A fintech payments provider relied solely on fraud prevention platforms that detected fraudulent card activity only after charges occurred—missing transactions, generating false positives, and draining fraud team resources while customers incurred losses.

ゴール

Stop card fraud before it impacts the bottom line and customers by gaining proactive, automated insights into stolen payment cards across the dark web and e-commerce merchants.

課題

Traditional fraud prevention platforms detected fraudulent card activity only after charges occurred, causing immediate losses plus mounting costs from the dispute process. The system missed fraudulent transactions while generating false positives that drained fraud team resources and frustrated cardholders.

成果

Payment Fraud Intelligence delivers real-time identification of live e-skimmer infections, dark web stolen card data, and active tester merchants—enabling analysts to lock accounts and block transactions before fraud occurs. The organization achieves 70% match rate between Recorded Future's compromised card data and internal company-issued card records, saving 7.5 hours weekly per card dispute process while freeing bandwidth for additional fraud monitoring and reporting.

実用的なインサイトが不正取引の早期警告として機能。

デビットカード、プリペイドカード、クレジットカードの柔軟性を利用して買い物をする消費者が増えています。残念なことに、カードでの支出が増えるにつれて、カード詐欺も増加します。Nilson Reportの推定によると、2031年までに詐欺による損失は、総カード取引額73.86兆ドルに対して472.2億ドルに達すると予測されています。大手決済プロバイダーのようなフィンテック企業にとって、収益や顧客に影響を与える前に詐欺を阻止することはビジネス上不可欠です。

従来の不正ツールやシステムは、請求が行われた後に不正なカード活動を検出します。この事後対応型のアプローチでは、特定のカードを使ったさらなる不正購入は防止できますが、カード発行会社はすでに損失を被っています。しかも、その被害は始まりに過ぎません。異議申し立ての手続きが進むにつれ、追加費用はあっという間に膨れ上がります。しかし、不正行為との闘いで企業が先手を打つことで、こうしたコストを大幅に削減できます。ある金融サービス会社はこれを理由にRecorded Futureを導入し、盗難された支払いカードに関して積極的で自動的なインサイトを得るために役立てました。

Recorded Futureを導入する前、この金融サービス会社が不正行為の検出・阻止のために頼っていたのは、不正防止プラットフォームのみでした。しかし、そのプラットフォームでは不正取引が見つからず、さらには誤検知が発生していました。こうしたことが、社内の不正対策チームとカード所有者の負担となっていました。

Recorded Future Payment Fraud Intelligenceを不正防止戦略に取り入れたことで、状況は一転しました。Payment Fraud Intelligenceは、幅広い情報源から収集されたデータを活用して、侵害されたカードのライフサイクルに関する洞察を提供します。その例として、eコマース業者におけるライブeスキマー感染のリアルタイム特定、ダークウェブで提供される盗難カードデータ、アクティブなテスターマーチャントの特定などが含まれます。

後手対応から先手対応へ

Payment Fraud Intelligenceが提供する自動インサイトは、不正行為の早期警告として機能します。データが正確であれば社内のアナリストは自信を持って積極的に不正に対処でき、侵害されたカードを強化した不正検知グループに追加したり、アカウントをロックしたり、不正取引をブロックするルールを作成したりできます。また、このデータは組織内の不正対策ツールやシステムの強化にも活用でき、調査の必要性を減らしたり、誤検知の発生を防いだりすることにも役立ちます。

特定のデータ要素を含むカード情報に基づくと、この組織では、Recorded Futureによって特定された侵害されたカードデータと、会社発行のカードの内部記録との間で70%の一致率を確認しています。これにより、不正行為が発生する前に、侵害されたカードの大部分をロックダウンできるようになりました。

「Recorded Futureが提供する包括的なデータセットは、侵害されたカードを積極的に使用停止し、カード所有者を資金の損失から守るために役立ちます」と、同組織の不正アナリストは述べています。

時間とコストの節約

Payment Fraud Intelligenceを使用して不正行為を積極的に阻止することで、金融サービス組織が受けるメリットはさらにあります。Recorded Futureは、カードが侵害された場合の異議申し立て手続きにおいて、カードあたり週7.5時間の時間短縮を実現します。

「Recorded Futureのデータによって不正支出が発生する前にカードを使用停止できるため、不正行為者より先に手を打って時間を大幅に節約できます。Recorded Futureのおかげで、顧客をさらに保護するために別のタイプの不正監視やレポートの開発に取り組む余裕ができました」と不正アナリストは述べます。