支付风险管理策略是商家为识别、评估和缓解与支付处理相关的潜在风险而实施的一项详细计划。这些风险包括欺诈、拒付、数据泄露、监管违规、运营故障和财务损失。支付风险管理策略的首要目标是保护商家的财务利益和声誉，同时为客户保持安全、用户友好的支付体验。支付系统故障可能会对业务产生重大影响；例如，据估计，系统故障每年会使 444 亿美元的美国零售和酒店销售额面临风险。

下面，我们将讨论有效的支付风险管理策略的关键组成部分、用于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

• 数字交易中有哪些常见的支付风险？
  
• 有效的支付风险管理策略的关键组成部分
  
• 用于管理支付风险的技术解决方案
  
• 关于支付风险管理的监管合规要求
  
• Stripe Radar 如何提供帮助
  

数字交易中常见的支付风险有哪些？

数字交易快捷便利，但也给商家和客户带来了固有的风险。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的主要风险。它可以有多种表现形式，例如以下几种：

• 身份盗用： 欺诈者窃取个人信息来进行未经授权的购买。

• 账户接管： 不法分子获取账户访问权限，并在账户持有人不知情的情况下发起交易。

• 钓鱼诈骗： 欺诈者诱骗受害者泄露密码和卡信息等敏感信息。

• 社会工程学： 不法分子操纵个人以获取敏感信息，或诱骗他们授权欺诈性交易。

• 数据泄露： 黑客潜入系统并窃取敏感的客户数据（包括支付信息），以进行欺诈性交易。

• 无卡 (CNP) 欺诈： 指在没有实体卡在场的情况下发生的欺诈性交易。这在在线购物中很常见。

拒付

客户可以对交易提出争议并要求拒付。无论是因为欺诈（例如，客户对真实的交易提出争议），还是因为正当理由（例如，客户购买了从未收到的产品），这都会给商家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流程，导致延误、客户不满和潜在的收入损失。

监管合规

商家必须遵守相关法规，例如针对数据安全的支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS) 以及针对强客户认证 (SCA) 的修订版支付服务指令 (PSD2)。违规可能会导致罚款和处罚。以违反 PCI 规定为例，罚款范围可能为 每月 5000 到 10 万美元。

新兴威胁

随着技术的发展，风险也随之增加。合成身份欺诈（结合真实和虚构信息以创建新的虚构身份）和深度伪造骗局（利用 AI 伪造用户的视频或音频）等新威胁正在出现。这些都需要保持警惕并不断适应。

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。

实时检测威胁

• 高级欺诈检测：机器学习 (ML) 和 AI 可分析交易数据。应对这些系统进行大型数据集训练，以检测可能避开简单的基于规则的系统的微妙、复杂的欺诈活动模式，并设计为随着欺诈行为者改变其策略而进行自适应。

• 行为分析：行为分析可跟踪用户通常如何与您的系统进行交互。这可能包括交易的时间或频率、设备指纹和打字速度。任何偏离已知模式的行为都可以被标记，以便进行进一步调查。

• 实时数据分析：这会根据当前和历史数据评估每笔交易的风险水平。这些系统应包含静态规则（例如，不得有高于特定金额的交易）和动态模型（可自适应数据中不断发展的模式）。

• 外部威胁情报：使用来自漏洞数据库等可靠来源的威胁情报流，随时了解支付系统中不断涌现的欺诈趋势、新攻击媒介和漏洞。利用这些信息主动调整风险模型和安全措施。

保护数据和访问权限

• 高级网络安全状况：通过定期安全评估、渗透测试和漏洞扫描来维持高级别网络安全状况。采用安全信息和事件管理 (SIEM) 系统来聚合和分析来自不同来源的数据，并检测潜在的安全事件。

• 安全的令牌化和加密：高级加密方法和令牌化可保护静态和传输中的数据。令牌化使用不敏感的等效项替代敏感数据元素，这些等效项可以安全地存储并使用，而不会暴露数据值。

• 访问管理：商家必须通过强大的身份验证协议管理对支付系统的访问权限，以便只有获得授权的人员才能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论证不同网络事件的潜在财务影响，并能指导主动式网络安全投资。

