支付风险管理策略是企业为识别、评估并缓解与支付处理相关的潜在风险而实施的详细计划。此类风险涵盖欺诈、拒付、数据泄露、监管合规缺失、运营故障及财务损失等。支付风险管理策略的核心目标在于保障企业的财务利益与商业声誉，同时为客户提供安全且便捷的支付体验。支付系统故障可能对企业造成重大影响；例如，据估计，系统宕机每年使美国零售与酒店业高达 444 亿美元的销售额面临损失风险。

在下文中，我们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
  
• 支付风险管理相关的监管合规
  
• Stripe Radar 如何助力
  

数字交易中常见的支付风险有哪些？

数字交易快捷便利，但也给企业和客户带来了固有风险。以下是数字交易中一些常见的支付风险。 

欺诈

支付欺诈是数字交易中的主要风险。它可能以多种形式出现，例如：

• 身份盗用：欺诈者窃取个人信息进行未经授权的购买。

• 账户接管：恶意用户在账户持有人不知情的情况下获取账户访问权限并发起交易。

• 网络钓鱼诈骗：欺诈者诱骗受害者泄露敏感信息，例如密码和卡信息。

• 社会工程学欺诈：恶意用户操纵他人，以获取对敏感信息的访问权限，或诱骗他们授权欺诈性交易。

• 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，进而实施欺诈性交易。

• 无卡 (CNP) 欺诈：指在没有实体卡的情况下发生的欺诈性交易。这种情况在网购中较为常见。

拒付

客户可以对交易提出争议并要求拒付。无论争议是源于欺诈（如消费者对真实交易提出的争议）还是合理原因（如消费者未收到所购商品），拒付都会给企业造成财务损失，并增加运营开支。

技术问题 

技术故障或系统崩溃会中断支付处理，导致延误、客户不满以及潜在收入损失。

监管合规

企业必须遵守数据安全方面的法规，例如 PCI DSS 以及有关强客户身份验证 (SCA) 的修订后支付服务指令 (PSD2)。不合规可能会导致罚款和处罚。例如，违反 PCI 规定的罚款可能为 每月 5000–100,000 美元。

新兴威胁

随着技术发展，风险也在不断演变。合成身份欺诈等新型威胁正在出现，这类欺诈通过混合真实信息与伪造信息构建虚构身份；而深度伪造诈骗则利用 AI 生成用户的虚假视频或音频。企业对此需要持续保持警惕，并及时调整应对措施。

第三方风险

企业通常依赖第三方支付处理商及服务商，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

管理支付风险需要综合运用多种相互关联的方法。以下内容概述了构成有效支付风险管理策略的常用方法。

实时威胁检测

• 高级欺诈检测：机器学习 (ML) 和 AI 对交易数据进行分析。此类系统应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，同时应能够在欺诈者改变策略时随之自适应调整。

• 行为分析：行为分析会追踪用户与系统的常规交互模式，包括交易的时间或频率、设备指纹以及打字速度等。任何偏离已知模式的行为都会被标记出来，以便进一步核查。

• 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。这些系统应同时纳入静态规则（例如，禁止超过特定金额的交易）和能够适应数据模式演变的动态模型。

• 外部威胁情报：利用可靠的威胁情报源（如数据泄露数据库），及时掌握新兴欺诈趋势、新型攻击向量以及支付系统中的漏洞。利用这些信息主动调节风险模型和安全措施。

保护数据和访问权限

• 高水平网络安全态势：通过定期安全评估、渗透测试及漏洞扫描，维持高水平的网络安全态势。部署安全信息与事件管理 (SIEM) 系统，以汇总并分析不同来源的数据，进而识别潜在安全事件。

• 安全的令牌化与加密：采用高级加密方法和令牌化技术，保护静态数据和传输中数据的安全。令牌化以非敏感等效令牌替换敏感数据元素，数据可在不暴露原始值的情况下安全存储和使用。

