エンジニアの佐野です。カンムはカード決済のサービスを提供しています。カード決済にはいくつかの決済手段があり、マグストライプ、IC、IC非接触(俗に言うタッチ決済)、オンライン決済などの機能が提供可能です。iD のようなスマートデバイスにカード情報を入れてスマホでタッチ決済する仕組みもあります。カンムのプロダクトであるバンドルカードはマグストライプとオンライン決済、Pool はマグストライプとオンライン決済に加えて IC接触決済、IC非接触決済(タッチ決済)を提供しています。今日はセキュリティ的な観点から各種決済手段の特徴や問題点とともに、主に IC 決済の仕組みについて小ネタを交えつつ書いていこうと思います。カンムが提供しているカードは Visa カードでありクローズドな仕様や confidential なものについては言及することはできませんが、公開仕様であったり一般的な事柄のみを用いて

カンムでバンドルカードのバックエンドやインフラを担当している summerwind です。 バンドルカードではスマホ上で Visa のプリペイドカードを発行して決済に使える機能を提供しており、クレジットカード情報を扱っていることから、インフラの観点では高いセキュリティを維持することが重要になっています。バンドルカードのシステムは API や国際カードブランドと接続している決済システムなどの複数のコンポーネントで構成されていますが、システムが構築された時期によって構成や設定の方針などが異なるため、より高いセキュリティを達成するためにシステム構成の変更や整理、設定の見直しを日々進めています。 構成や設定の見直しを進めていく中で、全体的な方針や目指している姿を言語化しておいた方が周囲のエンジニアにも理解が得られやすいのではないかと感じたため、インフラに対する考え方や方針を言語化した「インフラマニ

バックエンドエンジニアの吉田です。カンムでは機械学習を用いた機能開発を担当しています。 バンドルカードでは後払い機能であるポチっとチャージで機械学習が使われています。 去年のAdvent Calendarで石澤さんが カンムを支える技術2020 という記事を書いてくれていましたがそこではあまり触れられていなかった機械学習まわりの取り組みについて簡単にご紹介します。 バンドルカードのサービスはAWSで構築されているので基本的にはAWSに寄せつつも機械学習ではGCPも活用しマルチクラウドで運用しています。 Data Preparation DWHとしてBigQueryを利用しています。BigQueryにはバンドルカードのトランザクションデータやFirebaseで取得したアプリのイベントログ、サーバのアプリケーションログ等が集約されておりデータ分析やA/Bテストの集計、障害調査等に使われています