Radar 风控团队版支持对 Radar 规则进行微调,您能针对可疑付款获得洞察,并在一体化管理平台查看防欺诈风控效果。
从编写规则到审核付款,所有操作均可在管理平台中进行,无需添加代码或进行繁琐设置即可开始。您也可以用 Webhooks 和实时通知,将其轻松集成到现有的工作流程中。
根据您的业务模式选择合适的防欺诈策略, 并根据自身风险承受能力调整阻止可疑付款的力度。
根据银行卡号码、邮箱或 IP 地址等属性来设置阻止和允许列表。
针对特定的欺诈模型编写自定义规则,在启用规则之前先进行测试,以了解它们的性能;同时监控性能,以便可以对其进行迭代。
使用数百种规则属性,包括 IP 地址、银行卡详情、行为信号和元数据,利用规则构建定向欺诈保护。
使用人工智能驱动的 Radar 助手轻松地将自然语言提示翻译成规则。
在部署新规则之前,您可使用历史数据对其进行测试,以了解它对您的欺诈策略有何影响。
通过历史视图和近乎实时数据的单个规则性能指标,来衡量自定义规则的影响。
经 Stripe 优化的工作流程大大缩短了审核付款的时间,在为您提高欺诈模式检测能力的同时,让您加快行动速度,
通过全面而非孤立地评估付款,如银行卡测试,防止常见的欺诈模式。我们利用设备指纹识别和身份识别解决方案,帮助您抓住欺诈者。
与合法的购买行为相比,欺诈性的购买行为往往显得不正常。利用我们的欺诈洞察功能,可非常容易地识别欺诈趋势的根本原因并识别与欺诈相关的共同属性。风险分值提供交易级别的详细信息,帮助您执行手动审查。例如,您可以比较地理位置的 IP 地址和信用卡地址,或者查看结账时间等行为信息,将其与您的合法买家进行比较。您还可以用 Stripe Data Pipeline 在您的数据仓库中组合您的数据与 Radar 的数据,以此构建一体化的欺诈模型。
我们分析了数十亿次支付尝试,对 2500 名商业领袖进行了问卷调查,从中揭示出全球欺诈趋势,敬请阅读详情。
阅读完整故事多亏了 Stripe,我们能够将欺诈率保持在我们的目标以下。Radar 欺诈风控版内置的分析功能帮助我们了解欺诈表现,无需耗时的手动分析。这改变了游戏规则,因为我们依赖支付和欺诈数据来指导公司决策。
阅读完整故事如果没有与 Stripe 的合作,我们根本无法发现这些欺诈行为。将 Stripe Radar 风控团队版与 SnowCloud 的度假村运营软件结合使用,我们能够以以往无法实现的方式识别和打击欺诈行为,为我们对抗犯罪分子提供了显著优势
阅读完整故事利用 Radar 的机器学习 (ML),Stripe 能够发送早期欺诈预警,以提醒我们注意可疑的活动模式。Radar 风控团队版使我们能够利用输入和趋势来通知我们自己的内部欺诈规则,从而与欺诈者保持同步,这意味着我们可以近乎实时地发现欺诈并防止其发生。如果没有 Radar 管理平台、早期欺诈预警、定制规则等,我们就必须将反欺诈团队的人数增加到现在的三倍,甚至更多。
阅读完整故事由于欺诈者总是在进化和创新,因此我们能够快速反应并在可能的情况下积极主动防御是很重要的。借助 Radar 规则和 3DS 验证,我们可以根据预定义的标准阻止、审核和允许付款,从而显著减少我们平台上的欺诈行为。
即使您在 Stripe 之外处理银行卡支付,也可以获取任何交易的 Radar 风险评分。
专为风控专业人士设计的高级欺诈保护产品,可增强控制自由度,进行自定义规则设置。这一切,在 Stripe 管理平台中即可实现。
额外验证有助于区分真实客户和诈骗者。阅读我们的指南,了解新版 3DS 验证如何在不损害用户体验的情况下减少欺诈行为。
统一按每笔交易收费,无隐藏费用。