• 访问权限管理：企业必须通过强身份验证协议管理对支付系统的访问权限，确保仅授权人员能够访问敏感数据和系统。

• 高级网络安全措施：高级预测建模和网络风险量化工具可揭示不同网络安全事件的潜在财务影响，并为前瞻性网络安全投资提供指导。

风险评估与监测

• 定量风险评估：定量风险分析根据各风险因素的发生概率和潜在影响，为其赋予数值。这有助于优先配置资源，将重点放在最紧迫的风险上。

• 定性风险评估：定性风险分析综合考虑与特定风险相关的声誉损害、监管审查可能性，以及对客户信任的影响等因素。

• 合规扫描与审计：合规扫描和审计可确保所有支付系统遵守相关法规和标准以及内部政策和程序。

• 模拟与压力测试：开展模拟和压力测试，评估支付系统在技术故障和复杂网络攻击等极端场景下的应对能力。这些测试有助于识别硬件和软件系统中的潜在故障点。

• 监管技术：此类解决方案用于管理不同管辖区的金融合规并实现自动化，支持实时监测与报告，从而降低合规风险与成本。

• 协作网络：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访问权限的共享分析平台。

• 综合风险管理平台：此类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。

以下策略可进一步帮助识别和评估支付风险：

• 合规更新：及时跟进最新法规与标准，如 PCI DSS、欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 和反洗钱 (AML) 相关法律。定期开展培训与审计，确保所有系统和流程均合规。

• 内部数据分析：深入审查历史交易数据，识别欺诈迹象，例如异常交易量、拒付激增，以及客户行为异常。利用机器学习 (ML) 算法识别人工审核难以察觉的细微关联与趋势。

• 行业基准测试：将自身风险状况与行业基准进行对比，识别组织中可能更为薄弱的环节。

• 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、新技术应用以及新兴威胁。

• 绩效指标：追踪欺诈率、拒付率和误报率等关键绩效指标 (KPI)，以衡量风险管理策略的有效性，并确定需要改进的领域。

• 网络分析：运用网络分析了解支付流程中各参与实体之间的关系。这有助于识别涉及多方关联的复杂欺诈计划，例如串通作案和洗钱。

• 威胁情报平台：使用威胁情报平台，汇总和分析各种来源的潜在威胁信息。情报应具有可操作性，能够就攻击向量、系统漏洞以及网络或操作系统的潜在入侵迹象提供具体信息。

管理支付风险的技术解决方案

技术进步改变了企业管理支付风险的方式，提供了多种复杂手段以缓解潜在威胁。在为支付风险管理选择技术解决方案时，应考虑以下因素：

• 特定风险：识别企业面临的特定风险。 

• 可扩展性：选择能够与您的企业共同发展的解决方案。

• 集成能力：选择能够轻松与现有系统和流程集成的解决方案。

• 成本效益：评估不同解决方案的成本效益分析，以确定其是否能带来正向投资回报。

• 用户体验：优先选择能够为客户提供便捷体验的解决方案。

以下概述了部分主流技术解决方案及其如何缓解支付风险。 

机器学习 (ML) 与人工智能 (AI)

• 欺诈检测：ML 算法可分析大规模交易数据集，识别表明存在欺诈的模式和异常。这些算法具备持续自适应能力，能够始终领先于不断演变的欺诈策略。

• 风险评分：由 AI 驱动的风险评分引擎可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验证。

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

数据分析与可视化

• 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海量交易数据，为识别欺诈形式和趋势提供有价值的洞察。

