信用卡支付是日本最广泛采用的支付方式。在电子商务网站上，它们的使用率占所有支付的 80%。这表明它们深受日本客户的欢迎。

虽然预计信用卡支付将进一步增长，但支付欺诈案件也已成为一个严重的问题。因此，许多客户对信用卡支付的安全性感到担忧。

欺诈计划和技术变得越来越复杂，使用传统系统很难检测到。因此，配备高级机器学习 (ML) 功能的 AI 系统的应对措施正引起关注。

在本文中，我们将解释为什么 AI 在检测信用卡欺诈方面很有用，以及欺诈检测 AI 的运作方式。我们还将探讨实施 AI 的好处以及一些关键的注意事项。

关键要点

• 信用卡欺诈每年都变得更加复杂。打击欺诈的措施也越来越难以实施。因此，采用 AI 的欺诈检测系统对商家越来越有吸引力。
  
• 增强型 AI 欺诈检测通过自动分析交易模式和对欺诈风险进行评分来实现。
  
• 用于欺诈检测的 AI 的好处包括能够实时检测欺诈。
  
• 为了增强商家电子商务网站的安全性，除了依赖 AI 技术外，开展员工安全培训并建立健全的内部框架也很重要。
  
• Stripe Radar 允许商家使用适应不断变化的欺诈模式的机器学习 (ML) 来实施高级安全措施。
  

为什么 AI 对信用卡欺诈检测很重要？

在日本有许多无现金支付选项可供选择，例如信用卡支付、快速响应（QR）码支付和银行转账。在这些选项中，信用卡支付的用途广泛且非常受欢迎。

随着全球信用卡欺诈事件不断增加，日本政府制定了多项指导方针，其中包括强制采用 3DS 2.0 验证。实施采用 AI 技术的增强型欺诈检测系统则是另一项正在考虑的措施。下面，我们概述了人们对它们日益感兴趣的主要原因。

日本的信用卡欺诈情况

据日本信用协会（JCA）统计，2025 年信用卡欺诈造成的总经济损失超过了 510 亿日元。这是 2020 年（253 亿日元）的两倍多。部署采用 AI 技术的高精度欺诈检测系统对于解决这一情况至关重要。

该数据中最重要的一项发现是，2025 年 10 月至 12 月期间的总损失达到 93.9 亿日元。与上年同期（162.3 亿日元）相比，这一数字大幅下降。

这种差异可能是由于原定于 2025 年 3 月底强制实施 3DS 2.0 验证所产生的协同效应。再结合欺诈检测 AI 的广泛采用，我们便能从数据中看到这些举措所取得的成效。

利用 AI 实施信用卡欺诈

由于滥用 AI，第三方实施的欺诈手段变得日益复杂。这使得仅靠传统的基于规则的系统很难确保安全。

例如，网络钓鱼就是一种利用 AI 的欺诈手段。欺诈者利用 AI 生成大量虚假电子邮件。然后，他们使用这些电子邮件引诱收款人访问虚假网站，从而窃取账户密码和信用卡信息。

在网络钓鱼中，欺诈者使用真实组织的名称和官方标识，骗取收款人的信任，让其认为电子邮件是合法的。他们能即时生成并发送大量用自然语言编写的虚假电子邮件。因此，传统系统很难准确识别这些骗局。

因此，使用 AI 欺诈检测系统来应对利用 AI 实施欺诈的手段至关重要。AI 技术可以实时了解不断变化的欺诈形式并立即做出调整。

持卡人增加

信用卡支付已成为日本日常生活中不可或缺的一部分。信用卡不仅能让客户赚取积分和里程，还提供分期付款、循环付款和奖金支付。此外，信用卡因其便利性而越来越受欢迎。

然而，随着在线银行卡交易频率的增加，信息被泄露的风险也随之增加。信息一旦泄露，就有可能在无数电子商务网站和其他地方被连锁滥用。

使用 AI 进行信用卡欺诈检测正引起电子商务商家的极大兴趣。因为这是一种能够实时检测异常情况的防御措施，甚至能防御由于结构性原因而难以防范的手段。

AI 如何检测信用卡欺诈

下面，我们将讨论 AI 用于检测信用卡欺诈的不同机制。

模式识别

欺诈检测 AI 利用机器学习（ML）分析海量支付数据，自动识别欺诈形式。这使其能够快速准确地检测可疑交易。此外，它还能适应最新的欺诈形式，从而检测出传统的基于规则的系统容易遗漏的新手段。

通过从多个角度分析特定数据，AI 能够识别欺诈手段。用于训练的主要数据包括：

• 交易金额
  
• 交易日期和时间
  
• 交易地点（如国家/地区等）
  
• 所使用的终端
  
• 公司信息
  
• 过去的浏览和购买历史
  

欺诈检测 AI 利用这些数据构建能检测异常情况（如异常或欺诈性购买）的 AI 模型。

例如，一张通常在白天进行小额交易的信用卡，却在深夜用于在海外网站购买昂贵物品。AI 将立即识别出这是一种异常模式。

此外，AI 还能根据检测结果的反馈提高准确率，并通过不断训练应对日益复杂的欺诈手段，从而进一步提升检测性能。

欺诈风险评分

欺诈检测 AI 实时全方位监控交易模式，并根据这些模式对每笔交易进行评估（即评分）。也就是说，在处理每笔支付时，AI 会自动分析交易金额和地点等各种数据，然后量化欺诈风险。

