「シフトのCEOであるクリス・ナーゲル – インタビューシリーズ」
Chris Nagel - CEO of Shift - Interview Series
KrisさんはSiftの最高経営責任者（CEO）です。彼は30年以上の経験を持ち、ベンチャーキャピタル支援を受けた企業や公開されたSaaS企業でのシニアリーダーシップポジションで活躍してきました。それには、Ping Identityも含まれます。Siftは、企業が支払い詐欺を防止する方法を提供しており、シングルで直感的なコンソールで構築されたSiftのエンドツーエンドのソリューションは、切断されたツールや単一目的のソフトウェア、不完全な洞察による運用リソースの消耗を排除します。
以前の役職では、2019年に会社を上場させる上で重要な役割を果たしたidentity security platform Ping Identityの最高運営責任者（COO）でしたが、この経験からどのような教訓を得ましたか？
会社を上場させることは大きな挑戦ですが、プロセスを通じて多くのことを学びました。そのマイルストーンを前後して、製品の開発や会社のスケール拡大によって、複雑な組織の課題を解決するために必要なこと、革新を続け、ユーザーエクスペリエンスを再構築するために必要なこと、チームを育成し、彼らが最善の仕事をするために力を与えることを学びました。私のキャリアを通じて学んだことは、どんな役割でも成功するためには、顧客、パートナー、チームの人々を深く理解することから始まる必要があるということです。
2023年1月にSiftのCEOとして参加しましたが、なぜこの新たな挑戦に魅力を感じましたか？
詐欺は絶えず成長し進化する問題であり、その重要性は明らかです。2023年末までに、グローバルなeコマース詐欺の損失は480億ドルに達すると推定されており（2022年比で16％増加）、世界中の企業は収益の約10％を詐欺対策に費やしています。しかし、企業が詐欺を効果的に管理できない場合、正当な顧客を排除したり、「侮辱」したりすることで収益を失う可能性があります。
Siftは機械学習を用いてこの問題を解決する先駆者です。そのコア技術とグローバルなデータネットワークは、詐欺防止の領域で際立った存在感を持っています。Twitter、DoorDash、Poshmark、Upholdなど、34,000以上の企業がSiftに依存しています。この差別化と長期的な顧客パートナーシップへの強い焦点により、私のSiftへの参加は容易なものとなりました。
なぜ生成AIは企業や消費者にとって大きなセキュリティ脅威となるのでしょうか？
生成AIは、詐欺者にとってのゲームチェンジャーとして初期の兆候を見せています。以前の詐欺は文法や綴りの間違いが満ちていたため、容易に区別することができました。生成AIを用いることで、悪意のある行為者はより効果的に正当な企業を模倣し、消費者をフィッシング試行を通じて感度の高いログインや金融情報を提供させることができるようになりました。
生成AIプラットフォームは、詐欺者が単一プラットフォーム上で複数の独自のアカウントを作成するためのテキストバリエーションを提案することさえ可能です。たとえば、彼らはAIで生成されたユニークな顔とバイオを持つ100の偽のデートプロフィールを作成し、暗号通貨のロマンス詐欺を行うことができます。そのため、生成AIは詐欺の民主化を可能にしており、技術の習熟度に関係なく、誰でも盗まれた資格情報や支払い情報を使って誰かをだましやすくなっています。
Siftは最近、「AIルネサンスの中で、消費者と企業は詐欺にうち打たれる」と題した報告書を公開しましたが、この報告書での最も驚いた点は何でしたか？
AIと自動化が詐欺の風景を変化させることはわかっていましたが、この変化の速度とボリュームは本当に驚くべきものです。米国の消費者の3分の2以上（68％）が、11月頃から生成AIツールの採用が始まったことに関連して、スパムや詐欺の増加を報告しています。同様に、アカウント乗っ取り（ATO）攻撃の急増も観察され、2023年第1四半期には2022年全体と比較してATOの割合が427％増加しました。明らかに、これらの出来事は関連しており、生成AIにより詐欺者はより説得力のあるスケーラブルな詐欺を行うことができ、したがってATO攻撃の波が押し寄せているのです。
報告書はまた、「詐欺サービス」と呼ばれるものの進化も示しています。Telegramなどの公開フォーラムは、さまざまな種類の悪用を行いたい人々にとって参入の障壁を下げています。私たちのチームは、ボット攻撃をサービスとして提供する詐欺グループの増加を目撃し、金融口座のワンタイムパスコードを提供させるために1つのツールがどのように使用されているかを強調しました。詐欺者はこれらのツールを比較的小さな料金で簡単に利用可能にしており、他の人々に提供しています。
「Siftデジタルトラスト＆セーフティプラットフォーム」とは何ですか？
Siftを利用することで、企業は詐欺からビジネスを保護するためのツールを持って自信を持ってビルドおよびデプロイできます。悪意のある行為者を排除しながら、顧客にシームレスなエクスペリエンスを提供し、摩擦を減らし、収益を増やすことができます。
私たちの使命は、誰もがインターネットを信頼できるようにすることであり、私たちのプラットフォームは機械学習と膨大なデータネットワークを使用して、さまざまな種類の詐欺や悪用からビジネスを保護します。私たちは、オンライン詐欺に機械学習を適用した最初の会社の一つである可能性があります。そのため、私たちは年間1兆以上のイベントを処理するグローバルな機械学習モデルに反映される驚くべき洞察を蓄積しています。このプラットフォームの美しさは、顧客が増えれば増えるほど、モデルがよりスマートになることであり、詐欺を防止し、同時に実際のユーザーと顧客にとっての摩擦を減らすために常に最適化することができます。
プラットフォーム内では、支払い保護があり、支払い詐欺から保護します。アカウント防御があり、アカウント乗っ取り攻撃を防ぎます。コンテンツの整合性があり、ユーザー生成コンテンツに投稿されるスパムや詐欺をブロックします。また、チャージバックやフレンドリー詐欺から保護する紛争管理もあります。
