Siftは、不正利用による損失額の削減と、手動審査・目視確認にかかる人件費の削減を同時に実現しやすい点で費用対効果が高く評価されています。
| 評価項目 | 利用企業からの主な評価 |
|---|---|
| 価格への評価 | 複数の不正対策ソリューションを比較した企業から、「価格がリーズナブルだったこと」がSiftを選んだ理由として挙げられています。単純な低価格というより、機械学習による不正判定や運用自動化まで含めた機能とのバランスが評価されています。 |
| 不正被害削減による費用対効果 | 国内ECの事例では、1年間でチャージバックを93％削減したケースや、月300万円規模まで増えていたカード不正利用を10万円以下まで減らしたケースがあります。不正被害そのものの削減が、直接的な投資効果になっています。 |
| 手動審査・人件費の削減 | 自動スコアリングによって確認対象を絞り込めるため、手動レビュー時間を75％以上削減した事例があります。別の事例でも、半日以上かかっていた毎日の目視チェックが1～2時間程度まで短縮されています。 |
| ルール運用コストの削減 | ルールベース型のサービスでは、不正パターンの変化に合わせて人が継続的にルールを調整する必要があります。Siftは機械学習によって判定精度を高められるため、ルールチューニングにかかる担当者の工数を抑えやすい点が評価されています。 |
| 売上機会損失の抑制 | 不正対策を厳しくしすぎると、3Dセキュアなどによって正常な顧客まで離脱する可能性があります。Siftではリスクに応じて取引を判定することで、セキュリティを強化しながら「かご落ち」を抑えることを狙えるため、売上を守る面でも費用対効果があります。 |
| 費用対効果の注意点 | Siftを利用するには自社サービスとのデータ・API連携や、判定後の処理設計が必要です。そのため、取引件数や不正被害が少ない企業では、初期開発や運用にかかるコストに対して削減効果が小さくなる可能性があります。 |
Sift運営担当からの回答
Sift Official Vendor