JP2018041421A - クレジットカードの不正使用判定支援装置、不正使用判定装置及び不正使用判定の支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定するクレジットカード会社の信用管理を担当するのオペレータ等の判定者を支援する不正使用判定支援装置等を提供する。
【解決手段】 不正検知サーバで不正使用の疑いがあると検出された取引について、その取引に適用されたルールと同じルールが適用された過去の取引に関する情報や、そのルールについて登録された不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報等の不正使用判定ナレッジから、不正使用に該当するかを判定するオペレータを支援する支援情報を生成し、オペレータ者が操作する端末に出力することによって、クレジットカード会社で信用管理を担当するのオペレータ等の判定者の経験やスキルの差が補足されるとともに、判定者のスキルの向上にも貢献し、判定者が行う調査等の判定作業の効率化が実現される。
【選択図】 図２

Description

本発明は、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する不正使用判定支援装置、及びクレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する機能を備えた不正使用判定装置、並びにこれらの装置を用いた不正使用判定の支援方法に関するものである。

クレジットカードを用いて商品の購入代金やサービスの利用代金を決済する場合、代金の支払いを受ける者は、偽造カードや盗難カード等によるクレジットカードの不正使用に該当しないことを確認した上で、クレジットカードによる決済を受け付けることが必要になるが、こうしたクレジットカードが不正使用に該当するかの判定は、クレジットカード会社等のオーソリシステムで実行されている。

クレジットカード会社等のオーソリシステムでは、クレジットカードが不正使用に該当するかの判定をできるだけ迅速かつ正確に行うために、不正使用のパターンをモデル化して判定する不正検知システムを利用することが一般的である（例えば、特許文献１−３参照）。

こうした不正検知システムでは、過去の取引との時間差や金額差等から不正使用に該当する可能性が高いパターンをルール化して、こうしたルールを適用することによって不正使用の疑いがある取引を検出するルールベースによる判定や（例えば、特許文献１参照）、ルールとの合致度等から不正使用の可能性をスコア化して算出するスコアリングモデルを適用して、スコアが所定の閾値を超えた場合に不正使用の疑いありと判定するスコアリングモデルによる判定（例えば、特許文献２、３参照）等が行われている。

特開２００４−３４８５３６号公報 特開２００５−３４６７３０号公報 特開２０１０−９７４５０号公報

ルールベースやスコアリングモデルの採用によってクレジットカードが不正使用に該当するかの判定を自動化すると、不正使用の判定作業が定型化、効率化される。その際に、不正使用が見逃されるリスクを低減するためには、不正使用の疑いがある取引を漏れなく検出できるように、不正使用の疑いがある取引を幅広く拾えるルールやモデルを採用することが好ましいが、その一方で、あまり多くの取引を不正使用の可能性があると判定すると、正常な取引が調査の対象となるケースが増加して、スムーズな決済に支障が生じてしまうことが懸念される。

こうした課題に対処するために、現在運用されている不正検知サーバでは、ルールベースやスコアリングモデルによって不正使用の疑いがあるとされた取引を直ちに不正使用と判定するのではなく、これらの取引に関する情報をクレジットカード会社の信用管理担当者等が確認して、不正使用に該当するか否かの最終的な判定は人的に行われることが一般的である。

こうした信用管理担当者による不正使用に該当するかの判定は、信用管理担当者のこれまでの経験や、信用管理担当者が行う加盟店やクレジットカードの所有者への問合せ等の調査に依存することになるが、信用管理担当者の経験やスキルの差をどのように平準化し、かつ向上させるか、また、信用管理担当者等が行う調査等の判定作業をどのように効率化するかが課題となる。

本発明は、このような課題に対応するためになされたものであり、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定するクレジットカード会社の信用管理担当者等の判定者を支援する不正使用判定支援装置、及びクレジットカード会社の信用管理担当者等の判定者を支援する機能を備えた不正使用判定装置、ならびにこれらの装置を用いた不正使用判定の支援方法を提供することを目的とするものである。

このような課題を解決する本発明は、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する不正使用判定支援装置であって、クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知装置から、前記不正検知装置において不正使用の疑いがあると検出された取引について、前記取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを含む前記取引に関する取引情報を受け付ける取引情報受付手段と、不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記取引情報受付手段が受け付けた取引情報に含まれるルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成手段と、前記支援情報生成手段が生成した支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力手段と、を備えることを特徴とする不正使用判定支援装置である。

本発明は、不正検知装置によって不正使用の疑いがあると検出された取引について、その取引に適用されたルールと同じルールが適用された過去の取引に関する情報や、そのルールについて登録された不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報から、不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する支援情報を生成し、判定者が操作する端末に出力する。こうした支援情報が提供されることによって、クレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者の経験やスキルの差が補足されるとともに、判定者のスキルの向上にも貢献し、判定者が行う判定作業が効率化されることになる。

また、本発明は、前記支援情報生成手段は、前記ルールＩＤと関連付けられた二以上の不正判定履歴、前記ルールＩＤと関連付けられた二以上の不正判定履歴から演算した二以上の不正傾向情報、又は前記ルールＩＤと関連付けられた二以上のコメントナレッジの少なくともいずれかの情報を、所定の優先順位に基づいて選択して生成したリストを含む支援情報を生成することを特徴とすることもできる。

このように構成すると、クレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者には、不正使用に該当するかの判定の対象となる取引と類似する過去の取引に関する情報や、それらの取引の不正傾向、それらの取引が不正使用に該当するかの判定に用いられた参考情報が、支援情報として提供されることになる。

本発明は、前記判定者端末から前記判定者端末に出力された支援情報に含まれる前記リストにおいて前記判定者が選択した項目を含む、前記判定者による操作情報を受け付ける操作情報受付手段と、前記操作情報受付手段が受け付けた前記判定者が選択した項目から、前記支援情報生成手段が生成する支援情報に含まれる前記リストを生成する優先順位を決定するモデルを学習させる学習手段と、を備えることを特徴としてもよい。

