不正防止とルールのチューニング

TL；DR（ドクター）

アンチフラウドは「侵入者を捕まえる」ものではなく、利益を最適化するものです。当社は、摩擦コスト（CoF）とAR_netを制限する際に、詐欺やチャージバックからの期待損失（EL）を最小限に抑えます。基本スキーム：スコアリング（ML）→しきい値/ラダーステップアップ→ルール（ポリシーと速度）→手動検証。成功は、クリーンラベル、安定した機能、経済的に校正されたしきい値、カナリアリリース、厳格なidempotenceとルールの管理性によって与えられます。

1）経済ステージング

• 'EL=P_fraud （tx） ×露出（tx）'；通常は'Exposure=captured_amount'。

• 'CoF=（Abandon_on_Friction × LTV_new/ret）+Opex_review+Fees_stepup'。

• 'Profit=GGR − Cost_payments − EL − CoF'。

最適なしきい値'τ'：スコアカットオフを選択して（Profit ）/d τ=0'、またはグリッドmin（'EL+CoF'）に従ってください。実際には、重みを持つコストに敏感なROC/PR： 'w_fraud=Exposure'、 'w_fp=LTV_loss+opex'。

2）認証ラダー（ステップアップラダー）

1.自動承認（低リスク）：インスタントパス、可能な限り3DSフリクションレス。
2.ステップアップA： 3DS チャレンジ/SCA/デバイスチャレンジ/reCAPTCHA。
3.ステップアップB： KYC （doc selfie/face-match、 liveness）。
4.手動レビュー：アナリストのケース（SLA、 reason-codes）。
5.自動低下：高リスク/制裁/ミュール/バウチャーの異常。

しきい値/ブランチは、スコア、金額（'ticket_size'）、国、BIN/発行者、行動機能およびコンテキスト（ボーナスキャンペーン、夜間ウィンドウ、速度）によって異なります。

3）信号および特徴（最低基礎）

支払い：BIN/IIN、 issuer_country、 ECI/3DSフロー、AVS/CVVマッチ、ソフトダウンコード、過去のリターン/紛争。
行動：イベントのスピード（速度：'cards/device/ip/email'）、時間、最初に見た/最後に見た、アカウントの「トポロジー」（グラフ接続：共有デバイス/カード/ウォレット）。
デバイス/ネットワーク：デバイス指紋、エミュレータ/刑務所/ルート、プロキシ/VPN/TOR、 ASN/ホスティング。
アンチボーナス：紹介シンジケート、「ポンピング」ボーナス、プレイせずにdepozit→vyvodの異常なパターン。
支払い/財布/バウチャー：PINの繰り返し、ジオミスマッチ「、高速」redims、 mulingカスケード。
KYC/KYB：レベル、検証、SoF/SoWフラグ。
制裁/POP/ブロックリスト：リストマッチ、ファジーマッチの名前/アドレス。

4）スタック： ML+ルール

5）質の測定基準（明確な基盤と）

='Auth_Approved/（ ）'

Fraud Rate='Fraud_captured_amount/ Captured_amount'

チャージバック率='Chargeback_count/ Captured_Tx'（または金額による）

False Positive Rate （FP）='Legit_decred/ Legit_attempted'

ステップアップレート='StepUp_tx/ Auth_Attempted'、 Abandon_on_StepUp

自動承認％、マニュアルレビュー％、レビューSLA/TtA

純利益チューニング後のアップリフト（AB差異EL+CoF対制御）。

ベンチマーク：新規ユーザーのFP ≤ 1-2％（ボリューム別）、詐欺（金額別）-ライセンス/スキームのターゲット回廊内。

6）しきい値とポリシー規則

6.1しきい値キャリブレーション

「τ」ごとに「EL （τ）+CoF （τ）」を考慮したコストカーブを構築します。
最小限の「τ」を選択します。ハイチケットの場合-別の'τ_hi'。

6.2典型的なルール（擬似コード）

yaml
- name: SANCTIONS_HIT when: sanctions_match==true action: DECLINE reason: "Sanctions/PEP match"

- name: BIN_RISKY_3DS when: bin in RISKY_BINS and score in [τ_low, τ_mid)
action: STEPUP_3DS

- name: DEVICE_VELOCITY_LOCK when: device_id in last_10min.deposits > 3 action: DECLINE_TEMPORARY ttl: 2h

- name: BONUS_ABUSE_GUARD when: (bonus_received and gameplay_turnover < Xdeposit_amount) and payout_request action: HOLD_REVIEW reason: "Turnover not met"

6.3動的限界

リスクレベル（risk-tier）による取引の量と数の制限：'R1/R2/R3'。
新しいアカウントの適応限界、良い歴史とウォームアップ。

7）ルールのライフサイクル（ガバナンス）

DSL/ルールレジストリとバージョン、所有者と効果の説明。
シャドウモード→カナリア（5-10％）→フルロールアウト。
RACI：所有者（支払リスク）、承認者（コンプライアンス/法的）、コンサルティング（サポート/財務）、インフォームド（Ops）。
監査ログ：who/when changed which metrics/AB、 rollback。
規則の保存期間および再評価（例えば、30/60日）。

