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後払い取引の未回収検知に用いられるブラックリストの「鮮度」と審査結果の関係について検証
200日以前の古いブラックリストを用いた場合、未回収取引の検知精度は半減
ブラックリストへの過度な依存は、顧客満足度の低下、販売機会の損失をもたらす




[画像: http://prtimes.jp/i/9799/8/resize/d9799-8-161836-0.jpg ]

かっこ株式会社では、統計技術を使ってリアルタイムにネット通販の取引を審査する取引審査システム「O-PLUX」において、後払い決済の取引審査に利用されているブラックリストが、どの程度代金未回収となった取引の検知に貢献するかを検証しました。

その結果、ブラックリストを用いて代金未回収に発展した取引に対して行われた審査の検知精度は、情報の「鮮度」が新しいものほど高く、古い情報を使うほど劇的に低くなってしまう傾向があることを確認しました。


【ブラックリストを利用した代金未回収の予防措置とは】

ECサイトにおける代金未回収の発生を未然に防ぐための方法の１つに、ブラックリストの利用があります。代金を支払わなかった「悪質な購入者」からと思われる取引について、その購入情報をネガティブ情報として保持し、それらの情報に一致する顧客からの注文が再度発生した場合、ECサイト運営側は商品を出荷しない、又は他の決済方法に誘導するなどの措置をとることが有ります。

【ブラックリストの「鮮度」】

かっこ株式会社では、ネガティブ情報の「鮮度」に着目し、ブラックリストにあった受取先住所と一致する取引[1]について、情報登録日から取引が発生した日までの経過日数と、未回収取引の検知率[2]の関係を調査しました。その結果、経過日数が200日を超えると検知率は半分になる場合があることを確認しました。

これは、過去のブラックリストをいつまでも使い続けることで、本来代金を支払ってくれるはずの購入者を「悪質な購入者」と誤って判定する頻度が高くなること意味します。

その結果、善意の購入者に不愉快な思いをさせたうえ、販売機会を損失する事態の発生が懸念されます。

かっこでは、統計モデルを使った審査精度の向上により、ブラックリストに依存しない取引審査システムを追求して参ります。
[1] O-PLUXでは、住所について「１丁目」と「一丁目」のような表記ゆれを解消した上で一致判定を行い、精度を向上させています

[2] ブラックリストに一致した件数に対して実際に未回収となった割合


『O-PLUX』は、かっこの提供するネット通販の取引審査システムの名称です。

個人情報保護に留意した消費者の氏名などが判別できない取引データを導入企業から取得し、過去に未回収となった取引の傾向や、企業の枠を超えたネガティブ情報との類似性をリアルタイムに解析し、企業が目視審査や未回収取引の処理に掛けているコストの削減と、審査精度および審査速度の向上を実現させます。
http://cacco.co.jp/lp02/