欺诈已成为在线业务的隐性成本。2025 年，全球企业因欺诈导致的损失平均占年收入的 7.7%，随着支付、账户及客户交互全面实现数字化，这一数字仍在持续攀升。

下面，我们将阐述当今金融欺诈的表现形式、企业面临的常见欺诈类型以及帮助组织保护收入、维护客户信任并实现安全扩张的欺诈预防策略。

本文内容

• 什么是欺诈预防策略？
  
• 企业面临哪些常见的欺诈类型？
  
• 欺诈如何影响收入、运营和客户信任？
  
• 欺诈检测系统的实时运作机制
  
• 机器学习如何帮助识别欺诈交易？
  
• 为什么客户身份验证对防止欺诈至关重要？
  
• 企业如何构建可扩展的欺诈预防策略？
  
• Stripe Radar 如何提供帮助
  

什么是欺诈预防策略？

欺诈预防策略是一种分层的方法，用于应对金融欺诈，而金融欺诈被定义为任何通过欺骗手段转移资金、价值或访问权限的故意行为。欺诈很少表现为单一可疑交易。

现代欺诈者利用脚本和机器人，在几分钟内测试数千张被盗卡，制造大量虚假账户，或探测结账和登录流程中的薄弱环节。那些推动企业快速发展的技术，如应用程序编程接口 (API)、自动化和全球支付，也为欺诈提供更多机会。欺诈是企业面临的一种持续性的压力。

企业面临哪些常见的欺诈类型？

欺诈的表现形式多种多样。企业通常面临多种手段交织的欺诈行为，这些手段因行业、地域和客户行为的不同而有所差异。

以下是主要的欺诈类型：

• 支付卡欺诈：这是指使用被盗卡信息进行的未经授权的购物，在无卡交易中尤为常见。当交易发生争议时，企业不仅会失去这笔销售、产品或服务，还需承担撤单和处理费用。

• 账户接管 (ATO)：账户接管欺诈是指恶意行为者通过盗用凭证、钓鱼或恶意软件访问合法客户账户。一旦进入账户，他们可能进行购物、转账、更改账户详情，或使真实用户无法登录。

• 网络钓鱼和社会工程：这类手段包括发送欺骗性信息，诱导客户或员工透露凭证、验证码或资金。这些攻击并非利用技术漏洞，而是通过利用人们的信任、紧迫感或对权威的服从心理来得逞。

• 友好欺诈：合法客户会对有效交易提出异议，通常声称不认可这笔扣款或对交易不满。友好欺诈是常见的撤单来源，也是最难甄别的欺诈类型之一。

• 身份欺诈：有人利用被盗的个人信息开设账户、访问服务或通过验证核查。这涵盖了从简单的身份盗用到更有组织性地滥用真实数据等多种情况。

• 合成身份欺诈：利用真实与虚构信息组合构建虚假身份。这些身份能通过基础核验并长期保持活跃，其造成的损失往往要过很久才会显现。

• 内部欺诈：员工或合作伙伴滥用合法权限，实施包括财务操纵、数据窃取或绕开内部控制等行为。

欺诈如何影响收入、运营和客户信任？

欺诈很少能被遏制。一旦欺诈渗透进企业，其影响便会蔓延至各个团队、客户体验乃至长期发展。由于许多欺诈案件在长达 12 个月后才被发现，这些影响可能在相当长的时间内无法被察觉。

