Radar 风控团队版支持对 Radar 规则进行微调,获得对可疑付款的洞察,并查看您的欺诈管理效果。
从编写规则到审核付款,所有操作均可在管理平台中进行——而且不需要代码或冗长的设置即可开始。您也可以用 Webhooks 和实时通知轻松集成现有的工作流程。
协调您的欺诈策略和您的业务模式。您可以根据您的风险偏好来选择阻止可疑付款的力度。
根据银行卡号码、邮箱或 IP 地址等属性来设置阻止和允许列表。
针对特定的欺诈模型编写自定义规则,在启用规则之前先进行测试,以了解它们的性能;同时监控性能,以便可以对其进行迭代。
使用数百种规则属性,包括 IP 地址、银行卡详情、行为信号和元数据,根据您的业务需求编写自定义规则。
在使用您的历史数据实施新规则之前,先测试它对您的欺诈策略有何影响。
使用近乎实时的数据,通过历史视图和指标来衡量您的自定义规则对单个规则性能的影响。
提高您的欺诈模式检测能力并快速行动。Stripe 优化的工作流程大大缩短了审核付款的时间。
通过全面而非孤立地评估付款,如银行卡测试,防止常见的欺诈模式。我们利用设备指纹识别和身份识别解决方案,帮助您抓住惯犯。
与合法的购买行为相比,欺诈性的购买行为往往显得不正常。我们的欺诈洞察让人工审核变得更容易。例如,您可以比较地理位置的 IP 地址和信用卡地址,或者查看结账时间等行为信息,将其与您的合法买家进行比较。
了解我们在分析了数十亿笔付款尝试并调查了 2500 多名商业领袖后所发现的全球欺诈趋势。
Radar 在无需任何配置的情况下将我们的欺诈率降低了 70% 以上,每月为我们的披萨店节省数千美元,同时也让我们能够更专注于提供本地最佳的披萨用餐体验。
由于欺诈性交易较多,我们很快将失去付款处理能力——正是在这个时候,我们开始使用 Stripe Radar。通过 Radar,我们能够以编程的方式打击欺诈行为,并制定细粒度的方法来反击银行卡测试者。
我们的团队在保护 Postmates 平台免受欺诈的同时,仍能提供良好的客户体验。Radar 在每笔交易的背后运行,其模型对于区分好交易和坏交易非常有帮助。
Radar 在短短两个月时间里便自动帮 Watsi 阻止了 4000 多万美元的欺诈性捐款。
获取专为需要直接在管理平台中进行更强控制和自定义设置的专业人士设计的高级欺诈保护功能。
额外的验证有助于区分客户和诈骗者。阅读我们的指南,了解新版 3DS 验证如何在不损害用户体验的情况下减少欺诈。
统一按每笔交易收费,无隐藏费用。