JP2019036225A - 取引ｉｄ警告システム及び取引ｉｄ警告方法 - Google Patents

Abstract

【課題】取引ＩＤ警告方法を提供する。【解決手段】社会的行動データ及び少なくとも１つのユーザデータを含む過去行動履歴に基づいて、取引行動モードを分析する工程と、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きいかを判断する工程と、を備え、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、警告通知を送信する取引ＩＤ警告方法。【選択図】図３

Description

本発明は、取引ＩＤ警告システム及び取引ＩＤ警告方法に関し、特に、消費者行動モードを分析可能な取引ＩＤ警告システム及び取引ＩＤ警告方法に関する。

様々な形態の支払いが日々に発展するに伴って、モバイルデバイスによって商品を購入する支払行動を行う消費者は、数多くいる。しかし、消費者のモバイルデバイスが悪意のある第三者に取得される場合、この悪意のある第三者がこのモバイルデバイスによって盜用することは、容易である。

このため、如何にモバイルデバイスと消費者とのＩＤ対応認識を向上させるかは、現在解決すべき問題の一つである。

本発明の一態様は、社会的行動データ及び少なくとも１つのユーザデータを含む過去行動履歴に基づいて、取引行動モードを分析するための行動分析モジュールと、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きいかを判断するＩＤ警告モジュールと、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、前記ＩＤ警告モジュールは、警告通知を送信する取引警告サーバーを備える取引ＩＤ警告システムである。

本発明の他の態様は、社会的行動データ及び少なくとも１つのユーザデータを含む過去行動履歴に基づいて、取引行動モードを分析する工程と、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きいかを判断する工程と、を備え、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、警告通知を送信する取引ＩＤ警告方法である。

以上のように、本発明による取引ＩＤ警告システム及び取引ＩＤ警告方法は、社会的行動データ、ユーザデータ、モバイルデバイスの所在位置及びイベント行動等の情報に基づいて、ユーザー自身がモバイルデバイスを持って消費するかをより精確に判断することができ、ユーザーのモバイルデバイスが他の第三者によって取得される場合、取引ＩＤ警告システム及び取引ＩＤ警告方法によって取引時に直ちにユーザーのＩＤがバインディングしたモバイルデバイスと一致しない可能性があることを判断し、一致しないのを判断する場合、支払業者に警告信号を送信してこの取引に問題が隠されている可能性があることを通知することで、ユーザーのモバイルデバイスによる支払いセキュリティを向上させることができる。

本願の一実施例による取引ＩＤ警告システムを示すブロック図である。 本願の一実施例による取引警告サーバーを示すブロック図である。 本発明の一実施例による取引ＩＤ警告方法を示す流れ図である。 本発明の一実施例による行動分析ツリー図を示す模式図である。 本発明の一実施例による行動分析ツリー図を示す模式図である。

以下、図面及び詳しい説明で本発明の精神を明らかに説明する。当業者であれば、本発明の好適な実施例を理解した上で、本発明の教示した技術によって、本発明の精神と範囲から逸脱せずに、変更や修正を加えることができる。

本文に使用される「電気的接続」とは、２つ又は、複数の素子が互いに直接的に実体又は電気的に接触し、又は互いに間接的に実体又は電気的に接触してもよく、また、２つ又は、複数の素子が互いに操作し又は動作してもよい。

本文に用いる「備える」、「含む」、「有する」、「含有」等は、いずれも開放的な用語であり、それを含むがそれに制限されないことを示す。

本文に用いる「及び／又は」は、前記事物の任意の１つ又は全部の組み合わせを含む。

本文に用いる用語（ｔｅｒｍｓ）は、特に説明のない限り、通常、この分野で、この開示の内容と特殊内容に使用される各用語の一般的な意味を持つ。当業者へ本開示に関する記述に対する規定外の案内を提供するように、本開示を記述するためのある用語について、以下又はこの明細書の別所で検討する。

