欺诈对商家的影响是多方面的。每 1 美元的欺诈交易 ，美国商家平均实际损失 4.60 美元，且这一数字预计还将持续上升。除了直接的经济损失外，欺诈还带来诸如品牌声誉受损、客户信任流失等次生影响，进一步威胁商家的长期发展与成功。

随着全球电商和数字交易的快速增长，电商网络犯罪分子有更多机会利用安全系统的漏洞。随着欺诈者所采用的方法越来越复杂，电商商家必须不断改进策略，以降低风险并防止经济损失。

下面，我们将讨论不同类型的欺诈交易、为大量欺诈交易创造机会的条件，以及商家如何预防、检测和应对这些攻击。

本文内容

• 什么是欺诈性交易？
  
• 欺诈性交易的类型
  
• 为什么会发生欺诈性交易？
  
• 如何防止欺诈性交易
  
• Stripe Radar 如何提供帮助
  

什么是欺诈性交易？

欺诈性交易是指未经授权的活动或非法活动，涉及使用支付工具或金融系统，通常是为了在未经账户持有人适当同意或授权的情况下获取金钱、商品或服务。此类交易通常涉及身份盗用、支付信息被盗或欺骗，旨在对账户持有人、企业或金融机构造成经济损失。

在线支付欺诈增长迅速，预计全球损失将在2028 年达到 910 亿美元]。为此，商家正在大力投资人工智能等高级技术，以加强欺诈检测和预防。

生物识别技术为客户购物前验证用户身份提供了一种更安全可靠的方式，其市场规模也在不断扩大。生物识别销售点终端的市场规模预计将在 2024 年至 2029 年间增长183.4 亿美元]。这些趋势凸显了了解什么是欺诈交易以及商家可以采取哪些措施来防止欺诈交易的重要性。