如果分数超过阈值，AI 将判定存在高欺诈风险，并会自动拦截交易或请求额外的身份验证。

利用多租户 AI 进行跨行业数据学习

传统 AI 技术面临的一个主要挑战是，它们仅使用个别信用卡公司持有的交易数据进行训练。这使得它们难以应对以前从未见过的欺诈活动。多租户 AI 则涉及跨行业协作，共同分析交易数据。这被视为克服上述挑战的一种方法。

采用多租户 AI 的商家可以彼此共享欺诈数据，并合作训练 AI。例如，借助多租户 AI，如果一家商家检测到新的欺诈形式，其他商家即可立即开始使用已自动学习了该形式的 AI 模型。

通过全行业的通力合作与信息共享，AI 系统能够应对个别商家依靠自身力量无法检测出的复杂欺诈手段。

AI 用于欺诈检测的优势

采用欺诈检测 AI 具有许多优势。

立即拦截欺诈

实施欺诈检测 AI 的最大优势在于，它利用先进的 AI 技术实时检测欺诈性交易并自动将其拦截。这使得在交易完成之前预防欺诈成为可能。

这种实时的 AI 增强型即时拦截特性对于保护客户并最大程度减少由撤单造成的利润损失非常重要。

减少运营工作量

系统自动化可以显著减少与监控和检测相关的工作量。在过去，操作员负责监控大量交易数据以检测欺诈。过重的工作量常常导致疏漏并造成瓶颈。

欺诈检测 AI 可以持续运行并实时监控所有交易。此外，如果通过评分检测出具有高欺诈风险的交易，AI 会立即发送警报。因此，操作员不再像过去那样需要审查每一笔交易（包括合法交易）。相反，他们可以分配资源去验证那些 AI 难以独立评估的案例，并提供高质量的客户服务。

使用 ML 持续提高检测准确性的欺诈检测 AI 还可以帮助减少误报（即将合法交易错误识别为欺诈）。这可以减少与人工验证相关的工作量和成本，并防止合法客户受到影响。因此，它还可以帮助商家避免错失销售机会。

留住客户

采用欺诈检测 AI 的安全措施可确保客户安全、提高商家可靠性，并进一步加强品牌。

提供一个让客户可以放心使用信用卡的支付环境，能减少他们在支付流程中的焦虑和压力。这还能确保带来愉快的购物体验，从而直接有助于留住客户。

欺诈检测 AI 的挑战

增强型 AI 欺诈检测系统确实带来了一些挑战。因此，在实施时需要谨慎。

错失销售机会

即使拥有高精度的欺诈检测 AI，仍然存在合法交易被错误地标记为欺诈的情况。如果尊贵客户的支付被标记为欺诈，这可能会阻碍客户进行购买。这会导致错失销售机会。

引入欺诈检测 AI 时，设置合理的检测阈值并定期验证系统的准确性非常重要。

没有全面的欺诈检测

虽然欺诈检测 AI 可以增强电子商务网站的安全性，但重要的是要了解它不能完美地防止所有欺诈事件。在某些情况下，它无法完全应对不断发展的复杂欺诈计划。

除了仅依赖 AI 系统外，实施安全措施（例如 3DS 2.0 验证）对于网站的安全运营也很重要。商家还可以重点开展员工培训，并建立一个允许负责人员做出最终决定的系统。

欺诈决定不明确

即使 AI 检测到欺诈，也可能发生“AI 黑盒”现象。这意味着 AI 的决定依据不明确，并且商家的代表无法提供解释。如果代表无法向尊贵的客户清楚地解释为什么他们的支付被标记为欺诈，那么客户的满意度很可能会下降。

可解释的人工智能 (XAI) 是一种将决策依据可视化并提供解释的 AI 技术。作为应对这一挑战的解决方案，XAI 引起了全球的关注。

在欧盟，建立特定于 AI 的法律标准的趋势正在增长。这包括人工智能法案下提供 AI 决策背后解释的法律要求。预计日本也将引入类似的法规，这可能会导致 XAI 的广泛采用。

因此，在选择欺诈检测 AI 时，选择一个能够提供有关其如何得出决策的逻辑解释（人类可以理解）的系统非常重要。

常见问题

在本节中，我们回答了有关日本信用卡欺诈检测 AI 的常见问题。

Stripe Radar 如何提供帮助

Stripe Radar 使用 AI 模型来检测和预防欺诈，这些模型基于 Stripe 全球网络的数据进行训练。随着欺诈手段的不断演变，它会根据最新的欺诈趋势不断更新模型，从而保护您的业务。

Stripe 还提供 Radar 风控团队版，该版本允许用户添加自定义规则，以应对特定于其业务的欺诈情境，并支持获得高级欺诈洞察。

Radar 可以帮助您的企业：

• 防止欺诈损失：Stripe 每年处理超过 1.9 万亿美元的支付。这种规模使 Radar 能够独特地帮助检测和防止欺诈，从而为您省钱。

• 增加收入：Radar 的 AI 模型基于真实的争议数据、用户信息、浏览数据等多维度信息进行训练。这使得 Radar 能够识别高风险交易并减少误报，从而增加您的收入。

• 节省时间：Radar 内置在 Stripe 中，无需编写任何代码即可启用。您还可以在同一个平台上监控反欺诈表现、编写规则等，从而提高效率。

了解更多 Stripe Radar 信息，或立即开始使用。