JP6534256B2 - 名寄せプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明にかかるシステムの構成示す概要図である。図1に示すように、本発明にかかるシステム1は、加盟店サーバー50と電気通信回線を通じて接続された氏名正規化サーバー100と、加盟店サーバー50と電気通信回線を通じて接続された本部審査サーバー150とによって構成されている。また、加盟店サーバー50は、顧客のコンピュータ10と電気通信回線を通じて接続されている。加盟店サーバー50は、ECサイト用のプログラムがインストールされている。本部審査サーバー150の記憶領域には、不正者データDBが記憶されている。
不正取引情報には、デバイス情報、生の氏名情報(ハッシュ値)、正規化した氏名情報(ハッシュ値)、生の住所情報、正規化した住所情報、電話番号、メールアドレス(アカウントのみハッシュ値)を含む。時刻情報も入れる。
取引情報(取引データ)には、購入者情報、発送先情報、デバイス情報、注文情報が含まれる。購入者情報には、生の氏名情報(ハッシュ値)、正規化した氏名情報(ハッシュ値)、生の住所情報、正規化した住所情報、電話番号、メールアドレス(アカウントのみハッシュ値)、取引時刻情報などが含まれる。
図2を用いて、顧客の端末での処理を説明する。顧客はコンピュータ10を用いて、加盟店のサイトを閲覧し、取引情報を入力し、取引情報を送信する(ステップS21)。その後、加盟店サーバー50から審査結果を受信し(ステップS22)、審査結果が取引可能な場合には、取引を続行できる。
図3を用いて、加盟店サーバーでの処理を説明する。ステップS31において、加盟店サーバー50は、コンピュータ10から受信した顧客の氏名データを氏名正規化サーバー100に送信する処理を行う。
図4を用いて、本部における不正取引検知システムのメインフローを説明する。ステップS41において、氏名正規化サーバー100は、加盟店サーバー50から受信した氏名情報を正規化し、正規化した氏名情報を加盟店サーバー50に送信する処理を行う。なお、詳細は後述する。
図5を用いて、不正取引検知システムの氏名正規化処理を説明する。ステップS51において、氏名正規化サーバー100は、名字DB参照処理を行う。この処理において、氏名正規化サーバー100は、顧客の名字が、名字出現頻度データベースの特定の名字に該当しないか判定する処理を行う。特定の名字に該当した場合には、フラグを立てる。この名字出現頻度データベースは、例えば、佐藤や鈴木のような一般的な名前の場合や、一(ニノマエ)や、九(イチジク)など出現が低い名前が登録されている。出現頻度の低い名字による顧客が高頻度で取引を行うことは、統計的に可能性が低く不正取引の疑いがあるためである。
図6を用いて、不正取引検知システムの不正取引検知処理を説明する。ステップS61において、本部審査サーバー150は、分析処理を行う。この処理において、本部審査サーバー150は、加盟店サーバーから送られた取引情報をチェックする。より具体的には、本部審査サーバー150は、JAVA Script(登録商標)などのプログラム言語で判別可能な異常を検出する。また、本部審査サーバー150は、例えば、電話番号においては、過去の不正データの傾向にもとづき、下2桁および下1桁をカットした文字列を名寄せするなど取引情報を分析する処理を行う。さらに、本部審査サーバー150は、住所情報を分析する処理を行う。より詳細には、本部サーバーは、受信した住所情報を、郵便番号データ、都道府県データ、市区町村データ、町域名データに分析し、格納する。
図7を用いて、不正取引検知システムの登録処理を説明する。ステップS71において、本部審査サーバー150は、警告情報があるか否かを判定する処理を行う。警告情報がある場合には、ステップS72に処理を移し、警告情報が無い場合には、登録処理を終了する。
図8を用いて、不正取引検知システムの住所正規化処理を説明する。ステップS81において、本部審査サーバー150は、住所頻度判定処理を行う。この処理において、本部審査サーバー150は、特定の期間内において、一部の地域からの注文の頻度が高くないか否かを判定する。
例えば、上記の例では、「1600022,1,15,12,5」となる。
例えば、上記の例では、「1600022,1,15,12,5,※」となる。
例えば、上記の例では、「1600022,1,15,12,※」や、「1600022,1,15,※,5」や、「1600022,1,※,12,5」や、「1600022,※,15,12,5」や、「160※,1,15,12,5」となる。
なお、本実施例においては、ブロック数が4未満かつ3ブロック目が100未満だった場合にのみ生成するが、本発明はこれに限定されず、ブロック数が4以上であってもよく、システムが適用される地域の実情に会わせた任意のルールに従って、ワイルドカードを付与してもよい。
例えば、上記の例では、「1600022115125」となる。
図9を用いて、不正取引検知システムの警告処理を説明する。ステップS91において、本部審査サーバー150は、スコアリングルール1を満たしているか判定する処理を行う。この処理において、本部審査サーバー150が、スコアリングルール1を満たしていると判定した場合、所定のスコアを記憶し、ステップS92に処理を移す。なお、スコアリングルールについては後述する。
スコアリングルールは、顧客が不正取引者の可能性がどの程度あるかのスコアを漬けるためのルールである。例えば、スコアリングルール1のように発動条件(不正取引者か判定するための基準)が複数組み合わされたものや、スコアリングルール2のように発動条件が1つのものである。
1.購入予定者の住所が、人口密度及び取引情報から、セグメンテーション毎に計算された閾値を超えて出現した住所か否か?
