旅游业欺诈防范:如何减少拒付并保护预订收入

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借助 Stripe 网络的强大能力防范欺诈

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  1. 导言
  2. 要点
  3. 为什么旅游业的拒付和欺诈往往高于其他行业?
  4. 旅游和酒店业中常见的一些欺诈类型有哪些?
    1. 使用被盗支付凭据的预订欺诈
    2. 退款和取消滥用
    3. 友好欺诈和入住后争议索赔
  5. 拒付在财务和日常运营方面如何影响旅游业商家?
  6. 您如何减少酒店和旅游业商家的拒付?
  7. 哪些欺诈防范工具和策略适用于旅游业商家?
  8. 如何为旅游业构建欺诈和拒付防范计划?
  9. Stripe Radar 如何提供帮助

旅游业每年平均因欺诈损失 $1100 万。旅游业商家面临着一种在结构上与许多其他行业所经历的不同的支付欺诈和拒付问题。高额的交易价值、支付与服务交付之间的较长间隔以及复杂的取消政策,导致争议更加频繁、更难胜诉且需要承担更高的成本。

在下文中,我们将探讨为什么旅游业商家特别容易遭受欺诈和拒付,如何识别可能影响您预订的一些特定模式,以及贯穿完整预订生命周期的防范计划是什么样子的。

要点

  • 旅游业商家更容易遭受欺诈和拒付。收款和服务交付之间的间隔给了欺诈者更多的时间和机会。

  • 使用被盗凭据进行的预订欺诈、合法客人对有效扣款提出争议的友好欺诈以及退款滥用,这些在旅游业中都很常见。

  • 实时风险评分、明确的取消政策、详尽的交易文档以及结构化的争议响应工作流,能够帮助商家对抗欺诈损失并降低拒付率。

为什么旅游业的拒付和欺诈往往高于其他行业?

旅游业商家带有一种许多零售商所没有的结构性劣势:资金往往在提供任何服务之前很久就已经易手。一旦发生争议,预订窗口便已关闭,而商家只能自行承担损失。

交易价值使情况变得更糟。高价值会吸引欺诈,因为单一成功计划的回报是丰厚的。灵活的取消政策虽然可以成为有效的转化工具,但也给了不良行为者更多提取退款的空间。而且与零售业不同,这里没有可验证的收货地址,也没有可拦截的包裹。旅游业的无卡交易(CNP)欺诈更难捕捉,正是因为产品是无形的且延迟交付的。

旅游和酒店业中常见的一些欺诈类型有哪些?

一旦您知道要寻找什么,旅游业中的欺诈通常会遵循可预测的模式。以下三种类型较为普遍。

使用被盗支付凭据的预订欺诈

预订欺诈是旅游业欺诈最直接的形式。当不良行为者使用被盗的卡信息预订酒店房间、航班或度假租赁房屋时,就会发生预订欺诈。真正的持卡人在注意到扣款时会提出争议,而商家既面临收入损失又要承担拒付费用。这里的检测窗口非常重要:在预订和入住之间通常有数天或数周的时间,这给了商家一个绝佳的机会,能在交付服务之前标记出可疑的预订。账单地址与互联网协议(IP)地理位置不匹配、单一名称下有多个房间,或附加了高价值预订的新建账户等情况的预订,都值得在入住开始前进行审查。

退款和取消滥用

能够访问合法客户账户的不良行为者也可能试图为诸如所谓的行李丢失、延误或他们声称发生的损坏等情况获取退款或赔偿。

友好欺诈和入住后争议索赔

合法客人对有效扣款提出争议的友好欺诈在酒店业很常见。客人入住、结账,然后提出拒付,声称扣款未经授权或服务与描述不符。有时这是投机取巧;有时则是对预订内容的真正误解。高昂的预订价值让这笔账变得具有吸引力:价值 400 美元的酒店住宿值得提出争议,而价值 40 美元的购物则不然。它是较难防范的欺诈类型之一,因为交易是真实的,而且客人确实收到了服务,这意味着您的再次提交案件在很大程度上取决于您对住宿记录的保存情况。

拒付在财务和日常运营方面如何影响旅游业商家?

欺诈带来的成本超出了最初的交易金额:平均每损失 1 美元欺诈,成本为 $5.75

以下是当欺诈量攀升时旅游业商家实际在承受的影响:

  • 不可退还的争议费用:通常,无论您是胜诉还是败诉,每次拒付都会产生一笔费用,具体金额取决于卡组织和支付服务商。该费用通常适用于提交的每一次争议,因此即使是运行良好的再次提交流程也无法挽回该费用。

  • 处理争议响应的员工时间:赢得拒付需要收集证据、撰写再次提交的文档,并在卡组织的截止日期前完成。临时处理争议的商家会面临员工时间的流失,且与拒付量成正比。

  • 卡组织监控计划:违反特定阈值的商家可能会进入监控计划,并可能面临罚款或要求采取纠正措施。Mastercard 欺诈监控计划(MFMP)以 0.9% 的欺诈占销售额比率为起点,而其过度欺诈商家计划(EFM)的阈值是 1.5%;Visa 收单机构监控计划(VAMP)有一个被认为是欺诈和拒付过高的 1.5% 阈值。

  • 滚动储备金要求增加:处理商可以通过扣留一定比例的收入作为防范未来争议的缓冲来应对不断上升的拒付率。这是一种直接的现金流约束,并且会随着时间的推移而复合,特别是对于在微薄利润率下运营的较小型旅游业商家而言。

您如何减少酒店和旅游业商家的拒付?

