欺诈管理是一种检测、预防和减少欺诈 的做法。它包括一系列活动，包括监测交易、分析可疑行为的模式、实施核查制度，以及向员工和客户讲解如何识别和报告欺诈企图。2021 年全球因银行卡欺诈造成的损失 估计超过 300 亿美元。任何易受欺诈影响的企业 — 从身份盗窃到金融欺诈再到网络安全漏洞 — 都需要建立一套欺诈管理系统。而一些企业（如金融机构和电商平台）对欺诈管理系统的需求尤为强烈。

下面，我们将介绍企业如何开始制定其欺诈管理策略和运营 — 从一般的最佳实践到特定行业的考虑因素。

目录

• 欺诈管理最佳实践
  
• 如何选择合适的欺诈管理解决方案
  
• Stripe 能提供什么帮助
  

欺诈管理最佳实践

企业在欺诈管理 方面有多种选择。每个企业都应该谨慎选择自己的方法，并针对其具体的优先事项和薄弱环节制定解决方案。不过，有一些欺诈管理最佳实践 几乎能让所有企业受益：

• 分层防御：采用多层防御策略，不仅包括防火墙和防病毒软件，还包括实时行为跟踪和数据加密。这些层共同构成了一张错综复杂的网，入侵者难以渗透。

• 实时分析：采用实时分析来监控组织内的所有数据事务。使用能够适应新的欺诈活动类型 并从中学习的机器学习 算法。越快发现异常，就能越快采取行动。

• 手动审核：即使是最好的自动化系统也可能会遗漏一些异常情况。定期对财务和数据交易进行人工审计。

• 客户验证措施：使用双重身份验证 (2FA)、生物识别和其他高级验证方法，对交易中涉及的个人身份进行双重检查。

• 员工培训：向员工讲解欺诈预防 的重要性、应注意的常见手段以及处理可疑事件的内部规程。培训不当或培训不足的员工，即使是那些出于好意的员工，往往也会成为安全系统中最薄弱的环节。与此同时，受过良好教育的员工队伍可以起到有效的威慑作用。

• 与金融机构的合作：与银行和支付处理商 密切合作，识别潜在的危险信号。通常，这些机构拥有专业知识和工具，可以在异常活动升级之前发现它们。

• 基于角色的访问控制：限制谁有权访问组织内的敏感数据。将数据访问权限限制为真正需要它的角色可以降低内部欺诈的可能性。

• 供应商风险管理：仔细审查您的供应商和第三方供应商。要求他们遵守您的安全策略，并定期审查这些合作伙伴关系是否存在潜在风险。

• 事件响应计划：制定全面的事件响应计划并定期更新。每位员工都应知道，如果怀疑有欺诈行为，应采取哪些措施。

• 定期更新和补丁：网络犯罪分子一直在寻找可以利用的软件漏洞。确保所有软件都是最新的，让他们更难利用过时的系统。

这些最佳实践使企业能够构建一个全面且适应性强的欺诈管理 系统。适应性是关键，因为诈骗分子不断开发新的方法来绕过现有的安全措施。

如何选择合适的欺诈管理解决方案

在选择欺诈管理解决方案时，请考虑以下重要因素。

• 目标和关键绩效指标 (KPI)：在开始研究解决方案之前，请确定您希望欺诈管理解决方案 实现哪些目标。无论是减少误报和拒付 还是识别新的欺诈模式，预先设定这些目标将有助于指导您的选择。

• 数据集成和兼容性：评估欺诈管理系统与现有技术栈集成的难易程度。寻找支持 API 集成 或软件开发工具包 (SDK) 的平台，以便更轻松地融入现有工作流程中。了解这些系统可以使用的数据库类型，并检查它们是否支持数据迁移。

• 实时处理：欺诈行为以惊人的速度发展，因此您选择的解决方案必须能够实时处理数据并发出警报。消除报告延迟可以在防止财务损失方面产生重大影响。

• 可扩展性：您的欺诈管理解决方案必须能够与您的业务共同成长。寻找在数据量、交易速度和地域扩展方面能够轻松扩展的系统。

• 机器学习和适应性：一个好的欺诈管理系统应该使用先进的机器学习算法来适应新的欺诈模式。研究您正在考虑的任何解决方案的机器学习功能。这包括它使用的算法、模型更新的频率以及用于持续优化的反馈循环。

• 用户界面和可用性：选择具有直观界面的欺诈管理解决方案，以减少培训时间并缩短学习曲线。

• 成本分析：虽然选择最经济实惠的选项可能很诱人，但低成本解决方案可能无法提供您需要的所有功能。既要考虑前期成本，也要考虑长期投资回报率，包括成本较低、效率较低的系统可能遗漏的潜在欺诈活动的成本。

• 定制和灵活性：寻找能够让您灵活调整设置、参数甚至可视化仪表板以满足您需求的欺诈管理系统。

• 法律合规和数据隐私：确保系统符合所有相关的当地和国际法律（尤其是《一般数据保护条例》 (GDPR)，如果您在欧盟运营或为欧盟客户提供服务的话）。检查系统如何存储、处理和传输数据，以及是否定期进行合规性审计。