図１〜２を参照されたい。図１は、本願の一実施例による取引ＩＤ警告システム１００を示すブロック図である。図２は、本願の一実施例による取引警告サーバー２０を示すブロック図である。本実施例において、取引ＩＤ警告システム１００は、行動分析モジュール２１と、ＩＤ警告モジュール２３と、を含む取引警告サーバー２０を備える。一実施例において、図２に示すように、取引警告サーバー２０は、分析結果記憶モジュール２５、社会的行動収集モジュール２７及び行動記憶モジュール２９を更に含む。一実施例において、取引警告サーバー２０は、サーバー、コンピュータ又はその他の計算及び／又は記憶機能を持つ装置により実現されることができる。行動分析モジュール２１、ＩＤ警告モジュール２３、社会的行動収集モジュール２７は、集積回路、例えば、マイクロコントローラ（ｍｉｃｒｏ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）、マイクロプロセッサー（ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、デジタル信号プロセッサー（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ；ＡＳＩＣ）又は論理回路により実施されることができる。分析結果記憶モジュール２５及び行動記憶モジュール２９は、ハードドライブ、メモリ又はフラッシュドライブにより実施されることができる。

一実施例において、図１に示すように、取引ＩＤ警告システム１００は、取引行動収集モジュール１１と、位置検出モジュール１３と、を含むモバイルデバイス１０を更に備える。一実施例において、モバイルデバイスは、例えば、スマートフォン、タブレット及び／又は通信機能を持つ他の携帯型電子製品である。取引行動収集モジュール１１及び位置検出モジュール１３は、それぞれ又は併せて集積回路、例えば、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサー、デジタル信号プロセッサー、特定用途向け集積回路又は論理回路により実施されることができる。

一実施例において、図１に示すように、取引ＩＤ警告システム１００は、販売システム４０及び支払システム３０を更に備える。一実施例において、販売システム４０及び支払システム３０は、それぞれ又は併せてコンピュータ、タブレット、スマートフォン及び／又は通信、演算及び記憶機能を持つ他の電子製品により実現されることができる。

一実施例において、図１に示すように、販売システム４０は、店の販売の時点情報（ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｓａｌｅ；ＰＯＳ）システムであってよい。支払システム３０は、アプリケーションプロバイダーのサーバー、銀行業者用のサーバー及び／又は支払機能を提供する他の業者のサーバーであってよい。

伝統的に、ユーザーのモバイルデバイス１０にアプリケーションをダウンロードして、このアプリケーションによって消費、点収集、購入詳細の取得及び／又はタスク実行（例えば、フェイスブック（登録商標）でチェックインして点数を取得する）等の機能を行うことができる。これらの機能は、従来の技術により実現されることができるため、ここで説明しない。例えば、ユーザーは、商品を購買しようとする場合、販売システム４０にモバイルデバイス１０における支払情報（例えば、クレジットカード番号）を読み取らせるように、モバイルデバイス１０と店の販売システム４０とを通信接続することができる。また、この情報を支払システム３０に送信し、支払システム３０によってこの支払情報が正しいかを確認することができる。正しい場合、この商品に対する金額を販売システム４０に支払い、店に取引金を取得させて続いて商品をユーザーに渡し、この取引を完成する。

しかしながら、ユーザーのモバイルデバイス１０が他の第三者によって取得される場合、第三者がモバイルデバイス１０によってその他の取引行動を行い、又はユーザーの金融に関連する口座及びパスワードを盗むことは容易である。そのため、以下、取引ＩＤ警告システム１００及び取引ＩＤ警告方法３００を提供し、元の前記取引方法と合わせて、更に取引時にユーザーのＩＤがモバイルデバイス１０に一致であるかを判断する効果を達成することができる。

図１、２及び図３を併せて参照されたい。図３は、本発明の一実施例による取引ＩＤ警告方法３００を示す流れ図である。以下、前記図１、２の取引ＩＤ警告システム１００及び取引警告サーバー２０を合わせて説明し、本願のより具体的な詳細を提供する。しかし、本願は、下記の実施例に制限されない。

工程３１０において、行動分析モジュール２１は、過去行動記録に基づいて、取引行動モードを分析することに用いる。過去行動記録は、社会的行動データ及び少なくとも１つのユーザデータを含む。