このように構成すると、支援情報に含まれるリストのうち、クレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者によってよく選択されている不正使用に該当するかの判定において有効性が高いと考えられる項目が、支援情報により表示されやすくなる。

本発明は、前記支援情報生成手段が生成する支援情報に含まれる二以上の不正傾向情報のリストは、前記ルールＩＤと関連付けられた不正判定履歴の件数のうち判定者により不正使用と判定された件数の比率と、一又は二以上の前記ルールＩＤと関連付けられた不正判定履歴を所定の付加条件で絞り込んだ件数のうち判定者により不正使用と判定された件数の比率を示す情報のリストであり、前記支援情報生成手段が生成する支援情報に含まれる二以上のコメントナレッジのリストは、判定者によって入力された不正使用を判定するための参考情報又は不正使用を判定するために行った調査に関する情報から生成された情報のリストであることを特徴としてもよい。

このように構成すると、クレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者には、不正使用に該当するかの判定に有効な、具体性のある活用しやすい支援情報が提供される。

また、本発明は、前記判定者端末に出力された支援情報の表示画面において、前記判定者が入力又は選択した絞込み条件を決定するための情報を受け付ける絞込み条件受付手段と、前記取引情報受付手段が受け付けた取引情報に含まれるルールＩＤと関連付けて格納され、かつ前記絞込み条件受付手段が受け付けた情報から決定される絞込み条件に該当する不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための第２の支援情報を生成する第２の支援情報生成手段と、前記第２の支援情報を前記判定者端末に出力させる第２の支援情報出力手段と、を備えることを特徴とすることもできる。

このように構成すると、支援情報を閲覧したクレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者による絞込みのための操作によって、対象となる取引について、より判定者の参考になる可能性が高い情報に絞り込んだ支援情報を提供することが可能になる。

本発明は、前記絞込み条件受付手段が前記表示画面において入力されたテキストデータを絞込み条件を決定するための情報として受け付けると、前記テキストデータを解析して、過去に絞込み条件を決定するための情報として受け付けたテキストデータから生成された二以上の絞込み条件から、いずれかの絞込み条件を前記第２の支援情報の生成に用いるための絞込み条件に決定する絞込み条件決定手段を備えることを特徴としてもよい。

このように構成すると、支援情報として表示されたいずれかの項目を選択する操作ではなく、クレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者が自由に入力した語句や自然文からも、対象となる取引について、より判定者の参考になる可能性が高い情報に絞り込んだ支援情報を提供することが可能になる。

また、本発明は、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する機能を備えた不正使用判定装置として特定することもできる。

本発明に係る不正使用判定装置は、クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知手段と、前記不正検知手段によって不正使用の疑いがあると検出された取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを特定するルールＩＤ特定手段と、不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記ルールＩＤ特定手段が特定したルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成手段と、前記支援情報生成手段が生成した支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力手段と、を備えることを特徴とする不正使用判定装置である。

また、本発明に係る不正使用判定装置は、先に説明した本発明に係る不正使用判定支援装置の各々の構成に対応する不正使用判定装置として特定することもできる。

本発明は、本発明に係る不正使用判定支援装置によって実行される不正使用判定の支援方法として特定することもできる。

本発明に係る不正使用判定支援装置によって実行される不正使用判定の支援方法は、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する不正使用判定支援装置が、クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知装置から、前記不正検知装置において不正使用の疑いがあると検出された取引について、前記取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを含む前記取引に関する取引情報を受け付ける取引情報受付ステップと、前記不正使用判定支援装置が、不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記取引情報受付ステップで受け付けた取引情報に含まれるルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成ステップと、前記不正使用判定支援装置が、前記支援情報生成ステップで生成された支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力ステップと、を有することを特徴とするクレジットカードの不正使用判定の支援方法である。

本発明に係る不正使用判定支援装置によって実行される不正使用判定の支援方法は、先に説明した本発明に係る不正使用判定支援装置の各々の構成によって実行される不正使用判定の支援方法として特定することもできる。

本発明は、本発明に係る不正使用判定装置によって実行される不正使用判定の支援方法として特定することもできる。

本発明に係る不正使用判定装置によって実行される不正使用判定の支援方法は、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する機能を備えた不正使用判定装置が、クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知ステップと、前記不正使用判定装置が、前記不正検知ステップで不正使用の疑いがあると検出された取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを特定するルールＩＤ特定ステップと、前記不正使用判定装置が、不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記ルールＩＤ特定ステップで特定されたルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成ステップと、前記不正使用判定装置が、前記支援情報生成ステップで生成された支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力ステップと、を有することを特徴とするクレジットカードの不正使用判定の支援方法である。

本発明に係る不正使用判定装置によって実行される不正使用判定の支援方法は、先に説明した本発明に係る不正使用判定支援装置の各々の構成に対応する不正使用判定装置によって実行される不正使用判定の支援方法として特定することもできる。

本発明によると、クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定するクレジットカード会社の信用管理を担当するオペレータ等の判定者に対して、不正使用の疑いがあると検知された取引について、その取引と類似性が高い取引に関する情報や、その取引と関連性が高い不正使用の判定に用いられる参考情報が提供されるので、判定者による経験やスキルの差が補足され、かつ判定者のスキル向上にも貢献するとともに、判定者が行う調査等の判定作業の効率化が促進される効果が期待できる。

