支付风险管理策略是企业为识别、评估和降低与支付处理相关的潜在风险而实施的综合方案。这些风险包括欺诈、撤单、数据泄露、违反监管合规、运营故障和财务损失。支付风险管理策略的主要目标是保护企业的经济利益和声誉，同时为客户提供安全且易用的支付体验。超过 60% 的支付系统运营故障会导致至少 100 万美元的总损失，这说明降低支付风险对企业来说是多么重要。

本指南将讨论有效支付风险管理策略的关键组成部分、管理支付风险的技术解决方案以及支付风险管理的合规要求。

本文内容

• 数字交易中常见的支付风险有哪些？
  
• 有效支付风险管理策略的关键组成部分
  
• 管理支付风险的技术解决方案
  
• 最大限度降低支付欺诈风险的最佳做法
  
• 支付风险管理的监管合规性
  

数字交易中常见的支付风险有哪些？

数字交易快捷方便，但也给企业和消费者带来了固有的风险。以下是数字交易中常见的一些支付风险。

欺诈

支付欺诈是数字交易中的主要风险。欺诈有多种形式，如：

• 身份盗用：欺诈者窃取个人信息进行未经授权的购买行为。

• 账户盗用：欺诈者非法获取账户访问权限，并在账户持有人不知情的情况下发起交易。

• 网络钓鱼欺诈：欺诈者诱骗受害者泄露敏感信息，例如密码或银行卡信息。

• 社会工程学欺诈：欺诈者通过社会工程学手段操纵他人，以获取敏感信息或诱骗他人授权欺诈性交易。

• 数据泄露：黑客侵入系统，窃取客户的敏感数据，包括支付信息，以进行欺诈性交易。

• 无卡交易欺诈（CNP）欺诈：指无需实体卡片在场即可发生的欺诈性交易。这种欺诈在网购中十分常见。

退款请求

客户可以对交易提出异议，并申请退款请求。这可能会给企业带来财务损失和运营额外开支。

技术故障

技术故障或系统崩溃会中断支付流程，导致延误、客户不满和潜在的收入损失。

监管合规

企业必须遵守有关数据安全的支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）和经修订的强客户身份验证支付服务指令（PSD2）等各类法规。不合规可能导致罚款和处罚。

新兴威胁

随着技术的发展，风险也在不断演变。合成身份欺诈、深度伪造诈骗等新型威胁正逐渐显现，这些都需要企业保持持续警惕并灵活应对。

第三方风险

企业通常依赖第三方支付处理机构及服务提供商，而这会带来与其安全措施及运营抗风险能力相关的潜在风险。

有效支付风险管理策略的关键组成部分

管理支付风险需采用多种相互关联的方法。以下概述了构成有效的支付风险管理策略的常见方法。

• 高级欺诈检测：机器学习（ML）和人工智能（AI）分析交易数据。这些系统需基于大规模数据集进行训练，以识别那些较简单的规则型系统可能无法察觉的、细微且复杂的欺诈行为模式，同时应具备适应性与演进能力，从而应对欺诈者不断变化的手段。

• 行为分析：行为分析会追踪用户与系统的常规交互方式。任何偏离这些模式的行为都会被标记出来，以便进一步调查。这可能包括交易时间、频率、设备指纹，以及打字速度或打字模式。

• 实时数据分析：实时数据分析基于当前和历史数据评估每笔交易的风险等级。这些系统应纳入静态规则（例如，禁止超过特定金额的交易）和动态模型，以适应数据中不断变化的模式。

• 安全的令牌化与加密：先进的加密方法和令牌化保护静态和传输中的数据。令牌化将敏感数据元素替换为非敏感的等效令牌，这些令牌可安全存储和使用，而不会暴露数据信息。

• 访问管理：企业必须通过强效身份验证协议来管理对支付系统的访问权限，确保只有获得授权的人员才能访问敏感数据和系统。

• 深度 Link 分析：Link 分析会研究不同系统和网络中各类交易之间的关联关系，以识别可疑活动链。这种分析方法有助于发现涉及多方主体或多个地点的复杂欺诈图谋。