访问和监控风险

• 定量风险评估：定量风险分析会根据不同风险因素的概率和潜在影响为其分配数值。这有助于对资源的优先级进行排序，并将重点放在最紧急的风险上。

• 定性风险评估：定性风险分析会考虑各种因素，例如与特定风险相关的声誉损害、监管审查的可能性以及对客户信任的影响。

• 合规扫描和审计：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。

• 模拟和压力测试：进行模拟和压力测试，评估您的支付系统将如何应对技术故障和复杂的网络攻击等极端场景。这些测试有助于识别硬件和软件系统中潜在的故障点。

• 监管技术：这些解决方案可管理并自动遵守不同管辖区的金融法规。这些解决方案有助于实时监控和报告，从而降低合规风险和成本。

• 协作网络：整个行业的协作网络共享有关欺诈趋势和防御策略的情报，并创建可访问更广泛数据集的共享分析平台。

• 集成风险管理平台：这些平台提供了整个组织范围内风险的整体视图，可关联不同的风险类型并评估它们的相互依赖性。

以下策略可进一步帮助识别并评估支付风险：

• 合规更新：随时了解最新法规和标准，例如 PCI DSS、欧盟《通用数据保护条例》(GDPR) 和反洗钱 (AML) 法律。定期进行培训和审计，以确认所有系统和流程均合规。

• 内部数据分析：仔细检查历史交易数据中是否存在表明欺诈的模式，例如异常的交易量、拒付高峰以及客户行为异常。使用 ML 算法来识别通过人工审核可能无法明显发现的微妙关联和趋势。

• 行业基准：将您的风险概况与行业基准进行比较，以确定您的组织可能更脆弱的领域。

• 定期风险评估：定期重新评估风险概况，以考虑商业环境、新技术和不断涌现的威胁的变化。

• 绩效指标：跟踪欺诈率、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：使用网络分析来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互连方（如串通和洗钱）的复杂欺诈计划。

• 威胁情报平台：使用威胁情报平台，聚合和分析来自各种来源的潜在威胁信息。情报应具备可操作性，提供有关媒介、漏洞以及网络或操作系统上的潜在入侵指标的特定信息。

管理支付风险的技术解决方案

技术的进步提供了一系列复杂的方法来缓解潜在威胁，从而改变了企业管理支付风险的方式。在选择用于支付风险管理的技术解决方案时，请考虑以下因素：

• 特定风险：识别您的企业面临的特定风险。 

• 扩张性：选择能够随您的企业一起扩展的解决方案。

• 集成：选择您可以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，以确定它们是否能带来正向的投资回报。

• 用户体验：优先选择能为您的客户提供良好用户体验的解决方案。

以下是一些领先的技术解决方案及其如何缓解支付风险的概览。 

ML 和 AI

• 欺诈检测：ML 算法可以分析大型交易数据集，以识别表明存在欺诈的模式和异常情况。它们可以随着时间的推移进行调整，始终领先于不断发展的欺诈策略。

• 风险评分：由 AI 驱动的风险评分引擎可以实时评估每笔交易的风险级别，从而实现即时决策和自适应身份验证。

• 行为生物特征跟踪：ML 算法可以分析用户行为模式（例如，打字速度、鼠标移动），以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：大数据平台使企业能够收集、存储和分析来自各种来源的大量交易数据，从而为欺诈模式和趋势提供宝贵的洞察。

• 数据可视化：通过图形、图表和管理平台将数据可视化，有助于识别原始数据中可能不明显的关联和模式。

• 链接分析：链接分析可创建实体（例如，交易、账户、设备）之间关系的直观视觉表示，揭示可能预示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：这些系统会监控交易中的可疑活动，使用基于规则的引擎和 ML 模型实时标记潜在欺诈行为。

• 自适应身份验证：自适应身份验证解决方案根据每笔交易的评估风险级别调整所需的身份验证级别，在不损害安全性的情况下将合法用户的阻力降至最低。 

令牌化与加密

• 令牌化：令牌化使用唯一令牌替换敏感的持卡人数据，从而降低数据泄露风险并确保实现 PCI DSS 合规。

• 加密：加密可保护传输中和静态的数据，使未经授权的各方无法读取。

3DS 2.0 验证

• 多层身份验证：3DS 验证 2.0 通过要求持卡人通过各种方法（例如，一次性密码、生物识别身份验证）进行身份验证，为在线银行卡交易提供了另一层安全保障。

• 基于风险的身份验证：该协议允许企业与发卡行共享更多数据，使他们能够进行更好的风险评估并应用适当的身份验证挑战。

生物识别认证

• 安全身份验证：指纹或面部识别以及虹膜扫描等技术提供了一种对用户进行身份验证的便捷方式，从而降低了欺诈和账户接管的风险。
  

区块链技术

• 支付透明度：区块链去中心化、不可篡改的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自动处理支付流程，并降低出错和发生争议的风险。

