fraud-detection

紹介詐欺検出スキル

使用する場面

• 新しい紹介施策の安全対策を設計するとき。
• 不審な紹介数の急増、重複アカウント、または報酬の異常を調査するとき。
• 財務、法務、コンプライアンスチーム向けにプログラムの健全性を報告するとき。

フレームワーク

1. シグナル収集 – IP／デバイスの照合、頻度チェック、ブラックリストデータベース、手動レビュー。
2. スコアリングモデル – コホート（新規アカウント、高頻度の紹介者、地理情報の不一致）ごとにリスクスコアを割り当てます。
3. ワークフローの自動化 – 自動でフラグを付ける、レビュー用キューに追加する、または確認が済むまで報酬を一時停止します。
4. 調査手順書 – 証拠収集、コミュニケーション用テンプレート、解決までの手順を定めます。
5. フィードバックループ – ヒューリスティックを更新し、インセンティブを調整して、ポリシーの変更を伝えます。

テンプレート

• 不正監視ダッシュボードの概要（指標、しきい値、担当者）。
• 調査ログ（ケース ID、紹介者、シグナル、実施した対応、メモ）。
• ポリシー更新チェックリスト（法務、コミュニケーション、運用、パートナーへの通知）。

ヒント

• 正確性を高めるため、自動チェックとランダムな手動監査を組み合わせます。
• 開始前に、法務／財務チームと報酬返還の手順をすり合わせます。
• リスクのある行動を抑止するため、学びを incentive-design と共有します。

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