• 监管技术（RegTech）：监管技术解决方案可管理不同管辖区的金融监管合规并实现自动化。这些解决方案有助于实时监管和报告，降低监管合规风险和成本。

• 高级网络安全措施：高级预测建模和网络风险量化工具可展示不同网络事件的潜在财务影响，并可指导前瞻性的网络安全投入。

• 协作网络：覆盖全行业的协作网络共享有关欺诈趋势和防御策略的情报，并创建可提供更广泛数据集的共享分析平台。

• 综合风险管理（IRM）平台：综合风险管理平台提供企业整体风险的全景视图，将不同的风险类型关联起来，并评估它们之间的相互关联性。

• 预测建模：预测建模可以基于历史数据、行为模式和外部威胁情报评估未来发生欺诈的可能性，并主动标记高风险交易以作进一步调查。

• 定量风险评估：定量风险分析会根据不同风险因素的发生概率及其潜在影响，为这些因素赋予数值。这有助于优先分配资源，并将关注点集中在最紧急的风险上。

• 定性风险评估：定性风险分析会考量各类因素，例如某一特定风险可能引发的声誉损害、遭遇监管审查的可能性，以及对客户信任度产生的影响。

• 合规扫描与审计：合规扫描与审计可确保所有支付系统不仅遵循内部政策及流程，还符合相关法规与标准的要求。

以下策略可以进一步帮助识别和评估支付风险。

• 内部数据分析：仔细检查历史交易数据，找出表明存在欺诈行为的模式，如异常交易量、退款请求激增或客户行为异常。使用机器学习算法识别人工审查可能无法发现的微妙关联和趋势。

• 外部威胁情报：利用来自权威来源的威胁情报源，随时了解支付系统中新出现的欺诈趋势、新型攻击手段和漏洞。利用这些信息主动调节风险模型和安全措施。

• 行业基准对比：将自身的风险状况与行业基准进行对比，以找出企业可能面临更高风险的领域。

• 定期风险评估：定期重新评估风险状况，以应对商业环境变化、新技术应用及新出现的威胁。

• 绩效指标：跟踪关键绩效指标（KPI），如欺诈率、退单率和误报率，以衡量风险管理策略的有效性，并确定需要改进的领域。

• 风险识别框架：实施综合框架，对不同类型的支付风险进行分类：欺诈性风险、操作性风险、系统性风险和监管合规相关风险。使用数据驱动模型系统地检查每个类别，以识别潜在的漏洞。

• 网络分析：使用网络分析了解参与支付流程的不同实体之间的关系。这有助于识别涉及多个相互关联实体的复杂欺诈阴谋，如串通或洗钱。

• 威胁情报平台：使用威胁情报平台，汇总和分析来自各种来源的潜在威胁信息。这些情报应具有可操作性，能就网络或操作系统所面临的潜在入侵，提供有关攻击手段、漏洞以及入侵指征的具体信息。

• 模拟和压力测试：进行模拟和压力测试，评估支付系统如何处理极端情境，如技术故障和复杂的网络攻击。这些测试有助于确定硬件和软件系统的潜在故障点。

• 情境分析和影响评估：利用情境分析了解不同风险事件的影响。为潜在风险制定详细情景，并模拟其财务影响。这有助于基于风险对企业可能产生的影响程度，确定风险的优先处理顺序。

