随着在线交易量的增长，越来越多的合法购买被错误拒绝。除了收入损失带来的财务打击外，这些“错误拒绝”还会侵蚀客户的信任并削弱品牌忠诚度，因为沮丧的客户更有可能放弃购物车并转向竞争对手。

企业需要在实施欺诈预防策略和为客户提供快速、直观、便捷的购物体验之间取得平衡。但首先，企业需要了解错误拒绝背后的原因，然后再实施减少错误的策略。

下面，我们将回顾错误拒付的重要方面：概念、为什么会发生、是什么原因导致的，以及防止错误拒付的最佳实践，同时又不损害客户简单安全的交易体验。以下是您需要了解的内容。

目录

• 什么是错误拒绝？
  
• 为什么会发生错误拒绝？
  
• 如何防止错误拒绝
  
• Stripe 如何防止错误拒绝
  

什么是错误拒绝？

当银行或支付处理者拒绝或谢绝合法交易时，就会发生错误拒绝，也称为“误报”。

为什么会发生错误拒绝？

由于检测和防止欺诈活动的系统和算法，错误拒绝经常发生。虽然这些系统旨在保护客户和金融机构，但它们有时会过于谨慎或包含不准确性，从而导致拒绝有效交易。

了解错误拒付的原因可以帮助客户和企业采取预防措施，更有效地管理此类事件。以下是发生错误拒绝的一些常见原因：

• 不寻常的消费模式
  银行和信用卡公司监控其客户的消费模式是标准做法。如果某笔交易与历史消费行为不一致，例如异常大额的购买或一系列快速交易，这些监控系统可能会将其标记为潜在的欺诈行为。虽然这项措施可以防止欺诈，但有时会捕获合法交易。

• 技术错误
  交易处理涉及复杂的系统和网络。有时，技术故障、网络延迟或不同系统之间的通信错误可能导致交易被拒绝。即使交易本身没有任何可疑或异常之处，也可能发生这种情况。

• 超出限制
  金融机构通常会对账户设置每日或交易限额，以减轻欺诈带来的潜在损失。如果客户尝试进行的购买超出了这些预定义的限制，则交易可能会被拒绝。虽然此类限制可能是一种有用的欺诈预防措施，但它们也会让想要进行大额但合法购买的客户感到沮丧。

• 信息不正确
  在交易过程中，客户的信息（例如他们的账单地址、卡安全码和到期日期），需要验证。如果此信息与银行存档的信息之间存在任何差异，则交易可能会被拒绝。这是一种常见的安全措施，以确保进行交易的人是合法的持卡人。

• 过时的授权技术
  一些支付处理商可能会使用过时的欺诈检测算法。随着欺诈方法的发展，用于检测它们的算法也必须不断发展。过时的系统可能无法辨别合法和欺诈活动，从而导致更多的错误拒绝。

• 严格的欺诈检测算法
  一些欺诈检测算法过于谨慎，会标记与潜在欺诈模式略有相似之处的合法交易。

• 地理触发因素
  从远离客户家庭或地区的地理位置或通常与欺诈活动相关的地区进行的交易通常被视为可疑。例如，如果一个很少或从不出国旅行的美国客户突然在其他国家/地区购物，这可能会触发安全标记。

• 过期的银行卡或账户
  使用过期的信用卡或已关闭的帐户也可能导致交易被拒绝。客户可能不知道他们的卡已过期，或者他们的账户状态发生了变化，导致在尝试进行合法交易时被拒绝。

客户可以采取措施防止错误拒付，包括在进行大额或国际消费之前通知银行。企业可以与使用更复杂和自适应欺诈检测算法的支付处理商合作，以减少错误拒绝的发生。以下是有关企业如何设计高度敏感的欺诈检测系统的更多信息，该系统将对合法交易的干扰降至最低。

如何防止错误拒绝

为了减少错误拒付的发生，企业需要在预防欺诈和流畅的客户体验之间取得平衡。以下是企业可以用来应对虚假拒付的一些关键策略和战术：

• 使用高级欺诈检测工具
  启用使用机器学习和人工智能的现代欺诈检测系统。这些系统可以实时分析大量数据，这使它们能够区分真实交易和欺诈交易，而不会造成不必要的错误拒绝。

