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レポートのスコア付け

  • [アーティクル]

Dynamics 365 Fraud Protection には、革新的な人工知能 (AI) テクノロジを使用してデータの履歴ビューを分析し、最適なリスク スコアのしきい値の設定と調整に役立つスコア レポートが用意されています。 この情報は、顧客トランザクションを受け入れるか拒否するかをリアルタイムで決定するのに役立つルールに変換できます。

高度なアダプティブ AI やその他の最先端の AI テクノロジを使用して、すべてのトランザクションでリスク スコアを生成します。 リスク スコアが高いほど、認識されるリスクは高くなります。 ML モデルでは、0 から 999 までの範囲のリスク スコアが使用されます。 スコアは 10 ずつ集計されます。 下限は切り捨て、上限は切り上げられます。 たとえば、35 ~ 64 のスコアを選択した場合、レポートのメトリックとグラフには、スコアの範囲が 30 ~ 69 のデータが表示されます。

KPI

次の KPI が含まれています。

  • トランザクション ボリューム – 選択した日付範囲内のスコア以上のトランザクション ボリューム (カウントまたは量)。
  • ルール承認率 – 決定ルールによって承認された数または金額によるスコア以上のトランザクションの割合。
  • 手動レビュー率 – 決定ルールによってレビューのために送信された数または金額によるスコア以上のトランザクションの割合。
  • ルール拒否率 – 決定ルールによって拒否された数または金額によるスコア以上のトランザクションの割合。
  • 不正アクセスの量 – カウントまたは金額によって確認された不正なトランザクション。
  • 不正行為率 – 確認された不正行為と非不正行為の合計トランザクションのうち、確認された不正行為の量の割合。
  • 銀行受け入れ率 (適用される場合) – スコア以上で銀行に送信されたトランザクションの合計のうち、銀行承認トランザクションの割合。

配布とパフォーマンス レポート

不正防止の専門家は、 配布とパフォーマンス レポートを使用して、不正行為防止スコアと、意思決定、ルール句、トランザクションの状態などのデータの他のセグメントとの関係を分析できます。

スコア ビュー

Score ビューを選択すると、選択したフィルターに基づいて、次のメトリックを使用できます。

  • スコア別のトランザクション ボリューム – 各スコアのトランザクション ボリューム。

  • スコア別の不正アクセス率

    • 不正取引の量 – 各スコアで確認された不正なトランザクションの量。
    • 不正アクセス率 – 各スコアで確認された詐欺と非不正行為の合計量に対する不正行為の量の割合。

  • スコア別のルール決定の分布 – 各スコアにおけるルール決定の割合。

  • ルール決定率 – ルールによって評価されたトランザクションの量と、各スコアのルール決定の種類ごとの割合。

  • スコア別の銀行受け入れ率 (適用される場合)

    • 銀行承認ボリューム – 各スコアの銀行承認トランザクション。
    • 銀行承認率 – 各スコアで銀行に送信された合計のうち、銀行承認トランザクションの割合。

  • スコア別のトランザクションの状態 (適用される場合) – 各スコアの最新のトランザクション状態の割合。

  • 最新の観測イベントからの状態分布 (適用される場合) – 最新の観測イベントからのトランザクションの状態の割合分布、またはスコア別にイベントにラベルを付けます。

時系列ビュー

時系列ビューを選択すると、選択したフィルターに基づいて、次のメトリックを使用できます。

  • トランザクション ボリューム – トランザクション ボリューム。

  • 不正アクセス率

    • 不正アクセスの量 – 不正行為としてラベル付けされたトランザクションボリューム。
    • 不正アクセス率 – 確認された不正行為と非不正行為の合計トランザクションのうち、不正行為の量の割合。

  • ルール決定の分布 – ルールの決定率。 (ルールの決定には が含まれますApprove、 Reject、 Review、 Challenge)。

  • ルール決定率 – ルール決定の割合分布。

  • 銀行の受け入れ量とレート – 銀行が承認したトランザクションの量と、銀行に送信されたトランザクションの合計のうち、銀行が承認したトランザクションの割合。

  • トランザクションの状態 (適用される場合) – トランザクションの最新の状態の割合分布。

  • 最新の監視イベントからの状態分布 (適用される場合) – 最新の観測イベントまたはラベル イベントからのトランザクションの状態の割合分布。

テーブル ビュー

統計テーブル ビューには、選択したフィルターに基づいて、スコア範囲ごとに次のメトリックが表示されます。

  • トランザクション ボリューム
  • 拒否率
  • 不正アクセス以外のボリューム
  • 不正アクセスの量
  • 不正アクセス率
  • 銀行ボリュームに送信する (適用される場合)
  • 銀行受け入れ率 (適用される場合)