一実施例において、モバイルデバイス１０は、社会的口座（例えば、フェイスブック口座）によってアプリケーションにサインインすることができる。この時、取引行動収集モジュール１１は、アプリケーションによってこのユーザーの社会的行動データ及び／又は少なくとも１つのユーザデータを取得することができる。一実施例において、社会的行動データは、例えば、このユーザーのフレンドサークル及び／又は加えたフェイスブック団体等のデータである。ユーザデータは、例えば、ユーザーのそれぞれのチェックイン場所、居住地、リビングエリア、誕生日及び／又は性別等のデータである。取引行動収集モジュール１１は、社会的行動データ及び／又は少なくとも１つのユーザデータを取引警告サーバー２０の社会的行動収集モジュール２７に送信する。社会的行動収集モジュール２７は、社会的行動データ及び／又は少なくとも１つのユーザデータを収集して、行動記憶モジュール２９に記憶することに用いる。

一実施例において、モバイルデバイス１０の位置検出モジュール１３は、モバイルデバイス１０の位置を検出して、取引警告サーバー２０に送信することに用いる。例えば、市場でビーコン（ｂｅａｃｏｎ）装置又は通信機能を持つ他の装置を布設し、モバイルデバイス１０が、ビーコン装置が信号の送信可能な範囲内にある場合、モバイルデバイス１０のアプリケーションは、ビーコン装置が送信した信号を感知して、モバイルデバイス１０の現在所在する位置を知ることができる。続いて、モバイルデバイス１０は、現在所在する位置を取引警告サーバー２０に送信する。

一実施例において、過去行動記録は、ユーザーの以前のモバイルデバイス１０の位置（例えば、消費位置）及びこのユーザーがこの位置で行ったイベント行動（例えば、消費情報）、社会的行動データ及びユーザデータを含んでよい。以下、行動分析モジュール２１が過去行動記録に基づいて、取引行動モードを分析する詳細な方法を説明する。

図４を参照されたい。図４は、本発明の一実施例による行動分析ツリー図（分析ツリー図）４００を示す模式図である。一実施例において、行動分析モジュール２１は、過去行動記録に基づいて、過去行動記録の中のそれぞれの過去のイベント行動４０１〜４０７が出現した確率Ｐを含む行動分析ツリー図４００を確立し、行動分析ツリー４００によって取引行動モードを確立する。

一実施例において、図４では、行動分析ツリー４００のルートノード（ｒｏｏｔ ｎｏｄｅ）は、イベント行動４０１の店内タスクである。つまり、行動分析モジュール２１は、ユーザーが商店に入った後、ユーザーの過去行動記録を統計又は分析し始め、持続的に記録又は統計することで、一部の行動モードが頻繁的に発生したことが認められるため、このような行動モードの発生確率が高いことを判断することができる。例えば、このユーザーが商店に入った後、イベント行動４０２の第１のスキャンタスク（例えば、第１のクイックレスポンスマトリックスコード（Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ；ＱＲ）を見つけて走査するタスク）を行う確率Ｐは７０％であり、１００元以上を消費するイベント行動４０３を行う確率Ｐは３０％であり、また、ユーザーがイベント行動４０２を行った後、イベント行動４０５の第２のスキャンタスク（例えば、第２のＱＲコード（登録商標）を見つけて走査するタスク）を行う確率Ｐは８０％であり、直接に商店を出るイベント行動４０４を行う確率Ｐは２０％であり、また、ユーザーがイベント行動４０５を行った後、３００元以上を消費するイベント行動４０７を行う確率Ｐは１０％であり、１００元以上を消費するイベント行動４０６を行う確率Ｐは９０％である。

しかし、本願の発明は、この例に制限されず、ユーザー行動を分析して行動分析ツリー４００を確立するように、ユーザーの以前のモバイルデバイス１０の位置（例えば、消費位置）及びこのユーザーがこの位置に行ったイベント行動（例えば、消費情報）、社会的行動データ及びユーザデータ等の情報を参照してもよい。