• 定制欺诈检测设置
  许多支付处理商允许企业定制其欺诈检测工具的设置。通过调整这些设置，使其更宽松或更能反映企业的客户群和交易模式，企业可以减少错误拒付。

• 实施多因素身份验证 (MFA)
  企业可以要求对标记为可疑的交易进行额外验证，而不是直接拒绝交易。例如，向客户注册的手机号码或电子邮件地址发送一次性密码可以增加一层安全性，而不会立即拒绝交易。

• 定期更新客户数据
  使客户数据（如地址和电话号码）保持最新。这将确保交易期间用于验证的信息是最新的，从而减少因信息不匹配而被拒绝的机会。

• 对客户进行帐户限制教育
  告知客户其账户的任何每日支出限额或限制，并告知他们如何根据需要更改这些限额。这可以防止真实交易因超过预设限额而被拒绝。

• 将受信任的客户列入白名单
  如果企业有有合法交易记录的回头客，则可以将这些客户列入许可名单。这意味着来自这些客户的交易会受到不那么严格的检查，从而减少了错误拒绝的可能性。

• 分析数据
  通过分析交易数据，企业可以识别模式和趋势，帮助他们了解哪些交易可能是错误拒绝。然后，这些信息可用于微调欺诈检测系统。

• 寻求客户反馈
  鼓励客户在遇到错误拒绝时提供反馈。这些反馈对于了解错误拒绝背后的原因和对欺诈检测系统进行必要的调整非常宝贵。

• 监控和审查被拒绝的交易
  定期审查被拒绝的交易，以确定错误拒绝之间的任何模式或共同点。这有助于适当调整欺诈检测措施。

对于所有这些策略，选择合适的支付处理提供商是关键。您的支付处理商如何处理错误拒绝可能会使该过程变得轻松或令人沮丧。

Stripe 如何防止错误拒绝

Stripe 先进的欺诈检测和预防方法通过结合机器学习和数据分析来减少错误拒付。以下是 Stripe 如何设计尽可能防止错误拒绝的支付系统的概述：

• 大型数据集
  Stripe 每年处理数十亿美元的交易，创建了一个庞大的数据集，机器学习算法可以使用该数据集更有效地识别模式和趋势。Stripe 的算法会分析这些数据，以更好地了解典型交易与欺诈的构成。

• 实时学习和适应
  Stripe 的机器学习模型能够进行实时学习。当他们处理交易时，他们会不断分析结果并做出相应的调整。这种实时调整使模型能够与最新的欺诈模式保持同步，而不会影响合法交易的批准率。

• 针对不同企业进行定制
  Stripe 深知企业是多元化的，对一个人来说可能被视为正常的交易，但对另一个人来说可能是不寻常的。因此，Stripe 的机器学习模型可以适应各个企业的特定交易模式。这种定制降低了合法交易因行业特定规范而被错误地标记为欺诈的可能性。

• 风险评分
  Stripe 为每笔交易分配一个风险评分，表示交易是欺诈性的概率。企业可以使用这些风险评分来设置自己的阈值，以确定何时应自动拒绝交易或将其标记为人工审核。这使企业在管理欺诈预防方面具有更大的控制力和灵活性。

• Stripe Radar
  Stripe Radar 使用机器学习来评估交易是否存在欺诈行为。Radar 会考虑有关每笔交易的数百个信号，并使用来自整个 Stripe 网络的数据来检测和防止欺诈，同时自动适应不断变化的欺诈模式。企业还可以设置定制的规则以满足自己的要求。

• 身份验证工具
  Stripe 支持 3D Secure，这是一种身份验证工具，可为银行卡支付添加额外的验证层。即使交易被标记为潜在风险，客户仍可以通过提供额外的验证来完成购买，从而减少错误拒绝的可能性。

Stripe 通过将这些要素纳入欺诈检测和预防措施中，减少了错误拒绝，同时保持了对欺诈交易的强大防御。要了解更多信息并开始使用 Stripe，请转到此处。