このプラットフォームは他の詐欺対策ツールと比較してどのように異なるのですか？
市場には詐欺防止のベンダーがたくさんありますが、ほとんどは2つのカテゴリに分類されます。ポイントソリューションと意思決定サービスです。ポイントソリューションは範囲が狭く、ボット検出などの1つのユースケースに対応するよう設計されています。意思決定サービスのソリューションは総合的ですが、多くの詐欺管理機能が欠けており、「ブラックボックス」としての意思決定ロジックがあります。
Siftの最も特徴的な特徴の1つは、すべての業界で複数のタイプの詐欺に対抗するソリューションを提供していることです。詐欺は業界に依存しない課題であり、私たちは1つの業界の詐欺問題が別の業界の問題になる方法について独自の洞察を持っています。意思決定エンジン、ケース管理、オーケストレーション、レポート、シミュレーションといったすべての機能を通じて、私たちは顧客に制御権を与えることを優先しています。各企業はユニークであり、このカスタマイズの能力により、ロジックをカスタムルールで変更したり、プラットフォーム内でシミュレーションを調整したりすることができます。また、詐欺を防ぐ最良の方法はそれについて透明であると考えています。私たちの意思決定エンジンは、アナリストがトランザクションが承認されたか、異議が申し立てられたか、拒否されたかを理解するための説明を提供します。また、モデルのパフォーマンスを測定して調整が必要かどうかを理解するためのレポートも提供しています。
「Sift Score」とは何であり、使用される機械学習の継続的な自己改善をどのように可能にしていますか？
Siftの顧客は、ウェブサイトやアプリ上で不正パターンを検出し、攻撃を防ぐために機械学習アルゴリズムを使用しています。Sift Scoreは、アルゴリズムによって各イベント（またはアクティビティ）に0から100の数値が与えられ、その行動が詐欺である可能性を示します。
私たちの製品ごとに独自の機械学習モデルがサポートされていますが、Siftの顧客に合わせてカスタマイズされたカスタムアルゴリズムも提供しています。たとえば、保険、生鮮食品、衣料品などを販売している場合、各業界の詐欺信号は異なる場合があります。Siftは、グローバルなネットワークからの詐欺信号を数千個実行し、日中の時間、メールアドレスの特徴、試行されたログイン回数などの詳細を分析し、ログインやトランザクションなどの特定のイベントのスコアを作成します。Sift Scoreは顧客間で共有されることはありません。それぞれの顧客の機械学習モデルは異なるためです。
Siftが詐欺やスパム対策のために開発した興味深い製品である「テキストクラスタリング」とは具体的に何ですか？
スパムテキストはオンラインプラットフォームを悩ませており、スパマーは同じまたは非常に似たコンテンツを繰り返し投稿することがよくあります。私たちは、Content Integrityの一環として、このタイプのテキストを特定し、クラスタリングして一括処理を行うことを容易にするためにText Clustering機能を開発しました。課題は、すべての繰り返しテキストがスパムではないということです。たとえば、電子商取引の販売者は、複数のウェブサイトで同じ商品と説明をリストアップする場合があります。
この課題を効果的に解決するためには、検出したい新しいタイプのコンテンツ詐欺にラベルを付ける方法が必要であり、同時にアナリストが最終的な制御権を持って行動を起こすことができるようにする必要がありました。Text Clusteringは、ニューラルネットワークと機械学習の組み合わせにより、わずかな違いがある場合でも類似したテキストをグループ化することができます。このフラグが立てられたコンテンツは一緒にラベル付けされ、それが実際にスパムである場合、アナリストは一括アクションを実行して削除することができます。
企業は、生成型AIによって行われる敵対的な攻撃やその他の悪意のある攻撃に対して最も効果的に自己防御することができますか？
消費者の半数以上（54％）は、詐欺的な購入が行われた後に、詐欺師に意図せず支払い情報を提供した責任を負うべきではないと考えています。ほぼ4分の1（24％）の人々は、購入が行われた事業者が責任を負うべきだと考えています。つまり、詐欺を防止する責任は、消費者が日常的に頼りにしているプラットフォームとサービスにかかっています。
私たちはまだ生成型AIの初期段階にあり、今日の脅威は6か月後に見られる脅威とは異なるものになります。それに言及した上で、企業はAI技術である機械学習のようなものを使用して、詐欺を予防し停止するために火をもって火を制す必要があります。リアルタイムの機械学習は、詐欺のスケール、スピード、洗練さに遅れずに対応するために重要です。時代遅れの手動プロセスから脱却しない商人は、既に自動化している詐欺師に遅れを取ります。このエンドツーエンドのリアルタイムアプローチを採用する企業は、詐欺検出の精度を40％向上させます。これは詐欺師をより正確に特定し、事前に彼らがビジネスや顧客に被害を与える前に彼らを停止することを意味します。
Siftについて共有したいことは他にありますか？
私たちが最近取り組んでいる取り組みの1つは、顧客コミュニティであるSiftersです。Siftのすべてのユーザーに開放されており、顧客、内部の専門家、デジタルネットワーク上の商人やデータとの架け橋の役割を果たしています。これは業界の洞察を収集し、詐欺防止のクロスマーケットの課題に対処するための貴重な拠点となっています。そして、非常に多くの人々が参加しています。詐欺撲滅のためのコミュニティを作ることは絶対に不可欠です。なぜなら、詐欺師たちは自分たちのコミュニティを持っており、ビジネスや消費者に害を与えるために協力しているからです。私たちが言いたいのは、ネットワークに対抗するためにはネットワークが必要だということです。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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