一実施例において、行動分析モジュール２１としては、状態間の遷移の確率分布を説明するように、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ）アルゴリズムを使用することで、前記の各イベント行動の発生確率Ｐを分析又は統計することができる。

これによって、行動分析モジュール２１は、このユーザーの過去行動記録に基づいて、時系列的にこのユーザーが商店に入った後に行った様々な一連の行動（例えば、商店入り、チェックイン、製品購買、商品アイテムタイプ、購買時点及び／又は消費金額等の行動）を抽出し、行動分析ツリー図４００を確立するように、一連の行動の中の各行動に続いて発生する可能性がある確率を分析することができる。行動分析ツリー図４００が確立された後、行動分析ツリー４００からこのユーザーの取引行動モード（例えば、消費金額、消費過程及び／又は消費頻度）を知ることができる。

一実施例において、分析結果記憶モジュール２５は、この取引行動モード（例えば、行動分析ツリー４００）を記憶することに用いる。

一実施例において、行動分析モジュール２１は、行動分析ツリー４００を収束するように、分析ツリー図４００に基づいて、類似する複数のイベント行動を同一のグループに分ける。ある例において、行動分析モジュール２１は、分析ツリー図４００に基づいて、一回のタスクを行う行動モード及び２回のタスクを行う行動モードを近いイベント行動と見なし、一回のタスクを行う行動モード及び２回のタスクを行う行動モードを同一のグループに分ける。

一実施例において、行動分析モジュール２１は、機械学習、例えば、拡張データ・マトリックスによるコ・クラスタリング（Ｃｏ−Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｗｉｔｈ Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｄａｔａ Ｍａｔｒｉｘ）を使用して、イベント行動の種類（例えば、店内タスク、スキャンタスク、消費タスク等）及び発生した時間が二次元であることに応じてグルーピングし、そのグルーピングした結果から、例えば、このユーザーは一般的に午後５時から店内タスク（場所台北）を実行し、全てのスキャンタスクを実行して、約１００元の食料品（合計で約３０分間がかかる）を購買する情報を自動的に判断することができる。しかしながら、これは本発明の一例だけであり、本発明はこれに制限されない。これによって、あるビッグデータの場合、このユーザーの一般的な行動モードを分析して、行動分析ツリー４００を簡素化又は収束することができる。

工程３２０において、ＩＤ警告モジュール２３は、現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が取引閾値（取引行動閾値）より大きいかを判断する。現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きい場合、工程３３０に進む。現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きくない場合、工程３１０に進み、現在取引行動に対して分析する。

工程３３０において、ＩＤ警告モジュール２３は、警告通知を送信する。

図５を参照されたい。図５は、本発明の一実施例による行動分析ツリー図５００を示す模式図である。一実施例において、行動分析モジュール２１は、複数の行動ウエイトＷをそれぞれ対応する前記イベント行動５０１〜５０７に指定する。

図５において、各イベント行動５０１〜５０７の重要性が違うため、例えば、商店に対して、モバイルデバイス１０のユーザー取引行動の重要性はユーザーが直接に出る行動の重要性より高い。このため、行動分析モジュール２１は、複数の行動ウエイトＷをそれぞれ対応する前記イベント行動５０１〜５０７に指定する。例えば、イベント行動５０３の１００元以上を消費行動ウエイトＷは５０％であり、イベント行動５０２の第１のスキャンタスクを実行する行動ウエイトＷは２０％であり、その他のイベント行動がこれによって類推され、ここで説明しない。これらの行動ウエイトＷは、ＩＤ警告モジュール２３によって取引ＩＤ警告システム１００を初期化する時に設定されることができる。例えば、各行動イベントの重要性、商店への影響程度、消費金額及び／又は宣伝効果に応じてウエイトＷを決定し、且つ各種の使用環境に応じて調整することができる。