操作分析レポート

操作分析 レポートでは、履歴の日付に基づいて、スコアのしきい値の統計情報が計算されます。 この情報は、不正行為コントロールの専門家がスコアしきい値の変更の潜在的な影響を理解し、スコア ルールのスコアしきい値を選択するのに役立ちます。

  • スコア分布 – トランザクションの合計数に対するスコア以上のボリュームの割合。 分析の拡大と縮小を行うには、x 軸を使用してスコア範囲を調整し、y 軸を使用してパーセンテージの範囲を調整します。

  • モデルのパフォーマンス – 受信者動作特性 (ROC) 曲線。x 軸は累積偽陽性率を表し、y 軸は累積真陽性率を表します。 x 軸と y 軸の両方を調整して、分析のためにさらに拡大または縮小することができます。

  • 影響分析のスコア付け – 統計テーブル ビューには、次の KPI が表示されます。

    • 拒否率 – トランザクションの合計ボリュームに対する、スコア以上の拒否ボリュームの割合。
    • 検出率 – 詐欺の総数に対するスコア以上の不正行為の量の割合。
    • 誤検知率 – 不正行為以外の総数に対するスコア以上の不正行為の量の割合。
    • 承認された不正行為率 – スコアの下の不正行為と非不正行為の合計量のうち、スコアの下の不正行為の量の割合。
    • 精度 – スコア以上の不正行為と非不正行為の合計量のうち、スコア以上の不正行為の量の割合。

  • スコア カットオフ シミュレーション – 入力スコアのカットオフを指定すると、次のメトリックが計算されます。

    • カットオフ位置以上のボリューム
    • カットオフ以上の割合
    • カットオフ下の不正行為の量
    • カットオフの不正行為率
    • 特定のスコア カットオフの下、上、または上のボリュームの時系列グラフと、カットオフのパーセンテージ以上
    • 特定のカットオフでの不正なトランザクションと不正行為率の時系列グラフ

利益オプティマイザー レポート

プロフィット オプティマイザー レポートでは、利益利益とスコア範囲の推定パーセンテージ (10 単位) に基づいて、達成された純利益と累積利益の割合が計算されます。 レポートは購入用に設計されており、金額の計算を有効にする必要があります。

  • Net profit – 不正行為以外の取引の利益から詐欺取引の商品のコストを差し引いた値。
  • 累積純益の達成率 – 不正行為以外の利益の合計に対するスコアビン以下の利益の割合。
  • 累積当期純利益 – スコア 0 から 999 までの累積純利益。

フィルター

一般的なフィルターに加えて、次のフィルターを使用してデータをさらに分析できます。 さまざまなフィルターを選択し、分析のメトリックを確認できます。

  • スコア – テキスト ボックスまたはスクロール バーを使用して、目的のスコア範囲を選択します。 スコアは 10 ずつ集計されます。 1 桁の数字の場合、下限は 0 (ゼロ) に切り捨てられ、上限は 9 に切り上げられます。 たとえば、35 ~ 64 のスコアを選択した場合、レポートのメトリックとグラフには、スコアの範囲が 30 ~ 69 のデータが表示されます。
  • マーチャント ルールの決定 – 不正行為防止ルールによって行われた決定。 ルールの決定には、 Approve、 Reject、 Review、および Challenge が含まれます。
  • マーチャントの最終決定 – 不正アクセス防止ステータス API を通じて共有される最終的な決定。
  • 決定ルール/句 – 不正アクセス防止ルール エンジンを使用して作成された決定ルールと句。
  • スコアの種類 – 使用できる不正行為防止スコアの種類。
  • トランザクションの状態 (適用される場合) – トランザクションの最新の状態。
  • 最新のイベント、状態 (適用される場合) – 最新のラベルまたは監視イベントからのトランザクションの状態。
  • 最新の不正行為イベント、不正行為フラグ (適用される場合) – 最新のラベルまたは観察イベントからの不正行為の値。