余り人口が無いところから急激に注文が増えた場合、不正取引者のグループによる取引の可能性が高いからである。
予想される金額よりも高い金額の取引の場合には、不正取引者のグループによる取引の可能性が高いからである。
フリーメールアドレスの場合、不正取引者の可能性が高いからである。
電話がつながらない場合、不正取引者の可能性が高いからである。
偽名を使っている可能性があり、不正取引者の可能性が高いからである。
商品設定処理によってリストアップされた転売されやすい商品の場合、不正取引の対象になる可能性があるからである。
日本国内でアルファベット名の名前を入力する場合、不正取引者の可能性があるためである。
例えば、営業所留めなど自宅や会社以外の場所を受け取り場所としている場合には、不正取引者の可能性が高い。
そのショップの通常時よりも取引頻度が高い場合には、不正取引者による取引の可能性が高いからである。
本部審査サーバー150は、記憶領域に記憶された過去の不正取引者DBから不正者情報を呼び出し、分析された取引情報と比較し、不正の可能性がある場合には、警告を行う。より具体的には、不正取引者データベースに記憶されたメールアドレス、正規化した氏名、正規化した住所、デバイス情報と一致した場合には、不正取引者DBと一致していると判定する。
偽名の可能性が高く、不正取引者の可能性がある。
日本人の場合には、偽名の可能性が高く、不正取引者の可能性がある。
偽の住所の可能性が高いため、不正取引者の可能性が高い。
偽の電話番号の可能性が高いため、不正取引者の可能性が高い。
図10を用いて、商品設定処理を説明する。
ステップS101において、本部審査サーバー150は、Webクローラープログラムが、C2Cサービスサイト(例えば、ヤフーオークション(登録商標)や楽天(登録商標))をクローリングし、中古商品取引情報を入手したクロールの結果を受信する処理を行う。この処理が終了した場合には、ステップS102に処理を移す。
50 加盟店サーバー
150 本部審査サーバー
Claims (3)
- 氏名情報、住所情報、電話番号、メールアドレスを含む取引データを送信する加盟店サーバーと、
顧客データDBを有する本部サーバーとを備える電子通信回線を利用した取引における名寄せプログラムにおいて、
前記本部サーバーは、
前記加盟店サーバーから送られた前記取引データを受信する受信ステップと、
前記住所情報を正規化して少なくとも4種類の正規化住所を顧客DBに記憶する正規化ステップを含むステップを実行し、
前記正規化住所は、
郵便番号,住居表示ブロックごとの数字からなる第1正規化住所と、
郵便番号,前記住居表示ブロックごとの数字,ワイルドカードからなる第2正規化住所と、
郵便番号,前記住居表示ブロックごとの数字、郵便番号の一部をワイルドカードに置き変えた第3正規化住所と、
前記第1正規化住所の切れ目をなくし全て結合した第4正規化住所と、
を含む
ことを特徴とする名寄せプログラム。 - 請求項1に記載の名寄せプログラムであって、
前記住所情報は、郵便番号データ、都道府県データ、市区町村データ、町域名データを有し、
前記正規化ステップは、
町域名データ以降に記載されている数字データ及び漢数字データを抽出する抽出ステップと、
前記正規化住所として、抽出した数字データ及び漢数字データを住居表示のブロック毎に区切った数列を生成する生成ステップとを含む名寄せプログラム。 - 請求項1又は請求項2のいずれに記載の名寄せプログラムを使用した不正取引検知システムであって、
前記本部サーバーは、
前記加盟店サーバーから送られた取引データを受信するステップと、
前記取引データは、氏名情報、住所情報、電話番号、メールアドレスを含み、
前記住所情報から複数の正規化住所を生成ステップと、
正規化した不正取引者の住所情報を含む不正者データが記憶される不正者DBに格納された前記不正者データの前記正規化住所と、前記住所情報の前記複数の正規化住所とをそれぞれ比較し、不正者を検知するステップとを含むステップを実行する不正取引検知システム。
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JP2014238424A JP6534256B2 (ja) | 2014-11-26 | 2014-11-26 | 名寄せプログラム |
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