一実施例において、ユーザーの現在取引行動は、順次に店内タスク、第１のスキャンタスク、消費が１００元以上である。なお、ＩＤ警告モジュール２３は、取引行動閾値を７０％に予め設定する行動である場合、分析ツリー図５００の中で現在取引行動と最も類似する経路を検索し、それを現在取引行動に対応する取引行動モードと見なす。例えば、対応する取引行動モードは順次にイベント行動５０１の店内タスク、イベント行動５０２の第１のスキャンタスク、イベント行動５０５の第２のスキャンタスク、イベント行動５０６の１００元以上を消費する取引行動モードであり、且つ現在取引行動（店内タスク、第１のスキャンタスク、１００元以上を消費するタスク）とこの取引行動モード（イベント行動５０１の店内タスク、イベント行動５０２の第１のスキャンタスク、イベント行動５０５の第２のスキャンタスク、イベント行動５０６の１００元以上を消費するタスク）との相違度を判断する。分析ツリー図５００から分かるように、この両者の差別は、現在取引行動はイベント行動５０５の第２のスキャンタスク（そのウエイトが３０％である）を行わないことにある。相違度の計算は差別のウエイトが対応する取引行動モードの総ウエイトを割ってよい。そのため、相違度の計算は３０％／（２０％＋３０％＋５０％）＝３０％であるので、この相違度（３０％）が取引行動閾値（７０％）より小さい。

一実施例において、この現在取引行動と対応する取引行動モードとの相違度（仮に８０％）が取引行動閾値（仮に７０％）より大きい場合、この取引行動が異常であることを代表し、モバイルデバイス１０がユーザー自身によって使用されていない（モバイルデバイス１０が第三者によって取得して盗用される行動）可能性がある。そのため、ＩＤ警告モジュール２３は、警告通知をモバイルデバイス１０又は支払システム３０に送信する。例えば、警告通知を受信した支払システム３０は、ユーザーに電子メールを送信してこの取引が本当であるかを確認することができる。支払システム３０は、本当である場合、ユーザーフィードバックに基づいて、ＩＤ警告モジュール２３に取引行動閾値を下げることを通知することができるが、本当ではない場合、一時的に配分サービスを提供しない。

ある実施例において、ＩＤ警告モジュール２３は、現在取引行動とユーザーの以前の消費位置及び以前のイベント行動（例えば、消費情報）、社会的行動データとユーザデータ等のデータを比較することもできる。現在取引行動とこれらのデータとの違いが大きい（例えば、このユーザーは日常用品を購買する確率が９０％であり、現在取引行動は高価格のコンピュータ製品を購買し、又はこのユーザーは台北の商店で購買する確率が９５％であり、現在取引行動はトルコの商店で購買する）場合、ＩＤ警告モジュール２３は、警告通知をモバイルデバイス１０又は支払システム３０に送信する。

以上のように、本発明による取引ＩＤ警告システム及び取引ＩＤ警告方法は、社会的行動データ、ユーザデータ、モバイルデバイスの所在位置及びイベント行動等の情報に基づいて、ユーザー自身がモバイルデバイスを持って消費するかをより精確に判断し、ユーザーのモバイルデバイスが他の第三者によって取得される場合、取引ＩＤ警告システム及び取引ＩＤ警告方法によって取引時に直ちにユーザーのＩＤがバインディングしたモバイルデバイスと一致しない可能性があることを判断し、一致しないのを判断する場合、支払業者に警告信号を送信してこの取引に問題が隠されている可能性があることを通知することで、ユーザーのモバイルデバイスによる支払いセキュリティを向上させることができる。

本発明を実施形態により前記の通り開示したが、これは本発明を限定するものではなく、当該分野の技術を熟知している者であれば、本発明の精神と範囲から逸脱しない限り、様々な変動や修正を加えることができ、従って、本発明の保護範囲は、特許請求の範囲で指定した内容を基準とする。

１００ 取引ＩＤ警告システム
１０ モバイルデバイス
２０ 取引警告サーバー
３０ 支払システム
４０ 販売システム
２１ 行動分析モジュール
２３ ＩＤ警告モジュール
１１ 取引行動収集モジュール
１３ 位置検出モジュール
２５ 分析結果記憶モジュール
２７ 社会的行動収集モジュール
２９ 行動記憶モジュール
３００ 取引ＩＤ警告方法
３１０〜３３０ 工程
４００、５００ 分析ツリー図
４０１〜４０７、５０１〜５０７ イベント行動