• 第三方评论和推荐信：寻找真实的评论并寻求客户推荐信。有时，来自类似行业企业的见解可以揭示有关系统性能的重要信息，而这些信息是您无法从数据表中收集到的。

• 售后支持：实施后的支持可能与产品本身一样重要。考察供应商提供的支持水平，是通过在线资源、专门的支持团队，还是定期的性能检查。

• 危险信号：当心那些承诺太多但缺乏记录的成功案例的解决方案，以及不提供透明定价或不愿透露其技术局限性的平台。

通过系统地检查这些因素，您将能够选择与您的运营需求和长期业务目标密切相关的欺诈管理解决方案。

Stripe 能提供什么帮助

除了 Radar（Stripe 的旗舰欺诈预防解决方案）之外，Stripe 还提供一套全面的解决方案，帮助企业应对欺诈风险。以下是 Stripe 的工具和功能帮助预防和减少欺诈的一些方法。

• Stripe Elements：Elements 是一套预构建的用户界面组件和小工具，通过直接收集客户的敏感支付信息来帮助减少欺诈。

• 3DS 验证：3DS 验证为线上信用卡和借记卡交易 提供了额外的安全保障。激活 3DS 验证后，持卡人需要输入额外的身份验证详细信息才能进行购买，从而增添了额外的安全保障并降低欺诈性交易的可能性。

• 动态 3DS 验证：动态 3DS 验证根据与交易相关的风险级别确定何时应用 3DS 验证。这样，企业就能从该功能更高的安全性中受益，而不会因为额外的验证步骤给所有客户带来不便。

• 令牌化：Stripe 的令牌化流程可确保将卡号等敏感数据替换为唯一标识符（令牌）。这样可以更大限度地降低诈骗分子拦截和窃取支付数据的风险，因为银行卡详细信息不会存储在企业的服务器上。

• Webhook：Webhook 提供有关企业 Stripe 账户中事件的实时通知，包括潜在的欺诈活动。这有助于企业及时响应可疑活动。

• Stripe Connect：对于代表其他企业管理支付的平台，Stripe Connect 提供监控以检测交易中的异常模式。这有助于平台识别和防止潜在的欺诈行为。

• 人工审核：虽然自动化非常重要，但 Stripe 允许企业手动审查可疑交易。Stripe 还保留客户数据和交易历史记录的详细记录以供审查。

• 争议处理：如果客户提交拒付 或以其他方式对收费提出异议，Stripe 可以提供有关争议的信息以及企业如何应对的建议。这就降低了争议解决对企业不利的几率。

• 数据和报告：Stripe 的仪表板和 API 提供详细的交易数据，企业可以使用这些数据来分析交易模式、发现异常情况并随着时间的推移改进欺诈检测策略。

• 与外部工具集成：Stripe 旨在与一系列第三方欺诈预防和检测工具无缝协作。这允许企业在需要时使用专门的解决方案来增强 Stripe 的内置功能。

这些工具和功能共同构成了一个整体的欺诈预防和化解框架，使企业能够保护自己和客户免受各种潜在威胁。特别是，Stripe Radar 使用基于全球主要公司的数据训练的机器学习工具来检测潜在的欺诈行为。Radar 的机器学习算法评估了来自 197 个国家/地区的交易，使其能够全面了解不同地区的活动，并拥有更广泛的专业知识来检测潜在的欺诈行为。

Stripe Radar 比某些欺诈管理替代方案拥有更高的准确性：在数十亿笔合法支付中，Radar 错误阻止的比例仅为 0.1%。它从整个金融堆栈中吸收数据，包括支付详情和来自金融巨头（如 Visa、万事达卡和美国运通卡）的信息。

Stripe Radar 的主要功能包括：

• 结账流程数据的使用：这使得 Stripe 的结账工具能够自动识别可能暗示欺诈意图的详细客户路径等模式。
  
• 定期调整：该功能针对新的欺诈威胁进行动态调整，并不断改进算法，以确定欺诈检测的最相关属性。
  
• 评估危险信号：Radar 会评估许多信号以创建详细的设备配置文件，帮助查明可疑设备和异常行为。
  
• 使用历史数据：Radar 使用历史数据来识别反复出现的模式，从而加快识别已知的欺诈手段或来源。
  
• 检测技术：此功能使用代理检测等技术来发现 IP 欺骗或异常代理使用，这两者都是欺诈的潜在危险信号。
  
• 使用多信号方法：这提高了其欺诈预测的准确性。
  
• 专为打击欺诈而生的工具：这包括显示最相关数据的功能，以便审查和深入了解欺诈表现和争议率。
  
• 定制：此功能允许企业设置自定义规则，以突出显示、阻止或要求对特定交易进行额外验证。这样可以根据个人业务需求定制保护。
  
• 阻止列表和允许列表的功能：这些功能可让企业根据过去的行为随时查看受信任或被阻止的客户。
  
• 整合统一的欺诈模型：这使企业能够将其欺诈数据与 Radar 庞大的数据集合并。
  

Stripe 的 Radar 结合了机器学习、广泛的数据源和自适应算法，在检测和阻止欺诈性交易方面非常有效。

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