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：它们促进了组织之间的信息共享，从而建立了抵御网络威胁的集体防御。

支付风险管理的监管合规性

有许多法律和标准对支付风险管理实践进行了规定，每一项均旨在保护客户、商家和金融系统免受欺诈、洗钱和其他非法活动的侵害。以下是影响支付风险管理的关键法律、监管和行业指令：

• PCI DSS：此全球标准规定了处理持卡人数据的组织的安全要求。它旨在防止数据泄露和欺诈。合规工作涉及银行卡数据的安全存储、传输和处理，以及漏洞管理和定期测试。

• 欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)：这项欧盟法规保护个人的隐私和个人数据，并影响商家收集、存储和处理客户信息的方式。合规工作涉及获取客户同意、确保数据安全以及赋予个人访问和控制其数据的权利。

• 数字运营弹性法案 (DORA)：该欧盟法规自 2025 年 1 月起生效，对金融实体及其重要的信息和通信技术 (ICT) 服务提供商强制执行技术运营弹性标准。合规工作包括严格的第三方供应商风险控制、数字弹性测试和快速事件报告。

• PSD2：此欧盟法规可保护客户，促进支付市场的改善，并提高安全性。它要求对在线交易进行强客户认证 (SCA)、开放银行举措，并对支付服务提供商提出更严格的安全要求。

• 反洗钱 (AML) 与打击资助恐怖主义 (CFT)：这些法规要求商家实施特定措施，以防止洗钱和资助恐怖主义活动。合规工作涉及客户尽职调查、交易监控、可疑活动报告和风险评估。

• 客户身份验证 (KYC) 与企业身份验证 (KYB)：这些法规强制要求商家验证客户和业务合作伙伴的身份并评估其风险概况，以防范欺诈和金融犯罪。合规工作涉及收集和验证客户信息、进行持续监控并报告可疑活动。

• 联邦贸易委员会 (FTC) 法案：在美国，FTC 法案禁止影响商务的不公平或欺骗性行为或实践，其中包括与支付相关的欺诈性和欺骗性活动。

• 州级隐私和网络安全法规：除了联邦规则外，美国各个州还执行严格的网络安全和数据隐私框架，这会直接影响支付处理和客户数据处理。例如，《加利福尼亚州消费者隐私法案》赋予了客户对个人数据收集和存储的广泛权利，而纽约的 23 NYCRR 第 500 部分法规要求采取多因素身份验证和严格的事件提交通知期限等措施。

为了遵守这些法律法规，商家必须在资源、技术和人员方面进行投资，并常常必须调整其流程和政策。尽管这些成本和运营变更会带来困难，但合规也有助于提高安全性，降低欺诈风险，并增强客户信任。 

Stripe Radar 如何提供帮助

Stripe Radar能够利用在 Stripe 全球网络数据上训练过的 AI 来帮助检测欺诈并释放增长潜力。Radar 有助于在整个客户生命周期内，在欺诈影响您的底线之前保护您的业务，同时帮助您批准更多合法的客户和支付。

Radar 可以帮助企业：

• 防止欺诈损失： Radar 的 AI 从 Stripe 全球网络每年超过 1.9 万亿美元的交易中学习，从而帮助其识别并拦截单个商家可能无法自行发现的欺诈模式。

• 针对不断演变的欺诈攻击提供一体化保护： Radar 将针对交易欺诈、账户欺诈和客户滥用行为的保护集于一个解决方案中，让您能够针对各种主要欺诈类型获得一体化保护。

• 随着欺诈的演变而适应： Radar 不断适应不断变化的欺诈模式（从第一方滥用行为到代理交易），从而帮助保护您的业务免受新兴威胁。

• 与您现有的技术栈配合使用： 将 Radar 与 Stripe 支付功能结合使用（无需集成），或者无论您是否在 Stripe 上处理支付，都可以通过可编程的 API 访问 Radar 的智能功能。

了解更多 Stripe Radar 信息，或立即开始使用。