交易风险分析 (TRA) 指分析交易数据以查找可能表明欺诈或违反监管的异常或风险模式的做法。TRA 使公司能够及早发现可疑活动并防止经济损失。预计 2023 年至 2028 年间，线上付款欺诈造成的全球企业损失将超过 3620 亿美元，因此预防欺诈仍是全球企业的头等大事。

下面，我们将解释 TRA 的组成部分、运作方式，以及如何为您的业务设计最佳 TRA 流程。

目录

• 交易风险分析的关键组成部分
  
• 交易风险分析对企业的好处
  
• 与交易风险分析相关的挑战
  
• 如何自动化部分交易风险分析
  

交易风险分析的关键组成部分

TRA 评估并减轻与金融交易相关的潜在风险。以下是其关键组成部分：

• 数据收集：数据收集是指收集与交易相关的数据，包括历史交易数据、客户信息以及可能影响风险评估的任何外部数据（例如，经济指标、地缘政治事件）。

• 风险识别：此步骤涉及识别交易的特定风险，包括欺诈风险、信用风险、运营风险或市场风险。识别还可能涉及分析过去数据中的模式以预测潜在问题。

• 风险评估：风险评估是指量化已识别的风险并评估其对交易的潜在影响。统计模型、预测分析和机器学习算法等方法可以估计不同风险情景的可能性和影响。

• 风险缓解：风险缓解涉及制定策略来降低已识别的风险。这些策略可能包括设置交易限额、改进安全措施、调整信贷政策或采用先进的欺诈检测技术。

• 监控和报告：此步骤包括监控交易以识别可能存在的与预期模式的任何偏差。这些偏差可能表明正在出现的风险以及定期报告，以使利益相关者了解潜在风险和缓解策略的有效性。

• 合规性和法规遵从性：遵守它们意味着确保所有交易过程都符合相关法律法规。其中包括反洗钱 (AML) 标准、了解您的客户 (KYC) 要求和其他金融法规。

• 技术集成：这一步意味着使用全面的信息技术 (IT) 系统和软件解决方案，以便集成大型数据集、应用实时分析和自动化风险管理流程。

交易风险分析对企业的好处

分析企业的交易风险可以带来重大收益。下面说明 TRA 如何帮助您的业务：

• 欺诈预防：企业可以通过分析交易数据中的模式和异常情况，及早发现潜在的欺诈活动。这有助于最大限度地减少财务损失并保护公司的资产和声誉。

• 战略决策：企业可以利用从交易数据获得的洞察力来做出明智的决策，识别市场机会，并微调内部流程。

• 法规遵从性：通过监控交易以及记录和解决任何可疑活动，企业可以更轻松地遵守与交易处理和数据安全相关的法规。

• 降低成本：企业通过自动化并提高欺诈检测系统准确性，可以降低人工审查和退款流程的成本。

与交易风险分析相关的挑战

由于 TRA 涉及多个不断变化的数据点，因此会带来一定的挑战。以下是与 TRA 相关的一些挑战。

数据质量和集成

• 交易数据通常来自不同格式的各种数据源。这使得集成和分析具有挑战性。

• 信息缺失或不准确可能导致误报。这可能会影响风险评估的准确性。

• 处理敏感的客户数据需要遵守严格的隐私法规。这可能会限制使用某些数据点进行分析。

欺诈策略

• 欺诈行为者会不断调整其策略。这使得 TRA 系统难以跟上最新的威胁。

• 新兴的支付方式和技术可能会产生传统 TRA 模型无法检测到的新漏洞。

• 欺诈行为者通常通过多个渠道运作。未能全面了解客户行为的企业可能无法察觉这一点。

客户体验

• 过于激进的欺诈检测可能导致合法交易被拒绝。这可能会让客户体验不佳并影响收入。

• 企业必须在强大的安全性和愉快的客户体验之间取得平衡。移动和在线交易尤其如此。

• 企业必须保持客户信任，同时采取强有力的欺诈预防措施。这需要清晰的沟通和透明度。

灵活性和实时分析

• 企业必须拥有强大的计算能力和高效的算法来实时分析大量交易。

• TRA 系统必须在不造成延迟或影响用户体验的情况下，快速对交易的合法性做出决策。

• TRA 模型必须适应不断变化的欺诈模式和交易量，同时不牺牲有效性。

如何自动化部分交易风险分析

利用 AI 和机器学习为您的 TRA 流程提供支持可以提高准确性并减少团队所需的手动工作。以下是实施 TRA 自动化的方法。

识别关键风险指标

• 深入研究您的历史交易数据，以确定与过去的高风险或欺诈性交易相关的模式。查找交易金额、频率、位置、客户行为或支付方式方面的异常情况。

• 研究您所在行业的常见欺诈趋势，并将这些指标纳入您的分析中。

• 确保您的关键风险指标符合您所在行业的任何相关法规或合规要求。

选择合适的自动化工具

• 彻底评估您当前的风险分析流程、问题和预期结果。

• 探索各种 TRA 软件提供商。比较各项功能并阅读客户评论。

• 申请演示版和免费试用版，以测试软件的功能、用户友好性以及与现有系统的集成能力。

• 根据潜在优势评估软件的成本，例如改进欺诈检测、减少手动工作和提高运营效率。

实现基于规则的自动化

• 创建清晰、定义明确的规则，根据您确定的关键风险指标触发警报或操作，例如，“标记任何超过 10,000 美元的交易”或“标记来自欺诈风险评分较高的国家/地区的任何交易”。

• 确保您的规则可随着业务需求和潜在风险的变化而轻松修改或更新。

• 在将规则部署到生产环境之前对其进行全面测试，以避免误报或遗漏风险。

使用机器学习

• 保持您的交易数据整洁、井井有条，并正确格式化，以便机器学习算法进行处理。

• 根据历史交易数据训练机器学习模型，以识别表明存在风险的模式和异常情况。

• 使用准确率、精确度和召回率等指标定期评估模型的性能。

• 优化和重新训练您的模型，以便在新数据可用时提高其准确性和有效性。

持续监控和优化：

• 监控关键绩效指标 (KPI)，例如标记的交易数量、误报率和欺诈检测率。

• 调查误报和遗漏风险的根本原因，以优化规则和模型。

• 在风险分析师和自动化系统之间建立反馈循环，以随着时间的推移不断提高系统的性能。

整合人工监督

• 使用训练有素的风险分析师来审查标记的交易，以验证风险水平并做出最终决策。

• 使分析师能够使用其他工具和资源对可疑活动进行进一步调查。

• 针对高风险交易或潜在欺诈情形建立明确的升级程序。