本発明によって、クレジットカードの不正使用の検知が高度化かつ効率化されると、クレジットカードの不正使用を抑止する社会的な効果も期待することができる。

現在の一般的なクレジットカードの不正使用を検知する仕組みの概要を示す図である。 本発明によってクレジットカードの不正使用を検知する仕組みの概要を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置の構成の一例を示すブロック図である。 図３のブロック図における、支援情報の生成と自動学習に関連する部分の詳細を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置による、支援情報生成の処理フローの例を示すフローチャートである。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、判定者端末に出力される支援情報の表示画面の例を示す第１の図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、判定者端末に出力される支援情報の表示画面の例を示す第２の図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、不正使用の疑いが検知された取引の支援情報が生成される流れの例を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、判定者の選択操作で支援情報の絞込みが行われる流れの第１の例を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、判定者の選択操作で支援情報の絞込みが行われる流れの第２の例を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置において、判定者の選択操作で不正使用判定ナレッジが自動学習される流れの例を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、判定者のテキスト入力で支援情報の絞込みが行われる流れの例を示す図である。 本発明に係る不正使用判定支援装置によって、判定者のテキスト入力で支援情報が生成される流れの例を示す図である。

本発明を実施するための形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明は、本発明の実施形態の一例を示したものであって、本発明はここに示した実施形態に限定されるものではない。

図１を用いて、現在の一般的なクレジットカードの不正使用を検知する仕組みの概要について説明する。

クレジットカードの加盟店で商品の購入代金やサービスの利用代金をクレジットカートで決済しようとする場合には加盟店に設置された加盟店端末（ＣＡＴ端末）から、あるいは、クレジットカードによるキャッシングが可能なＡＴＭでキャッシングを行おうとする場合にはＡＴＭから、クレジットカードの取引データがクレジットカード会社等のオーソリシステムに送信される。オーソリシステムは取引データを受信した取引がクレジットカードの不正使用に該当するかを判定するために、不正検知装置に取引データを引き渡す。

不正検知装置には、クレジットカード会員の取引情報や会員情報がデータベースに格納されている。また、不正使用に該当するかの判定に用いられるルールやスコアリングモデルも格納され、受信した取引データと同じ会員の過去の取引情報等にルールやスコアリングモデルを適用して、不正使用の疑いがある取引を検出する。不正使用の疑いがあるとして検出された取引については、取引の詳細情報が信用管理を担当するオペレータ等の判定者が操作する判定者端末に不正使用疑い情報として出力される。

不正使用疑い情報を確認した判定者は、判定者の過去の経験等に基づき、また、判定者が必要と考えれば加盟店やクレジットカードの所有者に連絡して確認をとる等の調査を行って、不正使用の疑いがある取引が実際に不正であるか否かを判定する。判定者による判定結果は判定者端末から不正検知装置に入力され、オーソリシステムに返信され、さらに、オーソリシステムから加盟店端末やＡＴＭ等にオーソリ結果として返信される。加盟店端末やＡＴＭでは、受信したオーソリ結果から、決済やキャッシングを受け付けるか否かを判断する。

以上のように、現在の一般的なクレジットカードの不正使用を検知する仕組みでは、不正使用に該当するかの判定は、ルールベースやスコアリングモデルを用いて検出された不正疑い取引を対象にして、最終的には信用管理を担当するオペレータ等の判定者の人的判断によって行われている。こうした判定の正確性は、判定者の経験やスキルに依存する部分が大きいが、判定者の経験やスキルのみに依存することなく、安定的かつ効率的に不正使用に該当するかを判定する仕組みが求められるところである。

次に、図２を用いて、本発明によってクレジットカードの不正使用を検知する仕組みの概要について説明する。

本発明を用いる場合も、不正検知装置が不正使用の疑いがある取引を検出し、判定者端末に不正使用疑い情報を出力して、判定者による判定結果が不正検知装置に入力される流れは、図１を用いて説明した現在の一般的な仕組みと同じであるが、本発明では、本発明に係る不正使用判定支援装置に不正使用の疑いがある取引に関する情報が、不正検知装置から不正使用調査データとして引き渡され、不正使用判定ナレッジを用いて判定者が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成し、判定者端末に出力する点が相違している。

本発明に係る不正使用判定支援装置で用いられる不正使用判定ナレッジには、過去に不正使用の疑いがあると検出された取引に関する情報や、不正使用に該当するかの判定に有効と考えられる注意事項や、判定者が行った調査等に関する判定者が入力したコメント等の情報が蓄積されている。本発明では、不正検知装置が不正使用の疑いがあると検出した取引について、適用されたルールを識別するルールＩＤを不正検知装置から不正使用判定支援装置に引き渡し、不正使用判定支援装置では、このルールＩＤと関連付けられた不正使用判定ナレッジから、判定者によく参照されている等の理由から優先順位が高い情報を選択して、支援情報として判定者端末に出力する。

判定者端末に出力される支援情報には、不正使用判定ナレッジから選択された過去の取引情報や判定者が入力したコメント等が含まれているが、判定者がいずれかの項目を選択する操作を行うと、その項目の詳細情報が出力されたり、その項目と関連性が高い情報にさらに絞込みが行われた支援情報が出力されたりする等の処理に加えて、選択された項目の優先順位が上がるように、不正使用判定支援装置で自動的に不正使用判定ナレッジの学習が行われる。本発明によると、このように不正使用に該当するかの判定に有益な支援情報が判定者に提供されることによって、判定者の経験やスキルのみに依存することなく、安定的かつ効率的に不正使用に該当するかを判定する仕組みが提供されることになる。

図３は、本発明に係る不正使用判定支援装置の構成の一例を示している。図３において、不正使用判定支援装置１０が本発明に係る不正使用判定支援装置に、不正使用判定支援装置１０と不正検知装置２０を一体で捉えた不正使用判定システム３０が本発明に係る不正使用判定装置に対応する。

不正使用判定支援装置１０は、不正検知装置２０とのデータの受け渡しが可能で、判定者端末５０への情報の出力が可能なコンピュータであって、ＣＰＵ、メインメモリ、ＨＤＤ等の補助記憶装置が備えられている。補助記憶装置に格納されたプログラムがメインメモリに読み出され、ＣＰＵで演算処理を実行することによって、不正使用判定支援装置１０の所定の機能が実現される。

