仅在 2025 年，美国消费者报告的欺诈损失就达到了 159 亿美元，而且攻击手段正不断变得更加复杂。窃取的银行卡数据在暗网市场上批量出售，僵尸网络每小时运行数千次银行卡测试攻击，有组织的团伙在收到货物后协调发起拒付。最好的电商欺诈防范软件能拦截欺诈性交易，同时又不会拒绝看起来有些异常的合法客户。

下面，我们将探讨影响在线零售商的主要欺诈类型，三种欺诈防范工具的区别，以及如何根据企业的具体风险特征来匹配解决方案。

要点

• 电商欺诈涵盖了几种不同的攻击类型，每种类型都需要不同的检测机制。

• 欺诈防范工具通过两种机制发挥作用：在欺诈性交易完成之前将其拦截；在发生争议时生成证据以赢得争议。

• 合适的电商欺诈防范解决方案取决于您的交易量、欺诈集中的领域，以及您的技术基础设施能够支持什么。

什么是电商欺诈防范软件？

电商欺诈防范软件是一个由自动化工具组成的系统，用于识别欺诈性交易，并在其完成之前将其拦截，或足够快地标记它们以便在货物发出或发生拒付之前进行干预。这是在线企业用来缓解支付欺诈的工具。

常见的电商欺诈类型有哪些？

在线零售商面临的欺诈模式比较集中，少数几种攻击类型是造成损失的主要原因。

以下是最常见的几种电商欺诈：

• 无卡 (CNP) 欺诈：犯罪分子通过网络钓鱼、数据泄露或暗网购买获取银行卡数据，并在持卡人察觉之前利用这些数据下订单。由于不涉及实体卡，标准的芯片和 PIN 码保护措施不适用。检测依赖于行为和环境信号。

• 银行卡测试攻击：欺诈者将企业的结账功能用作验证工具。他们进行小额交易（有时不到一美元），以确认被盗的银行卡号是否仍然有效，然后再将其出售或在其他地方用于更大额的购买。如果没有速率限制和频率规则来打击银行卡测试攻击，企业的授权成本会攀升，欺诈信号数据也会受到污染。

• 友好欺诈：真正的持卡人下单、收到货物，然后向银行对这笔扣款提出争议，声称他们未授权或从未收到商品。要赢得争议，需要提供诸如送货确认、互联网协议 (IP) 日志和设备指纹等文档。

• 退款和促销滥用：客户退回使用过或伪造的商品，或以企业系统无法防范的方式叠加使用促销代码。退款欺诈和促销滥用在交易数据中并不总是看起来像欺诈，这使得在没有专门为账户级行为分析而构建的工具的情况下更难发现。

有哪些类型的电商欺诈防范解决方案？

欺诈防范软件市场分为三个不同的类别。每个类别在覆盖范围、成本和集成复杂性上都有不同的权衡。请考虑以下几点。

集成在 PSP 中的欺诈工具

内置于支付服务提供商 (PSP) 产品中的欺诈工具在交易点运行，可以直接访问提供商已经收集的支付数据。无需向第三方发起会增加结账延迟的应用程序编程接口 (API) 调用，欺诈信号（如银行卡历史记录、争议率、整个提供商网络的交易频率）会直接输入决策引擎。如果您已经通过包含欺诈工具的提供商进行处理，集成工作是最少的。限制在于覆盖范围通常专门针对支付欺诈；账户级别的滥用、促销欺诈和交易后的争议通常需要额外的工具。

独立的欺诈防范平台

第三方平台位于结账和支付处理商之间。它们消耗来自您网站的交易数据、设备信号和行为数据，然后在支付获得授权前返回风险评分或决策。这些平台提供更广泛的覆盖范围：它们的构建旨在处理整个客户生命周期（从账户创建到退款）中的欺诈行为，而不仅仅是在支付层。它们还倾向于提供更可配置的规则引擎，如果您的欺诈模式不寻常，或者您的产品目录会产生非典型的风险信号，这一点就很重要。其代价是前期的集成工作以及需要管理额外的供应商关系。

拒付担保提供商

一些供应商提供不同的商业模式。他们不是针对欺诈检测收取固定费用，而是批准或拒绝订单，并对他们批准的订单承担全部的拒付责任。如果在他们批准的交易中出现与欺诈相关的争议，他们会承担这笔费用。这转移了财务风险，但也改变了您的决策控制权。您接受他们对所担保订单的批准决定，如果他们的模型拒绝了您本会接受的客户，这可能会造成紧张关系。

