挑战

MVLLABS 首席执行官兼创始人胡凯 (Kay Woo) 以创新的思维和前瞻的眼光为拼车行业描绘了一个光明前景。他希望建立一家既能够保障司机获得公平报酬并彻底取消手续费，又可以为乘客提供更多选项（包括车费支付方式选项）的拼车公司。

Uber 退出新加坡拼车市场后，胡凯决定将他的愿景付诸实践，并推出了 TADA（在韩语里，表示“让我们乘车吧”的意思）。为了最大限度提高新加坡的业务增长，并简化后续向其他国家的扩张，TADA 需要找到一款支付处理解决方案，它能够在任何地区为任意数量乘客提供顺畅支付体验。除了接受使用本地货币的信用卡支付外，TADA 还希望能够轻松支持包括 Apple Pay 等数字钱包在内的其他支付方式。

在新加坡创办一家拼车公司不仅需要克服特殊挑战，同时也会面临独特机遇。区域出租车和拼车服务存在争议率高、授权率低的问题。为了确保乘客获得最佳体验（这有助于公司与老牌拼车公司竞争），TADA 需要最大限度提高合法付款的接受率。另外，TADA 还必须成功拦截欺诈支付交易，以便降低任何可能阻碍公司增长的财务风险。

解决方案

经过对支付处理服务商的评估，TADA 最终决定与 Stripe 合作，因为 TADA 可以轻松扩展并定制后者提供的综合支付处理解决方案，以满足自身需求。

“Stripe 提供了我们所需要的集成速度和易用性，”TADA 产品负责人 Kenneth Tay 表示。“它还提供了在我们所在地区，以及目标海外市场（包括实施严格服务监管的市场）运营所需的服务和相关支付许可。”

在短短两周内，开发人员就将 Stripe Payments 集成到 TADA 的移动应用程序中，从而使乘客可以使用以新加坡元 (SGD) 结算的信用卡和借记卡支付车费。开发人员还通过配置 Payments，为预授权收费提供便利。如此一来，乘客可以在上车前查看预估服务费用——并且 TADA 能够确保乘客有足够的资金支付车费。

TADA 还启用了 Stripe Radar，以拦截欺诈交易并减少争议（包括撤单）。Radar 的机器学习 (ML) 使用 Stripe 和第三方银行处理的数十亿笔支付交易数据进行训练，可以为每笔交易评定风险分值。如果交易的欺诈风险分值过高，则 Radar 会拦截该笔交易。

为了在银行层面最大限度提高授权率，TADA 采用了 Stripe Adaptive Acceptance，通过机器学习技术，优化授权申请、重试和路径组合。Adaptive Acceptance 会在发生变更时自动更新乘客的信用卡信息，并且可以自动检查是否可以通过使用卡组织令牌而非信用卡卡号来提高接受率。

结果

TADA 通过 Stripe Payments 轻松实现全球增长

自 2018 年在新加坡首次上线后，TADA 于 2019 年将业务扩展至柬埔寨和越南，并在 2024 年进入泰国市场。在接下来的三个月内，公司还将开始在香港运营。乘客们可以在 TADA 开展业务的所有国家使用存储在其账户资料中的银行卡，并获得顺畅可靠的服务。

“有了 Stripe，我们就有信心一切都将按部就班、正常运转，”Tay 表示。

TADA 通过 Radar 和 Adaptive Acceptance 降低风险、提高收入

通过使用 Radar 和 Adaptive Acceptance，TADA 可以成功拦截欺诈性交易，并确保合法付款得到处理。

“在过去的 12 个月里，我们通过使用 Radar，将争议率维持在 0% 的水平，”Tay 说。“通过添加 Adaptive Acceptance，我们将授权率提高了 2.8%，从而使交易处理成功率达到 98%。”

为了推动未来增长，TADA 希望实施 Stripe Elements，通过使用预构建 UI 构建模块，定制乘客结账体验。Elements 提供的无代码工具使 TADA 能够扩展支付选项，通过纳入 Apple Pay 等数字钱包，以及泰国支付方式 PromptPay，使客户能够使用银行应用程序扫描二维码进行付款。

“随着我们向新市场扩张，我们相信 Stripe 将为我们提供快速扩展和调整支付服务所需的工具，从而使我们能够为乘客提供更多元的选择和更优质的体验，”Tay 补充道。