在日本电商网站中，“基于风险的身份验证”正日益成为一项重要的欺诈防范措施。根据日本信用卡协会的一份报告，2025 年信用卡欺诈造成的损失估计约为 510 亿日元。虽然这代表着较上一年的下降，但仍然需要持续的预防措施。值得注意的是，大多数信用卡欺诈案件都涉及信用卡号码被盗，且主要发生在电商网站等远程交易场景中。

在这种情况下，基于风险的身份验证正受到关注，因为它能够在不影响用户体验的情况下保障安全性。

本文将结合日本电商环境，清晰讲解基于风险的身份验证的机制与类型、其与多因素身份验证 (MFA) 的区别，以及实施该验证方式时的优势和关键注意事项。

关键要点

• 基于风险的身份验证会根据用户行为和访问环境评估风险，仅在必要时才要求进行额外验证。
  
• 多因素身份验证 (MFA) 会在每次登录或交易时都要求进行额外验证，而基于风险的身份验证则会根据风险等级动态调整是否需要验证以及验证强度。
  
• 主动身份验证需要用户主动配合，而被动身份验证则会在后台分析用户行为，无需用户采取任何操作。
  
• 基于风险的身份验证有助于平衡安全性与用户体验，但其有效性取决于合理的设计与实施。
  
• 在日本电商市场中，欺诈防范变得愈发重要，而基于风险的身份验证正被作为应对这一问题的重要手段之一。
  

什么是基于风险的身份验证？

基于风险的身份验证是一种通过分析用户行为和访问环境来评估风险的系统，并据此判断是否需要进行额外身份验证。

例如，仅当检测到异常行为模式时，例如来自不同的 IP 地址、设备或浏览器的访问，或来自与用户常用时区不同的访问，系统才会要求进行额外身份验证。这种机制使得在实际发生未经授权访问之前就能够加以防范成为可能。

基于风险的身份验证与多因素身份验证 (MFA) 的区别

多因素身份验证 (MFA) 是一种通过组合两种或以上身份验证因素来确认用户身份的系统，这些因素来自三类：知识因素（例如密码或 PIN 码）、持有因素（例如安全令牌）以及生物特征因素（例如指纹等生物识别信息）。

而基于风险的身份验证会根据具体情境动态调整验证要求或验证强度，而多因素身份验证通常要求用户在每次登录时都进行额外验证。尽管多因素身份验证能够提升安全性，但往往会增加用户的使用负担。

基于风险的身份验证类型及其运作机制

基于风险的身份验证有两种类型：“主动身份验证”（需要用户执行明确的操作）和“被动身份验证”（在后台处理身份验证，无需用户操作）。

主动身份验证

主动身份验证要求用户执行明确的身份验证操作。

例如，如果用户从异常地点登录网上银行或在电商网站中进行大额购买，他们可能会被要求输入一次性密码，或通过 3DS 2.0 验证提供额外的身份验证。

该系统的一个关键特性是，仅在被判定为高风险的情况下才进行额外验证。这在防止欺诈的同时，也不会影响日常交易的便利性。

被动身份验证

被动身份验证是一种基于用户行为和访问环境信息评估风险的方法，无需用户执行任何特定操作。

例如，在电商网站中，系统会在后台分析用户的 IP 地址、设备信息、浏览器、访问时间、购买记录以及用户行为模式，并持续监测是否存在任何异常活动。这种机制可以在不影响用户感知的情况下检测潜在的欺诈迹象。

