拒付欺诈是一个日益严重的问题，影响着所有类型和规模的企业。根据 Mastercard 的数据，预计到 2028 年将有 3.24 亿次拒付，与 2025 年相比增加 24%。拒付是一种交易撤销，当客户向其银行或信用卡公司对收款提出争议时就会发生。拒付发生的原因有很多，包括企业犯下的错误或客户对产品或服务不满意。

然而，客户有时会使用拒付来避免退还商品同时寻求退款，而欺诈者则利用拒付来窃取企业的资金。在这两种情况下，拒付的负面影响都会对企业的财务健康和声誉造成严重损害。

检测、防范和应对拒付欺诈的第一步是了解什么是拒付欺诈、它是如何运作的，以及哪些企业最容易受到影响。在下文中，我们将解释企业应该了解的拒付欺诈知识，包括他们可以采取哪些措施来最大程度地降低风险，以及在发生欺诈性拒付时该如何应对。

本文内容

• 什么是拒付欺诈？
  
• 拒付欺诈的类型
  
• 哪些类型的企业会受到拒付欺诈的影响？
  
• 如何防范拒付欺诈
  
• 拒付欺诈对企业的危害
  
• Stripe Radar 如何助力
  

什么是撤单欺诈？

当客户为了获得退款而故意对收款提出争议，同时保留产品或服务时，就会发生拒付欺诈。（客户通常自交易日起有 60 到 120 天的时间对收款提出争议，尽管这因卡组织而异。）客户可能会声称他们没有收到产品、产品有缺陷，或者交易未经授权。当由合法的持卡人实施时，拒付欺诈有时被称为第一方欺诈。这与第三方欺诈不同，后者是在持卡人不知情的情况下使用被盗的卡或身份。

拒付欺诈的类型

以下是几种拒付欺诈的类型以及每种类型发生率最高的行业。

• 善意欺诈： 善意欺诈（也称为第一方欺诈或第一方滥用）发生在持卡人进行合法购买后，却对收款提出争议，声称他们未授权该笔收款或商品或服务与描述不符时。有时，这种情况发生在持卡人忘记他们产生了这笔收款、在账单上无法识别它并认为这是欺诈时。在某些善意欺诈的情况下，持卡人甚至可能在收到商品后提出拒付，声称他们从未收到过该商品。

• 退货欺诈： 退货欺诈发生在个人将商品退还给零售商，声称产品有缺陷、瑕疵或存在其他令人不满意的情况——尽管事实上产品状况良好，或者已被篡改（或使用过）。这通常伴随着拒付请求，特别是当零售商的退货政策不明确时。

• 数字商品欺诈： 数字商品欺诈发生在客户在访问和使用数字产品（例如软件许可或在线课程）后，对该数字产品的收款提出争议时。企业很难防范这种情况，因为客户可能已经下载了该产品——但企业无法确切知道这一点。

• 订阅欺诈： 订阅欺诈发生在客户在接受了几个月的服务后，对订阅服务（例如流媒体服务）的周期性收款提出争议时。客户可能会声称他们未授权该周期性收款，或者他们已经取消了订阅但仍被扣款。

哪些类型的企业受到撤单欺诈的影响？

撤单欺诈可能影响任何接受信用卡支付的企业，无论其规模或行业。然而，一些企业特别容易受到撤单欺诈的影响：

• 销售高价值产品或服务的企业： 例如，奢侈品和旅游住宿面临着较高的拒付欺诈风险，因为欺诈者可能会看到通过提交欺诈性拒付索赔来免费获得产品或服务的机会。旅游业在 2025 年的拒付金额最高，平均每笔争议金额为 120 美元。

• 在线零售商和服务提供商： 在线交易比面对面交易更难验证，这使得欺诈者更容易对收款提出争议并获得退款。软件和在线课程等数字产品特别容易受到拒付欺诈的影响，因为客户可以轻易声称他们没有收到产品或对产品不满意。

• 基于订阅的企业： 例如，流媒体服务和订阅盲盒面临着较高的拒付欺诈风险。客户可能会忘记他们注册了该服务，或者可能无法识别其信用卡对账单上的周期性收款。这会导致他们对收款提出争议并提交拒付索赔。或者，客户可能会声称他们没有授权实际上一直在使用的订阅。

虽然这些行业风险特别高，但任何处理信用卡交易的企业都可能遇到拒付欺诈。因此，对于所有类型和规模的企业来说，意识到拒付欺诈并采取积极措施保护自己非常重要。

如何预防撤单欺诈

尽管拒付欺诈策略多种多样，企业仍有几种方法可以保护自己。

让客户更容易直接解决问题

根据一项 2025 年的调查，大约一半的客户直接联系他们的银行来解决争议，而不是联系企业。改善客户服务可以降低因对产品或服务不满意而导致拒付的可能性。通过提供高质量的客户服务，并让客户在遇到疑问或问题时尽可能轻松地联系到您，企业可以解决客户的担忧，并更有效地防范客户发起拒付。

提供清晰的退货和退款政策

许多拒付的发生是因为客户发起拒付比遵守企业的退换政策更容易。您可以通过简化退货政策（使其与提交拒付一样简单）来帮助减少欺诈性拒付的数量。制定详细且宽松的退货和退款政策，并向客户清楚地传达这些政策，可以确保客户了解流程，从而防范退货欺诈。

