連続して行われる、など不正の可能性の高いイレギュラーな取引を判定するのに有益である。また、クレジットカードを利用する対象である商品やサービスと関係まで加えると、同一の商品を連続して購入、極めて高額な商品を連続して購入など、よりイレギュラーな取引を判定しやすく、判定の信頼性を高めることが可能になる。さらに、一日で初回の利用に関しては、前日最終回からのカウントとなって時間差は当然に長くなるなど連続性の判定が同日中とは異なる傾向が生じてしまうため、当日初回利用として時間差や金額差はリセットすることが好ましい。

本発明にかかる課題を解決する第３の発明は、クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録されたオーソリデータを特定して、該当するオーソリデータの件数を特定するステップと、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記件数が履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の利用件数に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の利用件数に関する履歴情報を用いて、最近の利用件数を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定することを特徴とする不正利用の判定方法である。

本発明にかかる課題を解決する第４の発明は、クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録されたオーソリデータを特定して、該当するオーソリデータの利用金額の合計額を算出するステップと、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記合計額が履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の利用金額に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の利用金額に関する履歴情報を用いて、最近の利用金額を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定することを特徴とする不正利用の判定方法である。

これらの発明においては、オーソリデータを記録するデータベースの各々のオーソリデータについて設けられたレコードに、オーソリデータのみでなく同一の利用者の最近のクレジットカードの利用状況として、一定期間内の利用件数や利用金額の合計額を記録する。このように、オーソリデータに履歴情報を付加して１レコード化することにより、不正の判定を行うオーソリデータを取得すると、併せて履歴情報も取得して、不正の判定に活用することができる。

本発明にかかる課題を解決する第５の発明は、クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録された少なくとも一つの利用商品又はサービスを特定するステップと、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記利用商品又はサービスが履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の買廻り状況に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の買廻り状況に関する履歴情報を用いて、最近の買廻り状況を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定することを特徴とする不正判定方法である。

この発明においては、オーソリデータを記録するデータベースの各々のオーソリデータについて設けられたレコードに、オーソリデータのみでなく同一の利用者の最近のクレジットカードを用いた商品等の買廻り状況として、前回購入した商品や前々回購入した商品、一定期間内に最も多く利用した商品などを記録する。このように、オーソリデータに履歴情報を付加して１レコード化することにより、不正の判定を行うオーソリデータを取得すると、併せて履歴情報も取得して、不正の判定に活用することができる。

本発明にかかる課題を解決する第６の発明は、クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正判定方法であって、オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録された少なくとも一つの地域情報を特定するステップと、前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記地域情報が履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の利用地域に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の利用地域に関する履歴情報を用いて、最近の利用地域を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定することを特徴とする不正利用の判定方法である。

この発明においては、オーソリデータを記録するデータベースの各々のオーソリデータについて設けられたレコードに、オーソリデータのみでなく同一の利用者の最近の地域移動に関する情報として、利用者の現住所や前回利用場所との比較などを記録する。このように、オーソリデータに地域情報を履歴情報として付加して１レコード化することにより、不正の判定を行うオーソリデータを取得すると、併せて履歴情報も取得して、不正の判定に活用することができる。

第１の発明乃至第６の発明については、これらの発明のようにオーソリデータ記憶部から履歴情報を取得するのではなく、判定依頼を受け付けたオーソリデータに対して、過去のオーソリデータを記憶したオーソリデータ記憶部から直前の利用時にかかるオーソリデータを取得して、前回利用時との時間差や金額差等を算出して、算出した結果を所定のルールに照らして利用履歴の観点から不正の判定を行うこととしてもよい。このような場合においては、算出した履歴情報をそのまま不正判定に利用し、オーソリデータ記憶部に記憶させるステップを介していない。尚、これらの場合において算出される履歴情報についての意義も、第１の発明乃至第６の発明の場合と同様である。

また、第１の発明乃至第６の発明については、全ての発明の各々の構成に対応した不正利用判定システムとして構成することもできる。

本発明により、不正の判定依頼を受け付けたオーソリデータ自体からの情報だけでなく、過去の利用実績にかかる履歴情報からの判定結果を不正判定のスコア値に反映することができるので、より信頼性の高いスコア値を算出することが可能になる。

本発明の実施の形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下において説明する実施形態は本発明の一例であって、本発明はかかる実施形態に限定されるものではない。

図１、図２は、本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムの、それぞれ第一の実施形態、第二の実施形態の構成を示すブロック図である。図３は、本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムにおいて用いられる、オーソリデータのフローを示す図である。図４は、本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムの、オーソリ履歴データベースの構成を示す図である。図５は、本発明において用いられる履歴情報付加プログラムの処理フローを示すフローチャートである。