不正使用判定支援装置１０を構成するコンピュータの物理的な構成は特に限定されるものではなく、本発明における不正使用判定支援に関する機能に加えて、不正検知装置２０に対応する機能を含めた、その他の機能が同一のコンピュータに備えられるものであってもよい。また、不正使用判定支援装置１０に備えられる各々の機能は、一台のコンピュータによって実現されるものであってもよいし、複数のコンピュータを用いて実現されるものであってもよい。

不正使用判定支援装置１０の支援情報生成部１１、自動学習部１２、言語解析部１３は、いずれも機能的に特定されるものであって、ＨＤＤ等の補助記憶装置に格納された各部の機能に対応するプログラムがメインメモリに読み出され、ＣＰＵで演算処理を実行することによって、各部に対応する機能が実現される。

不正使用判定支援装置１０の判定履歴格納部１４、学習データ格納部１５には、それぞれＨＤＤ等の補助記憶装置の所定の記憶領域が割り当てられる。これらの記憶領域は一台のコンピュータに設けられることを必須の要件とするものではなく、複数のコンピュータやストレージに設けられるものであってもよい。

不正検知装置２０は、不正使用判定支援装置１０及びオーソリスシステム４０とのデータの受け渡しが可能で、判定者端末５０への情報の出力が可能なコンピュータであって、ＣＰＵ、メインメモリ、ＨＤＤ等の補助記憶装置が備えられている。補助記憶装置に格納されたプログラムがメインメモリに読み出され、ＣＰＵで演算処理を実行することによって、不正検知装置２０の所定の機能が実現される。

不正検知装置２０を構成するコンピュータの物理的な構成は特に限定されるものではなく、不正使用の疑いがある取引を検知する機能に加えて、不正使用判定支援装置１０に対応する機能を含めた、その他の機能が同一のコンピュータに備えられるものであってもよい。また、不正検知装置２０に備えられる各々の機能は、一台のコンピュータによって実現されるものであってもよいし、複数のコンピュータを用いて実現されるものであってもよい。

不正検知装置２０のオーソリ受付部２１、不正疑い検出部２２、判定処理部２３は、いずれも機能的に特定されるものであって、ＨＤＤ等の補助記憶装置に格納された各部の機能に対応するプログラムがメインメモリに読み出され、ＣＰＵで演算処理を実行することによって、各部に対応する機能が実現される。

不正検知装置２０のルール格納部２４、取引情報格納部２５には、それぞれＨＤＤ等の補助記憶装置の所定の記憶領域が割り当てられる。これらの記憶領域は一台のコンピュータに設けられることを必須の要件とするものではなく、複数のコンピュータやストレージに設けられるものであってもよい。

オーソリシステム４０は、クレジットカードの加盟店の加盟店端末（ＣＡＴ端末）やクレジトカードによるキャッシングが可能なＡＴＭ等から取引データを受け付けて、クレジットカードの使用を承認してよいかどうかのオーソリ結果を返信する機能を備えるとともに、不正検知装置２０とのデータの受け渡しが可能なコンピュータシステムであるが、その構成は特に限定されるものではない。

判定者端末５０には、パーソナルコンピュータ等のネットワーク端末が用いられるが、不正使用判定支援装置１０及び不正検知装置２０とのデータの入出力が可能な端末であれば、その構成は特に限定されるものではない。

続いて、不正使用判定支援装置１０及び不正検知装置２０の動作について、不正使用判定支援装置１０については図４のブロック図の詳細図と図５のフローチャート等も参照しながら、以下に詳細に説明する。

不正検知装置２０のオーソリ受付部２１で、オーソリシステム４０から、クレジットカードの加盟店の加盟店端末（ＣＡＴ端末）やクレジトカードによるキャッシングが可能なＡＴＭ等から送信された取引データを受け付けると、受け付けた取引データに係る取引がクレジットカードの不正使用に該当するかを判定するために、不正疑い検出部２２が起動される。

不正疑い検出部２２では、オーソリ受付部２１が受け付けた取引データに、ルール格納部２４に格納されたルールを適用して、取引データに係る取引が不正使用の疑いがある取引に該当するかを判断する。ここでの判断はルールベースを基本に行われ、取引情報格納部２５に格納された同じ会員の過去の取引情報等を参照しながら、所定の時間内に所定の回数や金額を超える取引が繰り返されている、前回の取引時間から物理的に移動が困難な場所にある加盟店から受け付けた取引データである、といった所定のルールに該当する場合は、不正使用の疑いがある取引と判断される。不正疑い検出部２２で不正使用の疑いがある取引として検出された取引については、どのルールが適用されて不正使用の疑いがあると判断されたのか、適用されたルールを識別するルールＩＤが特定される。

また、オーソリ受付部２１が受け付けた取引データや取引情報格納部２５に格納された同じ会員の過去の取引情報等を所定のスコアリングモデルに適用してスコアを算出し、不正使用の可能性を示すスコアが所定の閾値を超える場合は、不正使用の疑いがある取引と判断することとしてもよいが、こうしたスコアリングモデルによって検出されたケースについても、スコアリングモデルによる判断をルールの一つと規定することによって、ルールＩＤを特定することができる。

不正疑い検出部２２で不正使用の疑いがある取引が検出されると、判定処理部２３が起動されて、検出された取引に関する情報が不正使用疑い情報として、信用管理を担当するオペレータ等の判定者が操作する判定者端末５０に出力される。

判定者端末５０に出力された不正使用疑い情報に係る取引が不正使用に該当するかを判定者が判定すると、判定者端末５０に入力した判定結果が判定処理部２３で受け付けられる。この判定結果は、オーソリ受付部２１からオーソリシステム４０に返信されるとともに、判定の対象となった取引データとあわせて取引情報格納部２５に格納される。尚、不正使用の疑いがある取引とはされなかった取引データについても、以後に受け付ける取引の判断に用いられることがあるので、取引情報格納部２５に格納される。

