D&B、NashTechと決済詐欺検知システムに革命を起こす

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技術情報

Akka Esper GridGain (Apache Ignite)Scala

はじめに

NashTechはDun & Bradstreetのエンジニアリングチームと協力し、ビジネスニーズを特定し、重要な非機能要件を文書化しました。その結果、不正を検出して分析に報告するまでの対応時間が、数日から数週間から30分に短縮された。

ダンアンドブラッドストリートは、商業信用に関する情報、企業に関するデータおよび分析レポートをパートナー企業に提供するグローバル企業です。 D&Bは、第三者である利害関係者が組織の財務実績と健全性を分析するのに役立つ、組織の事業信用報告書を作成することで世界的に認知されている。

現在、ダン・アンド・ブラッドストリートは全世界で約1億社の企業分析を行っている。同社が独自に開発した一連のレポートは、企業がアナリティクスを活用して、顧客にビジネス信用を割り当てるかどうか、他者とのビジネスを継続または開始するかどうか、業界における信用と評判を確立するかどうかを決定するのに役立っている。

課題

ダン＆ブラッドストリートのプラットフォームに依存しているパートナー組織にとって、タイミングは最も重要な要素である。提携先企業の信用履歴に破産報告や支払い不履行があれば、すぐに警告を受ける必要がある。しかし、これを困難にしていたのは、何百万人もの顧客がおり、毎時間大量のアラートが発生するという事実だった。

D&Bが直面していた主な課題

システムの性能は望ましい水準に達していなかった。プラットフォームは遅くて鈍い。例えば、ある組織が不正支払いや債務不履行のアラートを4時間以内に受け取ることができるパッケージに申し込んでいた場合、24時間もかかってしまった。タイミングが重要な要素だったため、これは手の届かない欠点だった。
このシステムは、数百万人の顧客と大量のアラートを処理していたため、高負荷のシナリオでシームレスに拡張して動作させることができませんでした。
プラットフォームに新機能を追加することは挑戦だった。

リスク管理プラットフォームには、効率的な不正支払い検知メカニズムの追加が必要だった。

ダン・アンド・ブラッドストリートのリスク管理プラットフォームにより、パートナー企業はより深いインテリジェンスにアクセスし、取引先企業の信用履歴、支払い不履行、詐欺の可能性のある行為を明確に把握できるようになりました。これにより、将来的に脅威となるビジネスが始まるたびに、通知やアラートを受け取ることで、リスクを軽減することができるようになった。

そのためには、システムが効率的でSLAを満たす必要がある。アラートと通知は迅速に処理され、プラットフォームを利用するパートナー組織が損失を被らないように、ビジネス戦略を時間通りに修正できるようにしなければならない。しかし、D&Bの目標を達成するためには、リスク管理プラットフォームがもたらす課題のために大きな障害があった。

これらの課題をより深いレベルで理解しよう。

解決策

不正分析で成功するために

NashTechはDun & Bradstreetのエンジニアリングチームと協力し、ビジネスニーズを特定し、重要な非機能要件を文書化しました。 D&Bは、サービス・レベル契約（SLA）の要件をすべて満たすようにしたいと考えていた：

– 複雑なイベント処理不正検知には不確実性が伴うため、従来のデータ管理アーキテクチャーでは不十分だった。したがって、詐欺防止システムのようなリアルタイム・イベント駆動型アプリケーションの多くは、複雑なイベント処理に依存している。
– 複合イベント処理（CEP）アプローチにより、D&Bのシステムは企業の信用履歴の不正パターンを即座に検出し、関係者とのコミュニケーションを開始することができた。 CEPは、ほぼリアルタイムで入ってくるイベントをパターンにマッチングさせることができるため、企業は最新の洞察を得ることができ、上層部はリアルタイムでそれに基づいて行動することができる。たとえば、クレジットカードの利用者がカリフォルニアでカードをスワイプしても、イギリスで同じカードをスワイプする可能性は低い。 Esperは、複雑なイベント処理にGridGainとともに使用され、タイムリーなアラートのためにすべてのデータ解析が行われた。
– アラートの重複を削除複数のクライアントに適用されるアラートは再生成されず、むしろ重複するインスタンスを削除するように再循環され、その結果、システムの効率が大幅に改善された。
– CI/CDパイプラインを備えたテストハーネスシステムには多くのテストシナリオが不足していたため、プラットフォームに新機能を追加し、新機能を期限内に立ち上げることが課題となっていた。この問題を解決するために、私たちはCI/CDパイプラインとともにシステムのテストハーネスを導入しました。つまり、エンドツーエンドのテストスイートでシステム全体をカバーしたのです。テストハーネスは、さまざまな負荷条件下でシステムのテストを可能にする自動テストフレームワークを導入する。
– Scalaが選択された言語である。Scalaプログラミング言語は、簡潔で保守性の高いコードを書くために使用され、さらにAkkaに拡張された。

D&Bのリスク管理プラットフォームを垣間見る

テクニカル・アーキテクチャー

その結果

– より迅速なアラートとビジネス洞察：不正の検出と分析へのレポート作成にかかる時間を数日から数週間から30分に短縮。
– 8倍のアラートを処理：システムは以前の8倍の量のアラートを処理し、GridGainで水平方向にスケーリングしている。
– 3倍のクライアントをオンボード：Dun & Bradstreet社は、システムがさまざまな負荷条件下でも機能するようになったため、より多くのクライアントを取り込むことができました。