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怪しい加盟店、「うわさ」で見極め 三井住友カード

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2015/6/17 6:30
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日経情報ストラテジー

 三井住友カードがビッグデータ分析技術を用いた加盟店管理システムを導入した。ネット上に書き込まれた加盟店の“うわさ”など怪しい言葉を収集。加盟店審査に必要となる評判などの情報をダッシュボードに一括表示する。米スクエアとの提携で加盟店のすそ野が広がっても、加盟店審査を効率化できた。

 三井住友カード(東京・港)が2014年10月から、クレジットカードの加盟店管理にビッグデータ分析技術を本格的に活用し始めた。ホームページやSNS(ソーシャル・ネットワーキング・サービス)、ネット掲示板などから、加盟店の評判やうわさといった情報をリアルタイムに収集する。

 社内の情報系システムに蓄積した過去半年分の取引履歴と組み合わせて分析することで、過去の取引傾向や業種特性とかい離したやり取りがある“怪しい”加盟店を早期に見つけ出している。

 同社は2012年9月に、米ツイッターを創業したことでも知られるジャック・ドーシー氏が率いるスクエアと資本提携した。2013年5月から、スマートフォン(スマホ)やタブレットに小型の専用端末を差し込むだけでクレジットカード決済ができるサービスを国内で開始。この1年数カ月だけで、個人事業主や中小企業を中心に数万件規模の加盟店を新たに獲得し、スクエア経由の累計取扱高は100億円を突破した。

 加盟店のすそ野が広がる一方で、管理業務の負荷は高まっている。遠藤栄毅信用企画部グループマネージャーは「EC(電子商取引)の売り上げやスマホ決済が急速に拡大しており、加盟店管理業務をもっと合理化する必要があった」と打ち明ける。

■ネットの「うわさ」を自動分析

 新システムでは「危険ドラッグ」「ぼったくり」「カード現金化」といった怪しいキーワードを事前に設定しておく。加盟店のホームページや一般消費者によるツイッターのつぶやき、2ちゃんねるの書き込みといったビッグデータから、上記のようなキーワードを含む数字やテキストをリアルタイムに収集する。

ビッグデータ分析技術を使った加盟店管理システムの仕組み
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ビッグデータ分析技術を使った加盟店管理システムの仕組み

 その後、NTTデータが開発した言葉の意味を自動解釈する「エンリッチ化技術」を使い、収集した数字やテキストに意味を与える。例えば、「6月6日、東京都渋谷区のエステサロン経営者」という言葉であれば、6月6日は日付、東京都渋谷区は地名、エステサロンは業種と自動的に判定する。

 テキストなどの「非構造化データ」を管理・分析できるように、米マークロジックのNoSQLデータベース「MarkLogic Server」を採用。プロジェクト管理は日本総合研究所(東京・品川)が担当した。

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