不正疑い検出部２２で不正使用の疑いがある取引として検出された取引の取引データについては、加盟店や処理日等の少なくともその一部と、この取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを含む不正使用調査データが、判定処理部２３から不正使用判定支援装置１０に引き渡されて、不正使用判定支援装置１０の判定履歴格納部１４に不正判定履歴として格納される。さらに、この取引について不正使用に該当するかの判定が行われると、不正使用であればその種別（偽造カードの利用、盗難カードの利用等）とその手口に関連して判定者が判定者端末５０から入力したコメント（・・・で高額購入を繰り返していた、・・・を調査して盗難カードと判断した等）が、判定処理部２３から不正使用判定支援装置１０に引き渡されて、判定履歴格納部１４に格納された該当する取引の不正判定履歴に書き込まれる。

判定者端末５０に出力された不正使用疑い情報に対しては、判定者による不正使用に該当するかの判定を支援するための支援情報が不正使用判定支援装置１０から提供されるが、支援情報を判定者端末５０に出力するためのトリガは特に限定されるものではなく、例えば、判定者が判定者端末５０に出力されたいずれかの不正使用疑い情報を選択する操作を行うと、判定者端末５０から不正使用判定支援装置１０の支援情報生成部１１に選択された不正使用疑い情報に係る取引の支援情報の生成が要求されることとしてもよいし、不正検知装置２０の判定処理部２３が判定者端末５０に不正使用疑い情報を出力させる処理とあわせて、不正使用判定支援装置１０の支援情報生成部１１に不正使用疑い情報に係る取引の支援情報の生成が要求されることとしてもよい。

支援情報の生成が要求された取引について、支援情報生成部１１は、不正検知装置２０の判定処理部２３から受け付けたその取引に係る不正使用調査データに含まれるルールＩＤを特定して（図５のＳ１）、同じルールＩＤによって不正使用の疑いがあると検出された過去の取引に関する不正判定履歴を判定履歴格納部１４から読み出して生成した不正判定履歴のリストや、同じルールＩＤに関連する取引について不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として判定者によって登録されたコメントナレッジを学習データ格納部１５から読み出して生成したコメントナレッジのリストからなる支援情報生成する（図５のＳ２）。

ここで生成される不正判定履歴のリストやコメントナレッジのリストに表示される項目は、所定の優先順位に基づいて選択されるが、この優先順位を決定するモデルは、過去に判定者がこれらのリストの中から情報の絞込みや詳細情報の表示のために選択した判定者端末５０における操作から、自動学習部１２によって自動的に学習されている。

支援情報生成部１１で生成された支援情報は判定者端末５０に出力されるが（図５のＳ３）、判定者端末５０に出力される画面の一例が、図６及び図７である。両者は同じ支援情報を出力した画面であるが、図７は、図６の不正判定履歴リストの一部をスクロールした状態となっている。

これらの画面の例において、１のスペースは、後に説明する絞込み条件等をテキストで入力できる入力欄である。２には、判定の対象となる不正使用の疑いがある取引に適用されたルールのルールＩＤが、コンディション（絞込みの条件）として表示されている。

３の不正傾向サマリには、２に表示されたルールＩＤが適用された過去の不正判定履歴のうち、判定者によって不正使用と判定された比率と、２に表示されたルールＩＤが適用された過去の不正判定履歴を、処理日や連携ルールＩＤ（同一会員の過去の取引で不正の疑いがあると検出された取引に適用されたルールのルールＩＤ）等の付加条件で絞り込んだ取引を対象に、判定者によって不正使用と判定された比率の、不正使用の傾向を示す二以上の不正傾向情報のリストが表示されている。ここに表示される各々の不正傾向情報は、判定履歴格納部１４に格納された不正判定履歴１４１（図４参照）の件数から演算され、どの不正傾向情報をリストに掲載するか、どの不正傾向情報をリストの上位に掲載するかは、学習データ格納部１５に格納された優先順位決定モデル１５３（図４参照）に基づいて決定される。

４のコメントナレッジリストには、２に表示されたルールＩＤが適用される取引が不正使用に該当するかの判定に有益な、不正使用を判定するための参考情報や、不正使用を判定するために判定者が行った調査に関する情報等からなる、二以上のコメントナレッジのリストが表示されている。これらのコメントナレッジのリストは、判定者端末５０から判定者が入力した情報が学習データ格納部１５にコメントナレッジ１５１（図４参照）として格納された情報を読み出して生成するが、どのコメントナレッジをリストに掲載するか、どのコメントナレッジをリストの上位に掲載するかは、学習データ格納部１５に格納された優先順位決定モデル１５３に基づいて決定される。

５の不正判定履歴リストには、２に表示されたルールＩＤが適用された過去の不正判定履歴からなる、二以上の不正判定履歴のリストが表示されている。これらの不正判定履歴のリストは、判定履歴格納部１４に格納された不正判定履歴１４１の中から、２に表示されたルールＩＤが関連付けられた不正判定履歴１４１を選択して生成するが、どの不正判定履歴をリストに掲載するか、どの不正判定履歴をリストの上位に掲載するかは、学習データ格納部１５に格納された優先順位決定モデル１５３に基づいて決定される。

こうした支援情報を生成する支援情報生成部１１の動作について、図４を用いて詳述する。判定履歴格納部１４には、不正検知装置２０から受け付けた、不正検知装置２０において不正使用の疑いがあると検出された各々の取引に関する情報が、その取引に適用されたルールのルールＩＤが関連付けられた不正判定履歴１４１として格納されている。あるルールが適用された取引が不正使用に該当するかの判定に判定者が有益と考える参考情報や調査方法等の情報が判定者端末５０から入力されると、自然文で入力されたテキストデータの意味を言語解析部１３で解析し、自動学習部１２が所定の形式に適合するコメントナレッジに変換して、対象となるルールのルールＩＤが関連付けられたコメントナレッジ１５１として学習データ格納部１５に格納する。