实施由 AI 驱动的欺诈保护

基于 AI 的欺诈防范工具的采用率正在快速增长，在 2025 年的一项调查中，有 27% 的企业报告他们使用了这些工具，37% 的企业表示计划在未来使用它们。像 Stripe Radar 这样强大的欺诈防范工具可以在欺诈交易导致拒付之前防范它们。Radar 利用 AI 算法分析交易数据并标记可疑活动。

对欺诈性拒付提出争议

有效的拒付管理可以帮助企业对欺诈性拒付提出争议并挽回损失的收入。企业应跟踪拒付数据，分析拒付原因，并对欺诈性或毫无根据的拒付提出争议。Visa 的 Compelling Evidence 3.0 更新和 Mastercard 的 First-Party Trust 计划允许商家提交更广泛的证据（例如，匹配的设备 ID、以往无争议购买的账户数据），以打击善意欺诈。企业通常只有很短的时间来回复诸如发货确认、签名收据和客户沟通记录等证据，因此主动收集证据应成为任何拒付管理流程的核心部分。Stripe Smart Disputes 会自动为符合条件的争议创建并提交证据，从而实现拒付响应流程的自动化。

使用描述性的账单语言

账单描述符的混淆是导致善意欺诈的常见原因。客户可能无法识别收款旁边的商家名称，甚至在购买合法的情况下也可能认为这是欺诈。这通常发生在账单描述符使用了客户在结账时从未见过的母公司名称、缩写或“经营名称”（DBA）时。您可以通过使用清晰且易于识别的账单描述符（理想情况下包含电话号码或网站）来尽量减少此类争议。

详细了解企业如何减少拒付。

撤单欺诈对企业的伤害

拒付欺诈会对各种规模的企业产生重大的负面影响。对于通常利润率较低的中小企业来说，拒付带来的财务打击可能会更大。对于大型企业来说，每一笔拒付造成的损害可能没有那么大，但发生大规模拒付欺诈的可能性更大。以下是拒付欺诈影响企业的一些方式。

通过损失商品、费用和拒付罚款消耗收入

与其他类型的欺诈一样，拒付欺诈会导致企业遭受重大财务损失。除了因欺诈交易而损失收入外，企业可能还必须支付拒付费用和其他相关成本。频繁的拒付请求可能导致更高的网络费用，甚至可能被列入黑名单。如果拒付变得过于频繁或严重，它们可能导致企业破产。

削弱客户信任并赶走未来的业务

频繁的拒付可能会导致负面评价和社交媒体评论，从而损害企业的形象和信誉。如果一个品牌与欺诈联系在一起，客户可能会认为该企业不可靠或存在风险。这会降低客户忠诚度并减少未来的销售额。

将时间和资源从核心业务活动中转移

对企业来说，拒付管理可能既耗时又昂贵。他们可能需要花费大量时间和资源进行再次提交（即提供证据对拒付提出争议的正式流程）。这可能涉及调查拒付、提供证据并对欺诈性索赔提出争议，这会转移原本可用于扩大客户群、开发和发布新产品或服务以及专注于客户留存的资源。企业花费在应对拒付上的任何时间，都是未能花在培育业务上的时间。

迫使在工具、系统和培训上进行额外投资

为了防范拒付欺诈，企业可能需要投资于额外的欺诈防范措施，例如欺诈检测软件、安全系统和员工培训。这些成本会迅速累积并影响企业的利润。

增加处理费

如果企业的拒付率（拒付数量与销售数量之比）很高，那可能会导致支付处理商或信用卡发行商的处罚。一些支付网络拥有自动化的监控计划（例如 Visa 收单机构监控计划、Mastercard 的过度拒付计划、Discover 的拒付阈值），会将拒付率过高（通常约为 1.0% 到 1.5%）的企业纳入补救计划。这些较高的比率也可能导致更高的处理费或失去商家账户。

Stripe Radar 如何助力

Stripe Radar 利用在 Stripe 全球网络数据上训练的 AI，帮助检测欺诈并释放增长潜力。Radar 有助于在整个客户生命周期内保护您的企业免受欺诈影响，防止其损害您的底线利润，同时帮助您批准更多合法的客户和付款。

Radar 可以帮助您：

• 防范欺诈损失： Radar 的 AI 每年从 Stripe 全球网络中超过 1.9 万亿美元的交易中进行学习，帮助它识别并阻止单个企业可能无法自行捕捉到的欺诈模式。

• 针对不断演变的欺诈攻击实现一体化保护： Radar 将针对交易欺诈、账户欺诈和客户滥用的保护措施整合到一个解决方案中，让您能够针对主要欺诈类型获得一体化保护。

• 随欺诈的演变而调整： Radar 持续适应不断变化的欺诈模式（从第一方滥用到代理交易），帮助保护您的业务免受新型威胁的影响。

• 与您现有的技术栈配合使用： 将 Radar 与 Stripe 付款搭配使用，无需任何集成；或者，无论您是否在 Stripe 上处理付款，都可以通过可编程的应用程序编程接口 (API) 访问 Radar 的智能功能。

Stripe 还提供专门用于预防和响应争议的解决方案。Stripe 的争议预防功能使用户能够主动规避和解决争议，从而降低您的争议率。Stripe Smart Disputes 可代您自动响应符合条件的争议，利用 AI 收集和整理证据，帮助提高您赢得争议的可能性。

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