図１において、本発明にかかる不正利用判定システムを含むスコアリングシステム１０は、履歴情報付加部１１、オーソリ履歴記憶部１２、スコア値算出受付部１３、スコア値算出部１４、スコア値送信部１５及びスコア値算出ロジック記憶部１６より構成されている。

店舗端末３０から送信された不正判定依頼にかかるオーソリデータは、カード管理システム２０を介してスコア値算出受付部１３で受け付けられる。受信したオーソリデータは、オーソリ履歴記憶部１２に当該オーソリデータを格納するためのレコードが設けられ、履歴情報付加部１１において履歴情報が付加されてオーソリ履歴記憶部１２に履歴情報を付加した１レコードとして格納される。

図３は、本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムにおいて用いられる、オーソリデータのフローを示しているが、上記のオーソリデータへの履歴付加のフローは次のように行われる。スコア値算出受付部１３が受け付けたオーソリデータは、履歴情報付加部１１において履歴情報が付加されてオーソリ履歴記憶部１２に格納される。オーソリ履歴記憶部１２には、各々のオーソリデータに履歴情報が付加されて１レコードに格納されており、スコア値を算出する際にはオーソリデータと併せて履歴情報が付加されたデータが、スコア値算出のために用いられる。

オーソリデータに履歴情報が付加されたレコードの例は、図４に示した通りである。オーソリ履歴記憶部１２には、クレジットカードの利用者毎にテーブルが設けられ、各々のテーブルにおいてオーソリデータ毎に設けられたレコードには、まずオーソリデータに含まれる基本的な因子として、利用日、利用時間、商品コード及び金額にかかるフィールドが設けられている。通常のオーソリデータを記憶するデータベースにはこれらのオーソリデータのみが格納されるが、ここではさらに顧客の履歴データとして、当日利用回数、前回利用商品コード、前回利用時間との差及び前回利用金額との差にかかるフィールドが設けられている。これらの履歴情報をスコア値の判定に用いることで、より信頼性の高い不正の判定が可能になる。

顧客の履歴データにかかるフィールドに記録するデータは、履歴情報付加部１１において、同一の利用者についての直前の利用時にかかるレコードを特定して前回のオーソリデータを取得し、当日利用回数及び前回利用商品コードを特定する。さらに、判定の対象となるオーソリデータと前回のオーソリデータから利用時間と利用金額の差を算出し、前回利用時間との差及び前回利用金額との差を特定する。

尚、履歴情報付加部１１において作成される履歴データは、図４の例のように直前の利用時にかかるレコードから特定されるものには限られない。例えば、利用時間が２４時間以内といった一定時間内のレコードを全て特定してその件数をカウントし、一定時間内にクレジットカードが使用された回数を不正判定のキーに用いることもできる。一定時間内の利用金額の合計値を用いてもよい。また、前回購入した商品、過去１ヶ月に最も多く利用した商品といった買廻り情報や、前回購入した場所などの地域情報を用いてもよい。

また、履歴情報付加部１１において作成される履歴データは１レコード化してオーソリ履歴記憶部１２に保存されるため、新たな履歴データの作成においては、オーソリデータ自体からだけでなく、オーソリデータに付加されて保存された過去の履歴データを用いて作成することができる。例えば、前回との利用時間の差を履歴データとして付加している場合には、オーソリデータに含まれる利用時間をキーに一定時間内に該当するレコードを特定し、それらのレコードの履歴データを参照して利用時間の差をキーに一定時間以内に連続して利用された件数を算出することにより、短時間の間に頻繁に利用が繰り返されたか否かを判断することができる。また、前回との利用金額の差を履歴データとして付加している場合には、オーソリデータに含まれる利用時間をキーに一定時間内に該当するレコードを特定し、それらのレコードの履歴データを参照して利用金額の差をキーに一定金額以内である件数を算出することにより、一定金額以内の利用が一定時間内に頻繁に繰り返されたか否かを判断することもできる。

尚、この例ではオーソリ履歴記憶部１２に記憶されたオーソリデータに対して、履歴データを付加して１レコード化してさらにオーソリ履歴記憶部１２に格納することとしているが、オーソリデータを記憶させるデータベースと、オーソリデータに履歴データを付加して１レコード化されたデータを記憶させるデータベースは、物理的に異なるデータベースを用いてもよい。例えば前者は顧客管理システムに設置し、後者はスコアリングシステムに設置することも可能であり、どのような機能のシステム内に備えられているかが限定されるものではない。

スコア値算出部１４では、オーソリ履歴記憶部１２のスコア値を算出するオーソリデータにかかるレコードより、オーソリデータとこれに付加された履歴情報を取得する。取得したオーソリデータと履歴情報から、スコア値算出ロジック記憶部１６に記憶されたロジックに従ってスコア値が算出され、算出したスコアをスコア値送信部１５からカード管理システム２０に送信する。