判定者端末５０に出力する支援情報を支援情報生成部１１が生成する際には、支援情報の対象となる不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤに対して、そのルールＩＤが関連付けられた不正判定履歴１４１を判定履歴格納部１４から選択し、これに学習データ格納部１５の優先順位決定モデル１５３を適用して、不正判定履歴リストに掲載する二以上の不正判定履歴とその掲載順序を決定する。

また、選択された不正判定履歴１４１の件数に対して、その中で判定者によって不正使用に該当すると判定された取引の件数の比率を演算するとともに、これらを付加条件により絞り込んだ場合の比率（図６及び図７の例では、処理日、連携ルールＩＤ、加盟店の３つの付加条件で絞り込んだ比率）を演算して、不正傾向サマリに不正傾向情報のリストとして掲載するが、ここでも学習データ格納部１５の優先順位決定モデル１５３を適用して、どのような付加条件によって絞り込んだ場合の比率を採用するか、不正傾向サマリに掲載する二以上の不正傾向情報とその掲載順序を決定する。

さらに、支援情報の対象となる不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤに対して、そのルールＩＤが関連付けられたコメントナレッジ１５１を学習データ格納部１５から選択し、これに学習データ格納部１５の優先順位決定モデル１５３を適用して、コメントナレッジリストに掲載する二以上のコメントナレッジとその掲載順序を決定する。

図８を用いて、ここまでの流れについて整理するが、前提として、この後の説明に用いる図８−１３において、これらの図に示されている不正使用判定ナレッジは、図４の判定履歴格納部１４と学習データ格納部１５に対応するものである。また、これらの図に示されている支援情報生成ＡＩ（学習を繰り返しながら支援情報を生成する、いわゆる人工知能）は、図４の支援情報生成部１１と自動学習部１２、言語解析部１３に対応するものである。

オーソリの対象となる取引データにルールベースを適用して、不正使用の疑いがある取引であると判断されると、適用されたルールを識別するルールＩＤを含む不正使用の疑いがある取引に関する不正使用調査データが、支援情報生成ＡＩに引き渡される。支援情報生成ＡＩでは不正使用判定ナレッジを用いて、判定者による不正使用の判定に用いられる不正傾向サマリ、コメントナレッジリスト、不正対応履歴リストが含まれた支援情報を生成して、不正使用の疑いがある取引が不正取引に該当するかを判定する判定者に提供する。

続いて、支援情報の絞込みについて説明する。図６及び図７に例示した支援情報の表示画面では、不正傾向サマリ、コメントナレッジリスト、不正対応履歴リストにそれぞれ複数の項目が表示されているが、判定者端末５０でこれらの項目を選択する操作を行うことによって、選択した項目に関する情報の詳細表示や（例えば、コメントナレッジリストのいずれかの項目を選択する操作を行うと、選択された項目のコメントに関するさらに詳しい情報が表示され、不正対応履歴リストのいずれかの項目を選択する操作を行うと、選択された項目、すなわち選択された取引に関するさらに詳しい情報が表示される）、選択した項目を絞込み条件として対象を絞り込んで生成した支援情報の再表示（例えば、付加条件で絞り込まれた不正傾向サマリのいずれかの不正傾向情報の項目を選択する操作を行うと、その付加条件に該当する取引に対象を絞り込んで生成した支援情報が再表示され、コメントナレッジリストの不正使用を判定するために行った調査に関するいずれかの項目を選択する操作を行うと、選択された項目の調査を行った取引に対象を絞り込んで生成した支援情報が再表示される）を行うことができる。

すなわち、判定者端末５０で、支援情報の表示画面に表示されたいずれかの絞込み条件に該当する項目を選択する操作が行われると、これを受け付けた（図５のＳ４がＹｅｓ）不正使用判定支援装置１０の支援情報生成部１１では、不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤが関連付けられ、かつ、選択された絞込み条件にも該当する不正判定履歴１４１を判定履歴格納部１４から選択し、これに学習データ格納部１５の優先順位決定モデル１５３を適用して、再表示される不正判定履歴リストに掲載する二以上の不正判定履歴とその掲載順序を決定する。

同様にして、絞込み条件を加えて選択された不正判定履歴１４１の件数に対して、その中で判定者によって不正使用に該当すると判定された取引の件数の比率を演算するとともに、これらを付加条件によりさらに絞り込んだ場合の比率を演算して、再表示される不正傾向サマリに不正傾向情報のリストとして掲載するが、ここでも学習データ格納部１５の優先順位決定モデル１５３を適用して、どのような付加条件によって絞り込んだ場合の比率を不正傾向情報に採用するか、不正傾向サマリに掲載する二以上の不正傾向情報とその掲載順序を決定する。

さらに同様にして、不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤが関連付けられ、かつ、選択された絞込み条件にも該当するコメントナレッジ１５１を学習データ格納部１５から選択し、これに学習データ格納部１５の優先順位決定モデル１５３を適用して、再表示されるコメントナレッジリストに掲載する二以上のコメントナレッジとその掲載順序を決定する。

以上により決定された情報からなる不正判定履歴リスト、不正傾向サマリ、コメントナレッジリストが含まれた、判定者端末５０に再表示される支援情報が生成され（図５のＳ７）、判定者端末５０に出力される（図５のＳ８）。こうした絞込み条件を指定した支援情報の再表示によって、不正使用に該当するかを判定する取引により近い条件に絞り込んだ支援情報を、判定者に提供することが可能になる。