企业需要关注以下内容：

• 直接收入损失：若将费用、罚金和处理成本计算在内，每笔争议的交易的成本通常远高于其面值。

• 业务成本攀升：人工审核、争议处理和客户支持消耗了大量时间和资源，而这些成本无法随交易量增加而实现规模化。

• 支付问题加剧：当欺诈行为增多时，企业通常会加强控制和风险管理。但如果这些控制措施过于宽泛，会导致合法交易被拒绝，从而造成用户放弃购物车，并因误报而损失收入。

• 客户信任流失：客户通常期望自己的资金和数据得到妥善保护。欺诈事件、账户被接管或反复验证失败会迅速削弱信任。

• 客户流失率上升：受欺诈影响或被错误阻止的客户更有可能永久流失，即使只经历过一次不良体验。

• 监管与合作伙伴风险：持续的欺诈问题可能引发监管机构、支付网络和银行合作伙伴的审查。在严重情况下，这可能导致罚款、加强监控或限制处理。

欺诈检测系统的实时运作机制

实时欺诈检测旨在阻止资金转移前的欺诈行为，同时不影响合法客户。这需要在信息有限的情况下快速做出决策。

其运作机制如下：

• 信号采集：当一笔交易或账户操作发生时，系统会收集上下文数据，包括设备详情、互联网协议 (IP) 和位置数据、交易历史、时间模式以及行为线索。

• 风险评估：系统将这些信号与已知的欺诈形式及预期的客户行为进行比对，以估算该行为的风险。

• 即时决策：根据风险等级，系统在毫秒级内批准、拒绝或要求额外验证。

• 动态阈值：风险容忍度因交易规模、客户历史、地区和产品而异。自适应阈值有助于防止矫枉过正，避免误拒优质用户。

• 反馈循环：系统从确认的欺诈、撤单以及争议中学习，随欺诈形式的演变持续优化未来决策。

• 人工监督：风控团队关注边缘案例、调查和调整策略，而不是审查每笔交易。

机器学习如何帮助识别欺诈交易？

机器学习通过识别静态规则难以企及的复杂模式来增强欺诈预防。模型能同时评估数千个信号，涵盖行为、设备特征、交易时机及历史结果。每一起经核实的欺诈案件、争议或合法交易，都在提升模型区分风险行为与正常客户行为的能力。经过训练的模型能够在毫秒级内输出实时风险得分，即使面对海量交易规模也游刃有余。

机器学习不仅能从大规模真实行为中学习模式，还能随着这些模式的变化进行调整。当犯罪分子改变策略时，模型能够学习新数据，而不是依赖固定假设。通过理解细微差别和上下文，机器学习可以审批那些简单规则可能错误拒绝的交易。

人类的参与至关重要。机器学习揭示潜在风险，随后由风控团队利用这些洞察制定策略、调查异常情况并应对新兴威胁。

为什么客户身份验证对防止欺诈至关重要？

欺诈者通常通过伪装成他人来实施攻击。强大的身份验证机制可以尽早阻止此类行为。

以下是客户身份验证堵住这一漏洞的方式：

• 禁止未经授权访问：身份验证可以阻止欺诈者，即使登录凭证已被泄露。

• 减少支付欺诈风险：结账时的升级验证能大幅降低被盗支付信息的利用价值。

• 账户保护：持有证明或客户身份验证要求，提高了账户滥用的成本。

许多地区强制要求对特定交易或账户操作执行更严格的客户验证。清晰且设计良好的身份验证流程，能够让客户确信其账户和支付受到积极有效的保护。

企业如何构建可扩展的欺诈预防策略？

欺诈预防只有在与业务同步扩展时才能长期有效。这需要专门为持续变化而设计的系统。

以下是一些最佳实践：

• 系统性思维，而非仅依赖工具：有效的预防应整合欺诈检测、身份验证、审核与响应等环节。孤立的解决方案在业务增长过程中会逐渐失效。

• 在客户路径中实施多层防御：账户创建、登录、结账及交易后等环节的风险各不相同。采用多层控制措施可避免单点故障。

• 默认自动化与人工策略介入相结合：自动化快速处理大多数决策。人类专长则用于边缘案件、调查和策略优化。

• 始终闭环：欺诈损失、误报和客户争议等结果应持续用于指导未来决策。

• 平衡安全性与体验：可扩展的方案需同时衡量欺诈减少和转化率，而非片面追求某一方面。

• 为演进而设计：最强大的策略会预设欺诈手段会不断演变，并据此构建流程，以实现无中断的测试、调整和部署更新。

• 确保团队拥有共同的衡量指标：明确的职责归属与共同的目标，有助于团队更快响应，避免相互掣肘。

Stripe Radar 如何提供帮助

Stripe Radar 使用 AI 模型来检测和预防欺诈，这些模型是根据 Stripe 全球网络的数据训练而成的。它基于最新的欺诈趋势不断更新这些模型，随欺诈手段演变实时保护您的业务。

Stripe 还提供 Radar 风控团队版，该版本允许用户添加自定义规则，以应对特定于其业务的欺诈情境，并支持获得高级欺诈洞察。

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• 避免欺诈损失：Stripe 每年处理超过 1 万亿美元的支付交易。这种庞大的规模赋予了 Radar 独特的能力，使其能够精准地检测并拦截欺诈行为，为您节省资金。

• 增加收入：Radar 的 AI 模型基于真实的争议数据、客户信息、浏览数据等多维度信息进行训练。这使得 Radar 能够识别高风险交易并减少误报，从而提升您的收入。

• 节省时间：Radar 内置在 Stripe 中，无需编写任何代码即可启用。您还可以在同一个平台上监控反欺诈表现、编写规则等，从而提高效率。

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