Sift
シフト
詐欺防止・機械学習プラットフォーム
機械学習でオンライン詐欺から守る、オンライン不正利用対策ソリューション
ECサイトやインターネット上で、取引相手が信頼できるユーザかどうかを機械学習によって瞬時に識別します。アカウントの乗っ取りや成りすまし、盗難されたクレジットカードの利用や 、偽アカウントの作成、スパムや違法コンテンツを流すなどの行動がみられるユーザをリアルタイムに検知するため、オンライン詐欺を未然に防ぐことができます。
強み①：高精度なリスク判定
機械学習により不正の傾向を自動で学習し、リスク値を算出します。不正の傾向は、グローバルでSiftが持つ知見とサービスごとに学習した内容を組み合わせて行うため、サービスごとに適した高精度な判定が可能です。
Siftは、ワールドワイドで蓄積されてきたデータをもとに、約16,000以上の特徴量を保持しています。アクセス元の端末の特徴や入力されたメールアドレス、会員情報、配送先住所など、実際に送られてくるデータに対して、必要な特徴量を組み合わせてリスク判定を行います。（0から100までのスコアリンク）
また数種類の機械学習モデルを組み合わせて、最適なエンジンで計算を行います。グローバルで共有している特徴量だけでなく、お客様の環境に応じて学習モデルが最適化されます。
強み②：ルールチューニング不要のシンプルな不正対策運用
実際のデータをもとにフィードバックを実施することで、自動で不正の傾向を学習します。フィードバックはワンクリックまたは自動化が可能なため、運用負荷を下げながら不正対策を実施することが可能です。
強み③：ビジネスロジックの柔軟な実装
Sift管理画面から様々な条件をもとにビジネスロジックを構築可能です。ECシステム側では複雑なビジネスロジックを実装する必要はありません。
【製品①】 Payment Protection
不正決済対策ソリューションです。ECサイトの不正決済の傾向を機械学習し、効率的に不正決済を検知します。
【製品②】Account Abuse
不正アカウント利用の対策ソリューションです。不正の傾向を機械学習し、アプリケーションの不正利用を検知します。
【製品③】Account Defence
アカウント乗っ取り対策ソリューションです。高精度な不正検知により、正規ユーザの利便性を損なわずにアカウント乗っ取りを防ぎます。
導入事例
Sift - ユーザー事例 - auコマース＆ライフ株式会社様
1年間の運用でチャージバックが93%減少、 マニュアルレビューの時間75%以上削減顧客体験を 損なわない不正利用対策で成長を続ける
Sift - ユーザー事例 - 株式会社Loco Partners様
ホテル・旅館の宿泊予約サービス 『Relux（リラックス）』において、数百件もの「不正アカウント」の発見に成功、1年間でチャージバック金額は約60%減少し、その後も着実に成果を挙げている
Sift - ユーザー事例 - 株式会社吉野家様
店舗の味をそのまま家庭でも楽しめる「吉野家の牛丼」を自社ECサイトで販売する吉野家。「不正防止サービス（Sift）」導入によりチャージバック件数が1割以下に減少、ECサイトの成長と「かご落ちしないセキュリティ」を両立。
セミナー
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会社説明
| 会社名 | Sift, Inc. |
|---|---|
| 設立 | 2011年 |
| 所在地 | アメリカ合衆国 サンフランシスコ |
| 代表者 | Jason Tan |
| ウェブサイト | https://sift.com/ |
お問い合わせ・資料請求
株式会社マクニカ Sift 担当
- TEL：045-476-2010
- E-mail：sift-sales@macnica.co.jp
平日 9：00～17：00