在电商欺诈防范软件中应寻找哪些功能？

您在欺诈防范软件中寻找的具体功能取决于您的交易量和面临的欺诈风险。

一般来说，值得考虑以下几点：

• 实时决策：在结账完成后才返回决策的欺诈工具速度太慢。评估必须在授权之前、会话仍然处于活动状态时进行。检查工具的平均决策延迟是否能在不增加明显延迟的情况下适应您的结账流程。

• 基于网络数据训练的机器学习 (ML) 模型：仅基于您的交易进行训练的 ML 模型最初的信号有限，尤其是在您的企业处于早期阶段时。利用数千家企业的全网络交易数据的工具，可以识别出仅凭您自己的交易量无法发现的欺诈模式。

• 可配置的规则引擎：预构建模型能捕捉广泛的欺诈模式，但您的企业有特定的风险特征，这是任何通用模型都无法完全捕捉的。编写自定义规则的能力（例如，拦截运送到与之前欺诈相关地址的订单、标记账单国家/地区和运送国家/地区不匹配的高价值订单、要求对超过特定阈值的交易进行 [3DS 验证 (3DS)]](https://stripe.com/resources/more/3d-secure-101)）让您能根据实际风险调整系统。

• 拒付率影响数据：任何供应商都应该能够向您展示其工具对像您这样的企业的争议率有何影响。如果他们无法提供带有实际数字的参考数据或案例研究，请将其视为一个危险信号。

• 与技术栈的集成：无论您使用的是 Shopify、WooCommerce 还是自定义平台，这决定了哪些工具是实用的。如果您的工程团队无法支持深度 API 集成，那么需要深度的解决方案就不可行。

电商欺诈防范工具如何影响您的拒付率？

拒付是欺诈带来的直接财务后果，而且会不断累积。卡组织会监控您的拒付率：如果您的拒付率持续超过卡组织的阈值，您可能会面临罚款、更严格的审查，甚至完全失去处理银行卡支付的能力。

欺诈防范工具通过在欺诈性交易完成前进行拦截来影响拒付率，从而从根本上防止争议的发生。当发生争议时，它们还能生成您在二次提交流程中获胜所需的证据。

误报率同样重要。拒绝过于激进的工具虽然能减少欺诈，但也会拒绝合法客户，这会反映在授权率数据中，而不是争议数据中。工具通常允许您调整敏感度阈值，许多工具会将不确定的案例引向人工审核队列，而不是自动拒绝。找到合适的校准点是大多数持续管理工作的核心。

如何选择合适的电商欺诈防范解决方案？

合适的电商欺诈防范解决方案取决于您的企业的具体情况。几个结构性问题缩小了选择范围：

• 交易量：ML 工具会随着数据而改进。如果您每月的处理量不到几百笔交易，那么基于您自己的历史数据训练的独立 ML 平台将没有足够的信号来保证准确性。您将更多地依赖于覆盖面广的平台提供的网络层级数据，或者支付服务提供商提供的集成欺诈工具。

• 欺诈集中度：如果您的损失主要来自结账时的无卡欺诈，那么支付层解决方案可能会覆盖您大部分的风险。如果您看到的是促销滥用或退货欺诈，那么您需要一个跨越整个客户生命周期运行的工具。

• 技术基础设施：拥有全功能 API 的第三方欺诈平台很强大，但前提是您有工程师来集成和维护它。对于没有专门工程资源的企业来说，原生集成到其电商平台或支付提供商的工具通常是更好的选择。

• 误报容忍度：如果您在竞争激烈的情况下以低利润销售商品化商品，拒绝合法客户所带来的成本，与销售购买周期长的高利润产品时的成本是不同的。严重依赖客户关系的企业在评估时必须认真考虑误报率。

• 当前的拒付风险：如果您的卡组织正在监控您的业务或即将监控，那么采用拒付担保模式可能在财务上比仅提供检测的工具更有意义，即便成本更高。如果欺诈是一个可控但日益严重的问题，那么具有良好规则定制功能的专注检测的工具将为您提供对结果的更多控制权。

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