スコア値算出ロジック記憶部１６には、オーソリデータから不正のスコアを算出するためのロジックと、履歴情報から不正のスコアを算出するためのロジック、オーソリデータ及び履歴情報のそれぞれから算出されたスコアから最終的なスコア値を算出するためのロジックが記憶されている。尚、これらのロジックは、必ずしも物理的に同一の記憶装置に備えられていなくてもよく、少なくともこれらのロジックがスコアリングシステム１０内に記憶されていればよい。

オーソリデータから不正のスコアを算出するためのロジックには、過去のケースから不正の可能性の高いものについてのルールを定めたルールベース、ニューラルネットワークを用いたスコアリング、ベイジアンネットワークを用いたスコアリングなどを用いることが可能であり、これらを複数組み合わせたものであってもよい。

履歴情報から不正のスコアを算出するためのロジックとしては、直前の利用時との利用時間の差、直前の利用時との利用金額の差等から不正の可能性が高いと判断されるケースを定めてスコアに反映することが可能である。直前の利用時で購入された商品やサービスの内容との関連を定めると、さらに信頼性の高い判定が可能になる。

図４の例で言えば、番号２〜６のオーソリデータは、各々のデータ自体は特に不正の傾向を示すものではないとする。しかしながら、番号２では履歴情報から短時間に同一金額の商品を連続して購入していることが把握され、さらにオーソリデータと履歴情報の商品コードを参照することで、連続して購入しているのが同一種類の商品であることを把握できるので、不正の可能性が高いとスコアに反映することができる。利用金額の差については、オーソリデータで利用金額の絶対値を参照することにより、高額の商品を連続して購入していることを把握することもできる。番号４、番号５についても同様で、短時間に金額の差が小さい同一種類の商品を連続して購入することが把握され、不正の可能性が高いとスコアに反映することができる。このように、オーソリデータ単独では不正の可能性を判断しにくいものが、履歴情報を参照することでより確度の高い判定を行うことが可能になる。

図２は、本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムの、第二の実施形態の構成を示している。この実施形態においても、スコアリングシステム１０に備えられる要素に相違はないが、履歴情報を付加する手順が異なることとなる。ここでは、スコア値算出部１３が不正の判定依頼にかかるオーソリデータを受け付けると、過去のオーソリデータを格納したオーソリ履歴記憶部１２から直前の利用時にかかるオーソリデータを取得し、履歴情報付加部１１が受け付けたオーソリデータと直前の利用時にかかるオーソリデータから利用時間の差等を算出して受け付けたオーソリデータに付加し、スコア値算出部１４に送信する。又は、オーソリ履歴記憶部１２から一定時間内に該当するオーソリデータの件数や利用金額の合計額等を取得し、これらのデータをオーソリデータに付加して、スコア値算出部１４に送信する。この部分以外の手順は、先に説明した第一の実施形態と同様である。

但し、先に説明したように、付加された履歴情報からさらに新たな履歴情報を作成して判定に用いるためには、履歴情報付加部１１において作成した履歴情報は、オーソリデータと１レコード化してオーソリ履歴記憶部１２に格納することが必要になる。

図５のフローチャートを用いて、本発明において用いられる履歴情報付加プログラムの処理フローについて説明する。尚、このフローチャートは直前のオーソリデータを取得して履歴情報を付加する場合のフローであり、この他にも一定時間内に該当する複数のオーソリデータを参照するなど、本発明にかかる履歴情報付加プログラムには様々なパターンが存在する。

まず、不正の判定依頼にかかるオーソリデータを受信する（Ｓ０１）。受け付けたオーソリデータに対して、過去のオーソリデータを格納したデータベースで直前の利用時にかかるレコードの利用日を参照する（Ｓ０２）。利用日が同一であるか否かを判定して（Ｓ０３）、同一である場合には、直前の利用時にかかるレコードの当日利用回数に１を加算した値を、受け付けたオーソリデータについて設けたレコードの「当日利用回数」のフィールドに記録する（Ｓ０４）。また、直前の利用時にかかるレコードの利用時間と受け付けたオーソリデータの利用時間との差を算出し、「前回利用時間との差」のフィールドに記録する（Ｓ０５）。さらに、直前の利用時にかかるレコードの利用金額と受け付けたオーソリデータの利用金額との差を算出し、「前回利用金額との差」のフィールドに記録する（Ｓ０６）。

同一でない場合には、受け付けたオーソリデータについて設けたレコードの「当日利用回数」のフィールドに１を記録する（Ｓ０７）。また、「前回利用時間との差」のフィールドには、「本日初回利用」と記録する（Ｓ０８）。さらに、「前回利用金額との差」のフィールドにも、「本日初回利用」と記録する（Ｓ０９）。