• 网络安全评估：运用先进的网络安全评估工具，实时评估支付系统的安全状况。这些工具应具有执行漏洞评估、渗透测试和识别零日漏洞的功能。

管理支付风险的技术解决方案

技术的进步提供了一系列检测和缓解潜在威胁的先进方式，从而彻底改变了企业管理支付风险的方式。在选择支付风险管理技术解决方案时，应考虑以下因素。

• 特定风险：明确企业面临的特定风险。

• 可扩展性：选择能够与企业共同发展的解决方案。

• 集成应用：选择能与现有系统和流程轻松集成的解决方案。

• 成本效益：对不同解决方案进行成本效益分析，判断其是否能带来正向投资回报。

• 用户体验：优先选择能为客户提供便捷使用体验的解决方案。

以下是一些主流技术解决方案及其如何降低支付风险的概览。

机器学习和人工智能

• 欺诈检测：ML 算法可以分析大型交易数据集，识别暗示欺诈行为的模式和异常现象。它们可以随着时间的推移不断自适应和优化，领先于不断演变的欺诈手段。

• 风险评分：AI 驱动的风险评分引擎可以实时评估每笔交易的风险等级，从而实现即时决策和自适应认证。

• 行为生物识别技术：ML 算法可以分析用户行为模式（如打字速度、鼠标移动），检测可能预示欺诈活动的异常情况。

数据分析和可视化

• 大数据平台：大数据平台能够帮助企业收集、存储和分析各种来源的大量交易数据，为洞察欺诈模式和趋势提供有价值的信息。

• 数据可视化：通过图表、图形和仪表盘将数据可视化，有助于识别在原始数据中可能不明显的关联与模式。

• Link 分析：Link 分析可以将实体（如交易、账户、设备）之间的关系可视化，揭示可能表明欺诈团伙的隐藏关联和模式。

实时交易监控和决策

• 实时欺诈检测系统：实时欺诈检测系统对交易进行监控，排查可疑活动，并利用基于规则的引擎和机器学习模型，实时标记潜在的欺诈行为。

• 自适应认证：自适应认证解决方案会根据每笔交易的评估风险等级，调整所需的认证级别。在不影响安全性的前提下，最大限度减少对合法用户的操作干扰。

令牌化与加密

• 令牌化：令牌化用独一无二的令牌取代敏感的持卡人数据，降低数据泄露的风险，确保符合 PCI DSS 监管合规要求。

• 加密：加密可保护传输中数据和静态数据，使未经授权方无法读取这些数据。

3D 验证 2.0

• 多层认证：3D 验证 2.0 要求持卡人通过多种方式（如 OTP、生物识别验证）进行身份验证，为银行卡在线交易提供了额外的安全保障。

• 基于风险的认证：3D 验证 2.0 允许企业与发卡机构共享更多数据，从而使发卡机构能够更精准地开展风险评估，并实施相应的认证验证步骤。

生物识别认证

• 安全认证：指纹识别、面部识别或虹膜扫描等技术为用户身份验证提供了便捷方式，可降低欺诈及账户被盗用的风险。
  

区块链技术

• 支付透明度：区块链的去中心化、不可篡改特性可用于提高支付系统的安全性、可追溯性和透明度。

• 智能合同：这些自动执行的合同可以实现支付流程自动化，降低出错和纠纷发生的风险。

威胁情报平台

• 实时威胁信息：实时威胁情报平台会提供有关新出现的威胁、攻击模式以及漏洞的最新信息。

• 网络安全协作：可促进各组织之间的信息共享，构建抵御网络威胁的集体防御体系。

最大限度降低支付欺诈风险的最佳做法

在高风险环境中最大限度降低支付欺诈风险，需要结合先进技术与人工监管。以下是一些可降低支付欺诈风险的最佳做法。

• 多层欺诈检测系统：采用多层欺诈检测系统，包括基于规则的系统、异常检测、机器学习和人工智能的组合。每一层都针对欺诈的不同方面，结合起来就能全面防范欺诈活动。

• 行为分析：运用行为分析来剖析用户与系统的常规交互模式，并检测用户偏离正常行为的情况。这可能包括分析输入速度、交易模式、浏览习惯以及设备方向变化等。

• 验证措施：实施强大的验证流程，如双重验证、生物识别（如指纹、面部识别）和数字证书。不仅要在登录时采用这些措施，还应在会话期间不定期实施，尤其是在授权大额交易之前。

• 令牌化与加密：对静态数据和传输中数据使用高级加密标准进行保护。运用令牌化技术，将敏感数据元素替换为非敏感的等效令牌，这些令牌即便被拦截，也不具备实际用途。

• 实时交易监控：实时监控交易，以识别并立即应对可疑活动。对可能表明存在欺诈的异常交易金额、频率或地域形式设置系统警报。

• 关联分析：运用关联分析，以可视化方式理解数据点之间的关联。这可以揭示交易和账户之间隐藏的关联及模式，这些关联和模式可能暗示有组织欺诈团伙的存在。

• 合规更新：随时了解最新的法规和标准，如 PCI DSS、欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 和反洗钱 (AML) 法。定期开展培训和审计，确保所有系统与流程均符合合规要求。

• 高水平网络安全态势：通过定期的安全评估、渗透测试和漏洞扫描，保持高水平的网络安全态势。采用安全信息和事件管理 (SIEM) 系统，汇总和分析来自不同来源的数据，检测潜在的安全事件。

支付风险管理的监管合规性

管理支付风险管理实践的法律法规与标准众多，每一项法规和标准的制定目的，都是保护消费者、企业及金融体系免受欺诈、洗钱及其他非法活动的侵害。以下是影响支付风险管理的核心法律、监管规定及行业指令。

• 支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）：这一全球性标准对处理持卡人数据机构强制规定了安全要求。目的是预防数据泄露和欺诈。合规涉及银行卡数据的安全存储、传输和处理、漏洞管理以及定期测试。

• 通用数据保护条例（GDPR）：这项欧盟法规保护个人隐私和个人数据，对企业收集、存储和处理客户信息的方式具有约束作用。合规要求包括获取客户同意、确保数据安全，以及赋予个人访问和控制其自身数据的权利。

• 修订版支付服务指令（PSD2）：这一欧盟法规旨在保护消费者、推动创新，并提升支付市场的安全性。它强制要求在线交易进行强客户认证（SCA），推行开放银行举措，同时对支付服务提供商设定了更严格的安全要求。

• 反洗钱（AML）和反恐融资（CTF）法规：这些法规要求企业采取特定措施，防范并识别洗钱及恐怖融资活动。合规要求包括开展客户尽职调查、进行交易监控、上报可疑活动，以及实施风险评估。

• 了解你的客户（KYC）和了解你的商户（KYB）法规：此类法规强制要求企业核实客户及商业合作伙伴的身份，并评估其风险状况，以防范欺诈及金融犯罪。合规要求包括收集并核实客户信息、开展持续监控，以及上报可疑活动。

• 联邦贸易委员会（FTC）法案：在美国，FTC 法案禁止影响商业活动的不公平或欺诈性行为及做法，其中包括与支付相关的欺诈性、欺骗性活动。

为遵守这些法律法规，企业必须投入资源、技术和人力，并且通常还需调整自身的流程与政策。尽管这些成本投入和运营调整可能会带来一定困难，但合规同样能够提升安全性、降低欺诈风险，并建立更强的消费者信任。