欺诈性交易的类型

金融系统中可能发生多种类型的欺诈。以下是一些示例：

信用卡欺诈

信用卡欺诈是指未经持卡人许可，未经授权使用信用卡或其信息进行购物、提现或转账。常见类型包括：

• 无卡支付 (CNP) 欺诈： 无卡支付欺诈 发生在网上或电话交易中，无需实体卡。
  
• 伪造银行卡： 伪造银行卡指使用盗取的银行卡信息制作的假卡。
  
• 银行卡测试： 欺诈者在进行大额消费或转售银行卡信息之前，先用盗来的信用卡进行小额消费，以测试银行卡是否处于激活状态。
  

身份盗用

身份盗用是指冒充他人在他们不知情或未经同意的情况下访问他们的金融账户、获得信贷或进行交易的行为。这可能涉及使用盗取的个人信息，例如社会安全号码或出生日期。

支票欺诈

在这种情况下，欺诈者使用改造、伪造或盗取的支票，在未经授权的情况下提取资金或付款。策略包括：

• 伪造支票：使用他人的账户信息创建假支票。
  
• 支票清洗：从合法支票中删除信息，并将其替换为欺诈性信息。
  
• 被盗支票：使用未经合法所有者许可而使用的支票。
  

电汇欺诈

电汇欺诈是指未经授权使用电子通信或金融系统来转移资金，通常是通过虚假借口或虚假陈述。这可能涉及网络钓鱼诈骗、企业电子邮件泄露 (BEC) 骗局或其他欺骗手段。

线上付款欺诈

线上付款欺诈包括通过在线支付平台或数字钱包进行未经授权的交易。这可能包括账户盗用、网络钓鱼诈骗或使用窃取的支付信息。

抵押贷款欺诈

抵押贷款欺诈是指在抵押贷款申请中提供虚假或误导性信息以获得贷款或更优惠的贷款条件。这可能涉及收入虚假陈述、夸大评估或欺诈性文件。

保险欺诈

欺诈者向保险公司提出虚假索赔或提供误导性信息，以获得不应得的福利或付款。这可能涉及伪造事故、夸大损失或伤情，以及伪造文件。

投资欺诈

投资欺诈是指通过欺骗性做法操纵投资者或金融市场，例如出售欺诈性投资或证券。常见的投资欺诈类型包括庞氏骗局、拉高出货骗局和内幕交易。

随着技术和全球化不断重塑我们的经济和支付系统，企业和客户应假定欺诈性交易的类型会越来越多并不断演变。

为什么会发生欺诈性交易？

了解欺诈背后的动机和系统条件，是制定保护业务方案的重要一步。欺诈交易的一些常见动因包括：

• 经济诱因： 金钱收益是大多数欺诈者的主要动机。犯罪者可能会被不付钱就能获得资金、商品或服务的前景所诱惑，或者被通过非法手段牟利所吸引。

• 技术进步：技术的日益复杂为欺诈者提供了实施欺诈的新工具和机会。网络犯罪分子可以利用安全漏洞、开发恶意软件或使用社会工程技术来访问敏感的财务信息。

• 匿名性： 互联网使欺诈者很容易匿名运作，使相关机构更难识别和逮捕他们。

• 信息可访问性： 通过数据泄露、社交媒体和公共记录广泛提供个人和财务信息，使犯罪分子更容易收集实施身份盗用和其他类型的欺诈所需的数据。

• 金融系统复杂性： 金融系统的复杂性为欺诈者利用安全、监管和监督方面的弱点或漏洞创造了机会。

• 缺乏意识： 许多客户和企业可能没有完全意识到与欺诈性交易相关的风险以及采取充分安全措施的重要性，使他们更容易受到欺诈。

• 社会工程学： 欺诈者经常使用心理操纵技术来欺骗受害者，利用信任或权威来提取敏感信息并获得对账户的未经授权的访问。

• 安全措施薄弱： 安全协议不足、系统陈旧和身份验证流程薄弱会使犯罪分子更容易入侵账户并进行欺诈性交易。

如何防止欺诈性交易

企业必须主动预防、检测和应对欺诈性交易，以保护其金融资产、客户数据并维护其声誉。实施全面的欺诈管理策略可以最大限度地降低与欺诈活动相关的风险。

每个企业应采用的方法取决于其独特的需求和漏洞，但以下措施能让大多数企业受益：

• 实施强大的安全措施
  实施最先进的安全技术来保护敏感数据和系统。这可能包括使用多重身份验证 (MFA)、加密和安全通信通道，以及使用最新的安全补丁定期更新软件和系统。

• 员工培训和意识
  建立全面的培训计划，对员工进行有关常见欺诈骗局、危险信号和保护敏感信息的最佳实践方面的教育。培养一种安全文化，让员工感到有权报告可疑活动和事件。

• 监控交易和账户
  使用高级欺诈检测工具，如AI，识别交易数据中的异常模式或异常。实施交易限制、速度控制和定期账户审查，以快速检测和缓解高风险交易。

• 实施强有力的内部控制
  在组织内建立和维护制衡系统，以最大限度地降低内部欺诈的风险。这可能涉及职责分离、对员工进行背景调查以及定期审核内部流程和控制。

• 增强客户验证流程
  实施严格的程序来验证客户身份并防止账户盗用或身份盗用。与第三方数据库或征信机构协作，验证客户信息。

• 与其他企业和金融机构合作
  与其他企业和金融机构建立牢固的关系，以共享有关欺诈趋势、预防策略和最佳实践的信息。与致力于打击欺诈的行业协会或组织合作，从容应对新出现的威胁。

• 制定欺诈应对计划
  制定明确的欺诈应对计划，包括调查和解决欺诈活动的明确协议。指定一个专门的欺诈应对小组，负责管理事件并在必要时与执法机构联络。

• 与客户保持清晰的沟通
  告知客户潜在的欺诈风险，并鼓励其警惕地监控个人账户。指导客户采取防范措施，如设置强密码、在共享个人信息时保持谨慎，以保护自己免受欺诈活动侵害。

通过采取这些措施，商家可以创建一个更安全的环境，让欺诈者更难渗透。了解更多有关如何采取积极的全局方法 检测和预防电商欺诈 以及如何 预防信用卡欺诈 的内容。

Stripe Radar 如何提供帮助

Stripe Radar 使用人工智能模型检测和预防欺诈。这些模型依托 Stripe 的全球网络数据进行训练，并根据最新的欺诈趋势持续更新，能够在欺诈行为不断演变的过程中为您的企业提供有力保护。

Stripe 还提供 Radar 风控团队版，该版本允许用户添加特定于其业务的自定义欺诈场景识别规则，并支持获得高级欺诈洞察。

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• 预防欺诈损失： Stripe 每年处理超过 1 万亿美元的支付。这种规模意味 Radar 能够准确检测和预防欺诈，为您节省资金。
  
• 提高收入： Radar 的人工智能模型接受了真实争议数据、客户信息、浏览数据等的训练。这使 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 内置于 Stripe 中，无需任何代码即可设置。在同一个平台中，您还可以监控欺诈防护效果、编写规则，以及执行更多操作。
  

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