8）モデルデータおよび訓練

リークなしで時間内に分割します（前のウィンドウからの機能のみ）。
ターゲットラベル：確認された詐欺/チャージバック；個々のボーナス乱用ラベル。
クラスの重量を量（量の重み付けされた損失）で計量します。
ドリフトモニタリング：主要機能のPSI、速度のKS、ベースラインの安定性。
リトレインのトリガー：PSI> 0。25のKSの低下、交通/管轄の転位。

9）説明とサポート

各ソリューションでは、人間が読めるプロンプトでreason_codes（最大5つの理由）を生成します。
ステップアップ/障害サポートマクロ（3DS、 KYC、売上高）。
紛争/紛争：フィードバックはラベル付けパイプラインに入ります（ループを閉じます）。

10）コンプライアンスとプライバシー

GDPR/DSAR：決定を説明する権利；PIIの最小化；ハッシュ（塩漬け）識別子（電子メール/電話/PANトークン）。
PCI-DSS： PAN-safeストリーム、トークン化。
制裁/AML：個別のMLROスクリーニング+エスカレーションループ。
保持：シグナルを保存し、意思決定を正当化するためのポリシー。

11）監視および警報（時間/毎日）

AR_clean、不正（amt％）、 FP （retention-weighted）、ステップアップ/放棄、レビューSLA、チャージバック率（lagged）。
速度接着、TOR/プロキシ/ASNホスティングの成長、BIN劣化、バウチャー誘導体。
アラート：FP> corridor、 Fraud> target、 Abandon> base+X pp、 PSI/KS drift。

12） SQLスライス（例）

12.1ベースラインメトリック

sql
WITH base AS (
SELECT
DATE_TRUNC('day', attempt_ts) d, country, provider, method_code,
COUNT() FILTER (WHERE auth_status='ATTEMPTED') AS attempted,
COUNT() FILTER (WHERE auth_status='APPROVED') AS approved,
COUNT() FILTER (WHERE decision='DECLINE' AND label='LEGIT') AS fp_cnt,
SUM(captured_amount) AS cap_amt,
SUM(CASE WHEN label='FRAUD' THEN captured_amount ELSE 0 END) AS fraud_amt
FROM payments_flat
GROUP BY 1,2,3,4
)
SELECT d, country, provider, method_code,
approved::decimal/NULLIF(attempted,0) AS ar_clean,
fraud_amt::decimal/NULLIF(cap_amt,0)  AS fraud_rate_amt,
fp_cnt::decimal/NULLIF(attempted,0)  AS fp_rate
FROM base;

12.2ステップアップと速度障害の共有

sql
SELECT
DATE_TRUNC('day', attempt_ts) d,
WIDTH_BUCKET(score, 0, 1, 10) AS bucket,
AVG(CASE WHEN decision='STEPUP' THEN 1 ELSE 0 END) AS stepup_share,
AVG(CASE WHEN decision='DECLINE' THEN 1 ELSE 0 END) AS decline_share,
AVG(CASE WHEN stepup_abandon THEN 1 ELSE 0 END) AS abandon_after_stepup
FROM risk_events
GROUP BY 1,2
ORDER BY d, bucket;

13）チューニングプレイブック

安定したFP→「τ」を上げ、デバイス/ASNによる速度を強化し、脆弱なBINの3DS-challengeを可能にする詐欺の増加（amt％）。
High FP in new→low-ticketの'τ'を軽減し、偏差の代わりに部品をStep-up Aに移動します。
3DSの上で放棄→3DS2パラメータにPSPに同意します、UXを改善、低リスクのためのモバイル上の狭いステップアップ。
同期ボーナスネットワーク→グラフ機能、制限「パラレル」支払い、ターンオーバールール。
バウチャーの異常→PIN/retailer/geoによる速度、デバイスバインディング、検証前に保持します。

14）実装： チェックリスト

• 経済的しきい値キャリブレーション（'EL+CoF'）、セグメント別の個々の'τ'。
• ルールレジスタ（DSL）、シャドウ→カナリア→ロールアウト、監査、およびロールバック。
• 理由コードと通信テンプレート。
• PSI/KSの監視、適合/速度のドリフト、規則的な再訓練。
• フィードバックチャンネル（disputy→leybly）。
• KYC/ステップアップ、 SLAレビュー、およびTtA/TtRポリシー。
• プライバシー：IDハッシュ化、PII最小化。

15）概要

不正防止チューニングは、制御された摩擦を伴う利益のシステム最適化です。MLスコアリング+よく考え抜かれたステップアップラダー、厳格な法的ルール、きちんとした速度制限。しきい値、クリーンラベル、カナリアディスプレイ、および厳格な制御性の経済的なキャリブレーションにより、詐欺の量が少なく、新しいものでは低いFP、高いAR_netが得られます。コンプライアンスとUXに対する驚きはありません。