此外，该系统还会检测短时间内订单突然激增、操作速度异常迅速等行为，从而帮助降低由机器人发起的欺诈订单以及恶意订单的风险。

虽然被动身份验证可以在不影响用户便利性的情况下增强安全性，但在难以判断风险的情况下，通常会与主动身份验证结合使用。

基于风险的身份验证的优势

基于风险的身份验证能够在安全性和用户体验之间实现优化平衡。在电商网站中，这对于维持并提升销售额起着关键作用。

降低未经授权访问和欺诈

基于风险的身份验证仅会在根据登录环境或交易模式检测到可疑活动。只有在检测到风险时，系统才会触发额外验证，从而有效降低未经授权登录和欺诈订单等风险。

这对于电商网站尤为重要，有助于减少使用被盗银行卡信息进行的欺诈订单、账户劫持以及恶意订单等情况。

不影响用户便利性

系统不会要求所有用户都进行双重验证，而是会在被判断为低风险的情况下跳过验证，从而实现顺畅的登录和支付体验。

这使得系统能够在保障安全性的同时，尽可能减少正常用户在使用过程中的阻碍。

减少弃购率并有助于维持转化率

在电商网站中，繁琐的身份验证流程可能会导致弃购。通过基于风险的身份验证，仅在高风险交易时才要求额外验证，从而有助于避免因不必要的验证而造成的客户流失。

有效运用基于风险的身份验证，能够在保障高安全性的同时维持转化率。

基于风险的身份验证注意事项

虽然基于风险的身份验证在安全性和便利性之间取得了平衡，但一次失误就可能对用户体验和收入产生负面影响。

增强型身份验证可能会适得其反

在基于风险的身份验证中，如果检测到高风险情况，则需要进行额外验证。如果这种情况频繁发生，可能会给用户带来较大负担。

特别是，如果在结账流程中多次要求客户进行身份验证，他们可能会失去购买的欲望。在运营电商网站时，虽然优先考虑安全性是必要的，但如果过度强化而损害用户体验，就可能会适得其反。

误报对合法用户的影响

根据风险评估准确性的不同，合法用户的行为可能会被标记为可疑行为，从而导致误报。

例如，如果合法用户在出差或度假时访问服务，或更换了设备，他们的活动可能会因处于非典型环境而被标记为异常。由于此类误报很容易引发用户不满，因此需要谨慎处理。

基于风险的身份验证的有效性在很大程度上取决于其设计和实施方式。重要的是，在使用时应谨慎平衡用户体验。

实施基于风险的身份验证时的关键考虑因素

有效实施基于风险的身份验证的要点如下：

根据企业的风险状况进行设计

基于风险的身份验证的最佳设计方案会因服务和用户行为的特征而异。

例如，对于电商网站，在设计系统时，务必要关注高价值订单以及最有可能发生欺诈活动的时间段。另一方面，对于会员服务，则应侧重于在登录流程中防止未经授权的访问。

持续改进

实施基于风险的身份验证并非一劳永逸。由于欺诈手段和用户行为都会随着时间不断演变，因此用于风险评估的标准必须定期审查，并根据服务的具体特性以及当前的欺诈活动趋势进行更新。

即使在实施之后，也应持续监控身份验证率、用户流失率以及欺诈检测准确率等指标，不断调整风险评估并优化运营。

Stripe Radar 如何提供帮助

Stripe Radar 使用人工智能模型来检测和预防欺诈，这些模型是根据 Stripe 全球网络的数据训练而成的。它基于最新的欺诈趋势不断更新这些模型，随欺诈手段演变实时保护您的业务。

Stripe 还提供 Radar 风控团队版，该版本允许用户添加特定于其业务的自定义欺诈情境识别规则，并支持获得高级欺诈洞察。

Radar 可以帮助贵商家：

• 预防欺诈损失：Stripe 每年处理超过 1 万亿美元的支付。这种独特的规模使 Radar 能够准确检测和预防欺诈，为您节省资金。

• 提高收入：Radar 的人工智能模型接受了实际争议数据、客户信息、浏览数据等的训练。这使 Radar 能够识别高风险交易并减少误报，从而增加您的收入。

• 节省时间：Radar 内置在 Stripe 中，无需编写任何代码即可设置。您还可以在一个平台上监控欺诈表现、编写规则等，提高效率。

了解关于 Stripe Radar 的更多信息，或立即开始使用。