図９は、不正傾向サマリの付加条件で絞り込まれたいずれかの不正傾向情報の項目を選択する操作が行われた場合の流れを示しているが、例えば、図６及び図７に例示した支援情報の不正傾向サマリで「処理日：２０１６／０７」の項目が選択されると、不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤが関連付けられていることに加えて、処理日が２０１６年７月に該当する不正判定履歴をコンディション全体に設定した不正傾向サマリや不正対応履歴リスト、２０１６年７月によく参照されているコメントに絞り込んだコメントナレッジリストを含む支援情報が不正使用判定ナレッジから生成され、判定者端末５０に再表示される。

図１０は、コメントナレッジリストの不正使用を判定するために行った調査に関するいずれかの項目を選択する操作が行われた場合の流れを示しているが、例えば、図６及び図７に例示した支援情報のコメントナレッジリストで「今月Ｘストアで取引があったか？」という調査に関する項目が選択されると、不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤが関連付けられていることに加えて、「今月Ｘストアで取引があったか？」という調査項目が支援情報において選択された取引の不正判定履歴をコンディション全体に設定した不正傾向サマリや不正対応履歴リスト、「今月Ｘストアで取引があったか？」という調査項目が支援情報において選択された取引の際によく参照されているコメントに絞り込んだコメントナレッジリストを含む支援情報が不正使用判定ナレッジから生成され、判定者端末５０に再表示される。

尚、こうした判定者が支援情報に表示された絞込み条件の項目を選択した情報は、図４に示したように、支援情報生成部１１から自動学習部１２に引き渡され、学習データ格納部１５の操作ナレッジ１５２に格納されるとともに、どのような条件で表示された支援情報でどの項目が選択されたかという情報を用いて、判定者により選択されやすい項目が優先的に表示されやすいように、優先順位決定モデル１５３を学習させる。こうした優先順位決定モデル１５３の学習には、いわゆる人工知能（ＡＩ）を活用することとすればよい。

図１１は、判定者の選択操作で不正使用判定ナレッジが自動学習される流れを示したものであるが、絞込み条件を選択する操作の他にも、コメントナレッジや不正判定履歴の詳細情報を表示するためにいずれかの項目を選択する操作を行った場合も、ある条件で表示された支援情報の中で判定者が参考にしやすい項目として、支援情報生成ＡＩ（図３及び図４では自動学習部１２）による不正使用判定ナレッジ（図４では優先順位決定モデル１５３）の自動学習に用いられる。

支援情報に表示される項目の優先順位の決定は、優先順位決定モデル１５３を適用して行われるが、前述の「『今月Ｘストアで取引があったか？』という調査項目が選択された取引」のような条件で絞り込む際には、操作ナレッジ１５２に格納された判定者による過去の選択操作に関する情報も用いられることになる。

支援情報の絞込みは、判定者による自由な語句や自然文の入力によって行うこともできる。図６及び図７に例示した支援情報の表示画面には、絞込み条件等をテキストで入力できる入力欄１が設けられているが、ここに判定者が絞り込みをしたい何らかの条件、例えば「盗難カード」「７月分の取引」「同じ加盟店の取引」等のテキストデータを入力すると、入力されたテキストデータが判定者端末５０から不正使用判定支援装置１０に送信されて、絞込み条件の入力が受け付けられる（図５のＳ５がＹｅｓ）。

不正使用判定支援装置１０では言語解析部１３が起動されて、入力を受け付けた絞込み条件を特定できるように、言語解析を実行する（図５のＳ６）。具体的には、受け付けたテキストデータに専用の辞書を適用して、形態素解析を行うとともに支援情報生成部１１や自動学習部１２で解釈可能な語句に置き換えて、過去に登録されたコメントナレッジ１５１や操作ナレッジ１５２と同一のものと判断するか、新たなコメントナレッジ１５１や操作ナレッジ１５２として、所定の形式で学習データ格納部１５に登録する。

このようにして、受け付けたテキストデータを解析して、支援情報生成部１１で再表示する支援情報を生成するための絞込み条件が特定されると、その後は先に説明した絞込み条件に該当する項目が選択された場合と同様に、再表示される支援情報が生成され（図５のＳ７）、判定者端末５０に出力される（図５のＳ８）。

図１２は、判定者のテキスト入力で支援情報の絞込みが行われる流れの例を示しているが、所定の入力欄に入力されたテキストデータを解析して絞込み条件が特定されると、不正使用に該当するかを判定する取引に適用されたルールＩＤが関連付けられていることに加えて、特定された絞込み条件で絞り込んだ不正判定履歴をコンディション全体に設定した不正傾向サマリや不正対応履歴リスト、特定された絞込み条件に該当するコメントナレッジリストを含む支援情報が不正使用判定ナレッジから生成され、判定者端末５０に再表示される。

以上に説明した項目の選択やテキスト入力による支援情報の絞込みによる再表示は、再表示された支援情報についてさらに実行することも可能であり、支援情報の終了操作が行われるまで（図５のＳ９がＹｅｓ）、絞込みを繰り返すことができる。

尚、図１３に示したように、判定者端末５０に表示されている支援情報を一旦クリアすることも可能であり、支援情報が表示されていない状態で、判定者によって絞込み条件の入力欄に絞込み条件がテキストデータで入力された場合には、対象となる取引が特定されていない状態となるため、ルールＩＤとの関連は考慮されず、入力されたテキストデータを解析して特定された絞込み条件のみによって絞り込んだ不正判定履歴をコンディション全体に設定した不正傾向サマリや不正対応履歴リスト、関連付けられたルールＩＤに関わらず特定された絞込み条件に該当するコメントナレッジリストを含む支援情報が不正使用判定ナレッジから生成され、判定者端末５０に表示される。

