このページの本文へ

オンライン決済のStripeに標準実装

機械学習によるカード不正使用防止ツール「Stripe Radar」

2016年10月21日 06時00分更新

文● 川島弘之/TECH.ASCII.jp

  • この記事をはてなブックマークに追加
  • 本文印刷

 オンライン決済サービスを提供する米Stripeは10月20日、機械学習を活用したクレジットカード不正使用防止ツール「Stripe Radar」を発表した。

 Stripe Radarでは、オンライン決済サービス「Stripe」のユーザーネットワーク上で何十万もの企業によって刻々と処理される取引や、Stripeの金融パートナーが提供する情報を自己学習し、カードの不正利用を防止する。

 個々の支払いについて、数百ものさまざまな特徴を機械学習によって分析および比較検討。高度なアルゴリズムを駆使して不正使用と疑われるパターンや取引を検出する。新しいデータが集まることで、Radarはさらに成長し、進化するのが特長だ。これにより、Stripeユーザはカードの不正使用を効果的に防御できるという。

 実際、Radarは2か月間のベータ期間中に、世界各地で人々に医療費の資金援助を行う非営利団体・Watsiを狙った4000万米ドル以上のカード不正使用を防げたとアピールしている。

 Stripe Radarは、Stripeアカウントに統合されるため、事前のセットアップなしで利用可能。Stripeを利用する企業は、支払いを監視するための大規模なチームを社内に組織したり、多数のルールを作成したりすることに時間を割く必要は一切ないとしている。利用料もStripeの標準価格に含まれるため、追加費用は発生しない。

■関連サイト

カテゴリートップへ

本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

アクセスランキング

  1. 1位

    TECH

    フォーティネットの「SSL-VPN廃止」 IPsec移行と脱VPN、それぞれの注意点を総ざらい

  2. 2位

    ソフトウェア・仮想化

    「SaaSの死」の影響は感じない ― グローバル以上に好調な日本市場、ServiceNow鈴木社長が語る

  3. 3位

    ネットワーク

    ネットワークとセキュリティの統合に強み 通信事業者系ZTNA/SASEサービス3選

  4. 4位

    TECH

    「蟻の一穴」となるリモートアクセスVPNの脆弱性 ZTNA/SASEはなぜ必要か?

  5. 5位

    デジタル

    海外駐在員の負担を軽減し、ワンチームへ kintoneは言語と文化の壁を越える「翻訳の魔法」

  6. 6位

    ビジネス

    医療費5兆円抑制につながる“国産ヘルスケア基盤”構築へ SMBC×富士通×ソフトバンクが業務連携

  7. 7位

    エンタープライズ

    基盤も古いし、コードも酷い! そんなクエストにGitHub Copilotで試行錯誤しまくった「みんな」こそ最高

  8. 8位

    サーバー・ストレージ

    「30%ではなく“30倍”の生産性向上へ」 AIエージェント時代に求められるIT基盤、マイケル・デル氏が語る

  9. 9位

    ビジネス・開発

    いますぐ捨てたいITサービスは? AI推しにそろそろ飽きてません? 情シスさんのホンネを「ゆるっとナイト」で聞いた

  10. 10位

    ITトピック

    AIセキュリティで必要な6つの対策/20代の半数が「検索エンジンを使わない」/生成AIツールはエンジニアの「業務インフラ」へ、ほか

集計期間:
2026年05月19日~2026年05月25日
  • 角川アスキー総合研究所