Claims (14)

1. 社会的行動データ及び少なくとも１つのユーザデータを含む過去行動記録に基づいて、取引行動モードを分析するための行動分析モジュールと、現在取引行動と対応する前記取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きいかを判断するＩＤ警告モジュールと、を含み、
   前記現在取引行動と対応する前記取引行動モードとの前記相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、前記ＩＤ警告モジュールは、警告通知を送信する取引警告サーバーを備える取引ＩＤ警告システム。
2. 前記取引警告サーバーは、
   前記社会的行動データを収集するための社会的行動収集モジュールと、
   前記社会的行動データ及び前記少なくとも１つのユーザデータを記憶するための行動記憶モジュールと、
   前記取引行動モードを記憶するための分析結果記憶モジュールと、
   を更に備える請求項１に記載の取引ＩＤ警告システム。
3. 前記取引ＩＤ警告システムはモバイルデバイスを更に備え、
   前記モバイルデバイスは、
   前記少なくとも１つのユーザデータを収集して、前記取引警告サーバーに送信するための取引行動収集モジュールと、
   前記モバイルデバイスの位置を検出して、前記取引警告サーバーに送信するための位置検出モジュールと、
   を含む請求項２に記載の取引ＩＤ警告システム。
4. 前記行動分析モジュールは、前記過去行動記録に基づいて、前記過去行動記録の中のそれぞれの過去のイベント行動が出現した確率を含む行動分析ツリー図を確立し、前記行動分析ツリー図によって前記取引行動モードを確立する請求項１、２又は３に記載の取引ＩＤ警告システム。
5. 前記行動分析モジュールは、前記行動分析ツリー図を収束するように、前記行動分析ツリー図に基づいて、類似する複数のイベント行動を同一のグループに分ける請求項４に記載の取引ＩＤ警告システム。
6. 前記行動分析モジュールは、複数の行動ウエイトをそれぞれ対応する前記イベント行動に指定する請求項５に記載の取引ＩＤ警告システム。
7. 前記現在取引行動と対応する前記取引行動モードとの前記相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、前記ＩＤ警告モジュールは、前記警告通知をモバイルデバイス又は支払システムに送信する請求項１に記載の取引ＩＤ警告システム。
8. 社会的行動データ及び少なくとも１つのユーザデータを含む過去行動記録に基づいて、取引行動モードを分析する工程と、
   現在取引行動と対応する前記取引行動モードとの相違度が取引行動閾値より大きいかを判断する工程と、
   を備え、
   前記現在取引行動と対応する前記取引行動モードとの前記相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、警告通知を送信する取引ＩＤ警告方法。
9. 前記社会的行動データを収集する工程と、
   前記社会的行動データ及び前記少なくとも１つのユーザデータを記憶する工程と、
   前記取引行動モードを記憶する工程と、
   を更に備える請求項８に記載の取引ＩＤ警告方法。
10. 前記少なくとも１つのユーザデータを収集して送信する工程と、
    モバイルデバイスの位置を検出して送信する工程と、
    を更に備える請求項９に記載の取引ＩＤ警告方法。
11. 前記過去行動記録に基づいて、前記過去行動記録の中のそれぞれの過去のイベント行動が出現した確率を含む行動分析ツリー図を確立し、前記行動分析ツリー図によって前記取引行動モードを確立する工程を更に備える請求項８、９又は１０に記載の取引ＩＤ警告方法。
12. 前記行動分析ツリー図を収束するように、前記行動分析ツリー図に基づいて、類似する複数のイベント行動を同一のグループに分ける工程を更に備える請求項１１に記載の取引ＩＤ警告方法。
13. 複数の行動ウエイトをそれぞれ対応する前記イベント行動に指定する工程を更に備える請求項１２に記載の取引ＩＤ警告方法。
14. 前記現在取引行動と対応する前記取引行動モードとの前記相違度が前記取引行動閾値より大きい場合、前記警告通知をモバイルデバイス又は支払システムに送信する工程を更に備える請求項８に記載の取引ＩＤ警告方法。

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