最後に、直前の利用時にかかるレコードの商品コードを取得して、受け付けたオーソリデータについて設けたレコードの「前回利用商品コード」のフィールドに記録して（Ｓ０６）、履歴情報を付加して１レコード化する処理を終了する。

本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムの、第一の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムの、第二の実施形態の構成を示すブロック図である。 本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムにおいて用いられる、オーソリデータのフローを示す図である。 本発明にかかる履歴情報を用いた不正利用判定システムの、オーソリ履歴データベースの構成を示す図である。 本発明において用いられる履歴情報付加プログラムの処理フローを示すフローチャートである。

符号の説明

１０ スコアリングシステム
１１ 履歴情報付加部
１２ オーソリ履歴記憶部
１３ スコア値算出受付部
１４ スコア値算出部
１５ スコア値送信部
１６ スコア値算出ロジック記憶部
２０ カード管理システム
２１ オーソリ情報記憶部
３０ 店舗端末

Claims (6)

1. クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、
   オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、
   前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部の、前記利用者について前記第一のオーソリデータの直前の利用時間に該当する第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用時間に関するデータを取得するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータの利用時間に関するデータと前記第一のオーソリデータにかかる利用時間に関するデータから利用時間の差を算出するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用商品又はサービスに関するデータを取得するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記利用時間の差と前記利用商品又はサービスが履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、
   を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、直前の利用時との時間差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、
   履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された直前の利用時との時間差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報を用いて、直前の利用時との時間差と直前の利用商品又はサービスを基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定すること
   を特徴とする不正利用の判定方法。
2. クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、
   オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、
   前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部の、前記利用者について前記第一のオーソリデータの直前の利用時間に該当する第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用金額に関するデータを取得するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータの利用金額に関するデータと前記第一のオーソリデータにかかる利用金額に関するデータから利用金額の差を算出するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記第二のオーソリデータにかかるレコードより、前記第二のオーソリデータの利用商品又はサービスに関するデータを取得するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記利用金額の差と前記利用商品又はサービスが履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、
   を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、直前の利用時との金額差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、
   履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された直前の利用時との金額差と直前の利用商品又はサービスに関する履歴情報を用いて、直前の利用時との金額差と直前の利用商品又はサービスを基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定すること
   を特徴とする不正利用の判定方法。
3. クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、
   オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、
   前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録されたオーソリデータを特定して、該当するオーソリデータの件数を特定するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記件数が履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、
   を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の利用件数に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、
   履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の利用件数に関する履歴情報を用いて、最近の利用件数を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定すること
   を特徴とする不正利用の判定方法。
4. クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、
   オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、
   前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録されたオーソリデータを特定して、該当するオーソリデータの利用金額の合計額を算出するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記合計額が履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、
   を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の利用金額に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、
   履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の利用金額に関する履歴情報を用いて、最近の利用金額を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定すること
   を特徴とする不正利用の判定方法。
5. クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正利用の判定方法であって、
   オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、
   前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録された少なくとも一つの利用商品又はサービスを特定するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記利用商品又はサービスが履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、
   を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の買廻り状況に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、
   履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の買廻り状況に関する履歴情報を用いて、最近の買廻り状況を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定すること
   を特徴とする不正判定方法。
6. クレジットカードの不正利用の可能性を判定するコンピュータシステムが、履歴情報を付加したオーソリデータを用いて不正利用のスコア値を算出する不正判定方法であって、
   オーソリデータに履歴情報を付加する工程においては、
   前記コンピュータシステムが、利用者からの取引依頼にかかる第一のオーソリデータを受信するステップと、
   前記コンピュータシステムが、利用者から受信したオーソリデータを記憶するオーソリデータ記憶部から、前記利用者について前記第一のオーソリデータの利用時間から一定時間内の利用時間が記録された少なくとも一つの地域情報を特定するステップと、
   前記コンピュータシステムが、前記オーソリデータ記憶部の新たなレコードに、少なくとも前記地域情報が履歴情報として付加された前記第一のオーソリデータを記憶させるステップと、
   を有することによって、前記オーソリデータ記憶部には、最近の利用地域に関する履歴情報が付加されたオーソリデータが蓄積され、
   履歴情報が付加されたオーソリデータを用いてクレジットカードの不正利用の可能性を判定する工程において、前記コンピュータシステムは、前記オーソリデータ記憶部から取得したオーソリデータに付加された最近の利用地域に関する履歴情報を用いて、最近の利用地域を基準とするロジックから不正利用のスコア値を算出して、クレジットカードの不正利用の可能性を判定すること
   を特徴とする不正利用の判定方法。