• 数据可视化：通过图表、图形和管理平台将数据可视化，有助于发现原始数据中难以察觉的关系和模式。

• 关联分析：关联分析可以将实体（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。

实时交易监测与决策

• 实时欺诈检测系统：此类系统用于监测交易中是否存在可疑活动，并利用基于规则的引擎和 ML 模型实时标记潜在欺诈。

• 自适应验证：自适应验证解决方案根据每笔交易评估的风险等级调整所需的验证强度，在不影响安全性的前提下，最大限度降低对合法用户的干扰。 

令牌化与加密

• 令牌化：令牌化用唯一令牌替换敏感的持卡人数据，从而降低数据泄露的风险，并确保符合 PCI DSS 要求。

• 加密：加密可保护传输中的数据和静态数据，使未经授权方无法读取这些数据。

3DS 2.0 验证

• 多层验证：3DS 2.0 验证要求持卡人通过多种方式（如一次性密码、生物识别验证）进行身份验证，为在线卡片交易增加了一层安全保障。

• 基于风险的验证：该协议支持企业与发卡机构共享更多数据，使其能够做出更准确的风险评估，并施加适当的身份验证步骤。

生物识别验证

• 安全身份验证：指纹、面部识别和虹膜扫描等技术为用户身份验证提供了便捷的方式，可降低欺诈和账户接管风险。
  

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。

• 智能合约：这些自动执行的合约可以实现支付流程自动化，降低错误和争议发生的风险。

威胁情报平台

• 实时威胁信息：实时威胁情报平台提供有关新兴威胁、攻击模式和漏洞的最新信息。

• 网络安全协作：促进各组织之间的信息共享，形成针对网络威胁的集体防御。

支付风险管理相关的监管合规

规范支付风险管理实践的法律与标准众多，其目的均在于保护客户、企业以及金融体系免受欺诈、洗钱及其他非法活动的侵害。以下是对支付风险管理具有重要影响的主要法律、监管规定及行业准则：

• PCI DSS：这项全球性标准对处理持卡人数据的组织提出了安全要求，旨在防范数据泄露和欺诈。合规工作涵盖持卡人数据的安全存储、传输与处理、漏洞管理，以及定期测试。

• 欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)：这项欧盟法规旨在保护个人的隐私与个人数据，并对企业收集、存储和处理客户信息的方式产生直接影响。合规要求包括获取客户同意、保障数据安全，以及赋予个人访问和控制其自身数据的权利。

• 《数字运营弹性法案》(DORA)：这项欧盟法规自 2025 年 1 月起实施，对金融实体及其重要的信息和通信技术 (ICT) 服务商强制执行技术运营弹性标准。合规要求包括严格的第三方供应商风险管控、数字弹性测试，以及快速的事件报告机制。

• PSD2：这项欧盟法规旨在保护客户、推动支付市场的改进，并提升其安全性。法规要求对在线交易实施强客户身份验证 (SCA)，推进开放银行倡议，并对支付服务商提出更严格的安全要求。

• 反洗钱 (AML) 与反恐怖主义融资 (CFT)：这些法规要求企业采取特定措施，以防范洗钱和恐怖主义融资活动。合规要求包括客户尽职调查、交易监控、可疑活动报告以及风险评估。

• 客户身份验证 (KYC) 与企业身份验证 (KYB)：这些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骗性行为或做法，其中包括与支付相关的欺诈性、欺骗性活动。

• 州级隐私与网络安全法规：除了联邦层面的规定外，美国各州还实施严格的网络安全和数据隐私框架，直接影响支付处理与客户数据管理。例如，《加州消费者隐私法案》赋予客户对个人数据收集与存储的广泛权利；而《纽约州法规汇编》第 23 卷第 500 部分（23 NYCRR Part 500）则要求采取多因素认证及严格的事件通知时限等措施。

为遵守上述法律法规，企业必须投入资源、技术和人员，并经常需要调整其流程与政策。尽管这些成本投入与运营变更可能带来挑战，但合规也有助于提升安全性、降低欺诈风险，并增强客户信任。 

Stripe Radar 如何助力

Stripe Radar 利用基于 Stripe 全球网络数据训练的 AI，帮助检测欺诈并释放增长潜力。Radar 能够在欺诈影响企业利润之前，在客户全生命周期内保护企业免受欺诈侵害，同时协助企业提升合法客户与支付的审批通过率。

Radar 可以帮助您：

• 防范欺诈损失：Radar 的 AI 从 Stripe 全球网络每年超过 1.9 万亿美元的交易额中学习，帮助识别并拦截单一企业可能无法识别的欺诈形式。

• 统一应对不断演变的欺诈攻击：Radar 将针对交易欺诈、账户欺诈和客户滥用的防护整合到同一个解决方案中，帮助企业统一防范主要欺诈类型。

• 随着欺诈演变进行调整：Radar 持续适应不断变化的欺诈形式，从第一方滥用到智能体交易，帮助企业防范新兴威胁。

• 与现有技术栈配合使用：将 Radar 与 Stripe Payments 配合使用，无需集成；此外，无论企业是否通过 Stripe 处理支付，均可通过可编程 API 接入 Radar 的智能功能。

进一步了解 Stripe Radar，或立即开始使用。