１０ 不正使用判定支援装置
１１ 支援情報生成部
１２ 自動学習部
１３ 言語解析部
１４ 判定履歴格納部
１４１ 不正判定履歴
１５ 学習データ格納部
１５１ コメントナレッジ
１５２ 操作ナレッジ
１５３ 優先順位決定モデル
２０ 不正検知装置
２１ オーソリ受付部
２２ 不正疑い検出部
２３ 判定処理部
２４ ルール格納部
２５ 取引情報格納部
３０ 不正使用判定システム
４０ オーソリシステム
５０ 判定者端末

Claims (9)

1. クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する不正使用判定支援装置であって、
   クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知装置から、前記不正検知装置において不正使用の疑いがあると検出された取引について、前記取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを含む前記取引に関する取引情報を受け付ける取引情報受付手段と、
   不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記取引情報受付手段が受け付けた取引情報に含まれるルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成手段と、
   前記支援情報生成手段が生成した支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力手段と、
   を備えることを特徴とする不正使用判定支援装置。
2. 前記支援情報生成手段は、前記ルールＩＤと関連付けられた二以上の不正判定履歴、前記ルールＩＤと関連付けられた二以上の不正判定履歴から演算した二以上の不正傾向情報、又は前記ルールＩＤと関連付けられた二以上のコメントナレッジの少なくともいずれかの情報を、所定の優先順位に基づいて選択して生成したリストを含む支援情報を生成すること
   を特徴とする請求項１記載の不正使用判定支援装置。
3. 前記判定者端末から前記判定者端末に出力された支援情報に含まれる前記リストにおいて前記判定者が選択した項目を含む、前記判定者による操作情報を受け付ける操作情報受付手段と、
   前記操作情報受付手段が受け付けた前記判定者が選択した項目から、前記支援情報生成手段が生成する支援情報に含まれる前記リストを生成する優先順位を決定するモデルを学習させる学習手段と、
   を備えることを特徴とする請求項２記載の不正使用判定支援装置。
4. 前記支援情報生成手段が生成する支援情報に含まれる二以上の不正傾向情報のリストは、前記ルールＩＤと関連付けられた不正判定履歴の件数のうち判定者により不正使用と判定された件数の比率と、一又は二以上の前記ルールＩＤと関連付けられた不正判定履歴を所定の付加条件で絞り込んだ件数のうち判定者により不正使用と判定された件数の比率を示す情報のリストであり、
   前記支援情報生成手段が生成する支援情報に含まれる二以上のコメントナレッジのリストは、判定者によって入力された不正使用を判定するための参考情報又は不正使用を判定するために行った調査に関する情報から生成された情報のリストであること
   を特徴とする請求項２又は３記載の不正使用判定支援装置。
5. 前記判定者端末に出力された支援情報の表示画面において、前記判定者が入力又は選択した絞込み条件を決定するための情報を受け付ける絞込み条件受付手段と、
   前記取引情報受付手段が受け付けた取引情報に含まれるルールＩＤと関連付けて格納され、かつ前記絞込み条件受付手段が受け付けた情報から決定される絞込み条件に該当する不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための第２の支援情報を生成する第２の支援情報生成手段と、
   前記第２の支援情報を前記判定者端末に出力させる第２の支援情報出力手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１乃至４いずれかに記載の不正使用判定支援装置。
6. 前記絞込み条件受付手段が前記表示画面において入力されたテキストデータを絞込み条件を決定するための情報として受け付けると、前記テキストデータを解析して、過去に絞込み条件を決定するための情報として受け付けたテキストデータから生成された二以上の絞込み条件から、いずれかの絞込み条件を前記第２の支援情報の生成に用いるための絞込み条件に決定する絞込み条件決定手段を備えること
   を特徴とする請求項５記載の不正使用判定支援装置。
7. クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する機能を備えた不正使用判定装置であって、
   クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知手段と、
   前記不正検知手段によって不正使用の疑いがあると検出された取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを特定するルールＩＤ特定手段と、
   不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記ルールＩＤ特定手段が特定したルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成手段と、
   前記支援情報生成手段が生成した支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力手段と、
   を備えることを特徴とする不正使用判定装置。
8. クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する不正使用判定支援装置が、クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知装置から、前記不正検知装置において不正使用の疑いがあると検出された取引について、前記取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを含む前記取引に関する取引情報を受け付ける取引情報受付ステップと、
   前記不正使用判定支援装置が、不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記取引情報受付ステップで受け付けた取引情報に含まれるルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成ステップと、
   前記不正使用判定支援装置が、前記支援情報生成ステップで生成された支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力ステップと、
   を有することを特徴とするクレジットカードの不正使用判定の支援方法。
9. クレジットカードを使用した取引が不正使用に該当するかを判定する判定者を支援する機能を備えた不正使用判定装置が、クレジットカードを使用した取引の取引データから、クレジットカードの不正使用の疑いがある取引を所定のルールに基づいて検出して、前記判定者が操作する判定者端末に前記取引に関する情報を出力させる不正検知ステップと、
   前記不正使用判定装置が、前記不正検知ステップで不正使用の疑いがあると検出された取引に適用されたルールを識別するルールＩＤを特定するルールＩＤ特定ステップと、
   前記不正使用判定装置が、不正使用の疑いがある取引として検出された過去の取引に関する不正判定履歴、又は不正使用の疑いがある取引が不正使用に該当するかの判定に用いられる参考情報として登録されたコメントナレッジの少なくとも一方の情報を格納する格納部から、前記ルールＩＤ特定ステップで特定されたルールＩＤと関連付けて格納された不正判定履歴又はコメントナレッジの少なくとも一方に含まれる情報を選択して、判定者が前記取引が不正使用に該当するかを判定するための支援情報を生成する支援情報生成ステップと、
   前記不正使用判定装置が、前記支援情報生成ステップで生成された支援情報を前記判定者が操作する判定者端末に出力させる支援情報出力ステップと、
   を有することを特徴とするクレジットカードの不正使用判定の支援方法。