旅游业中的许多拒付都是可以防范的,而且干预措施相当简单。

以下做法有助于解决一些常见的失败点:

  • 在正确的时间捕获授权:在预订时而不是入住时对银行卡进行授权,可以确认银行卡的有效性并减少未入住造成的损失。较长时间的住宿或高价值的预订可能需要拆分授权或进行反映您取消费用风险的预授权冻结

  • 用通俗易懂的语言编写取消政策:模棱两可的政策语言是迟早会发生的拒付。将取消政策放在预订确认信息、抵达前电子邮件和入住文件中,并在预订期间要求进行明确确认。

  • 发送抵达前和入住后沟通信息:重申客人预订内容(例如:房间类型、日期、总扣款金额、取消条款)的确认电子邮件为您留下了纸质记录,并减少了由误解引发的争议。在争议提出前邀请提供反馈的入住后信息,可以拦截来自那些感到沮丧但仍可沟通的客人的拒付。

  • 在物业级别保留交易记录:如果几个月后提出了争议,签署的登记卡、入住时间戳、房间分配记录以及事件文档就是您的再次提交证据。打上时间戳并存储这些记录的数字系统比纸质日志更容易操作。

  • 使用清晰的账单描述符:如果您的账单描述符显示的是企业实体名称,而不是客人所认识的酒店名称,您可能会产生由混淆引发的争议。请确保持卡人对账单上显示的内容与他们预订的内容相匹配。

哪些欺诈防范工具和策略适用于旅游业商家?

旅游业欺诈防范受益于自动检测和人工判断。没有单一的工具能够覆盖完整的攻击面,但将以下策略结合使用能带来实质性的改变:

  • 实时风险评分:当预订发生时,风险模型可同时评估许多信号,包括设备指纹、IP 声誉、银行卡银行识别码(BIN)数据、速度、电子邮件存在时间以及账单到 IP 地理位置的匹配。然后它可以在交易被授权之前返回一个风险评分。这里的挑战在于校准该阈值:如果过低,您会阻止合法的旅行者;如果过高,您就是在接受欺诈。

  • 入住时的身份验证:要求提供匹配的照片 ID 未必能阻止欺诈性的预订,但它能阻止欺诈性的客人完成入住。结合预授权的冻结,即使不良预订在筛选中漏网,它也能限制收入损失。

  • 基于规则的控制:针对旅游业的特定逻辑可捕捉通用欺诈模型可能遗漏的模式。标记可疑预订的规则(例如,以单一名称预订超过四个房间)能捕捉到在更宽泛的模型中评分为可接受的欺诈。这通常是因为该特定形式的欺诈在更广泛模型的训练数据中发生频率不够高。

  • 结账期间的行为信号:用户在预订流程中的移动速度有多快,他们是复制并粘贴银行卡号还是手动输入,或者他们是否使用了自动填充,所有这些都可能暗示值得结合其他因素一同考虑的自动化或欺诈工具。

如何为旅游业构建欺诈和拒付防范计划?

理想的防范计划是一套贯穿预订生命周期的流程。随着欺诈模式的变化,您需要不断维护和更新该计划。

它应包括以下内容:

  • 预订前筛选:在交易时运行风险评分,规则会标记异常情况,高风险预订将进入审查队列。该队列需要明确的服务等级协议(SLA),以确保能够按时处理相关事务。如果您正在手动审查高价值的预订,则需要在客人抵达窗口开启之前做出决定。

  • 预订后监控:密切关注现有预订的银行卡更新请求,在临近抵达时增加预订价值或延长入住日期的修改,以及未全额预授权的高价值预订的未入住情况。在确认和入住之间的这段时间里,会出现许多欺诈信号。

  • 争议响应工作流:当发生拒付时,您可能只有不到 30 天的时间提交再次提交记录。这需要您知道您的证据在哪里,谁负责汇总,以及如何格式化符合卡组织标准的响应,同时还要继续运营您的其他业务。临时处理此问题的商家可能会输掉本该胜诉的争议。

  • 规则调整:欺诈模式会随着季节、地理位置以及您自身的管控措施而发生变化。一旦您阻止了一种途径,欺诈就会转移到另一种途径。每月审查您的欺诈和拒付数据并相应调整规则,才能保持计划的有效性,而不是让其随着时间的推移而退化。

对于通过 Stripe 处理支付的商家,Stripe Radar 等工具可直接集成到此类计划中。Radar 使用在 Stripe 全球交易网络中经过训练的人工智能 (AI)实时对每个预订进行评分,这是一项有意义的优势,因为该模型可以接触到跨行业和跨地域的欺诈模式,而单一物业或连锁店在内部是无法复制这一点的。

Stripe Radar 如何提供帮助

Stripe Radar 使用 AI 模型来检测和预防欺诈,这些模型基于 Stripe 全球网络的数据进行训练。随着欺诈手段的不断演变,它会根据最新的欺诈趋势不断更新模型,从而保护您的业务。

Stripe 还提供 Radar 风控团队版,该版本允许用户添加自定义规则,以应对特定于其业务的欺诈情境,并支持获得高级欺诈洞察。
Radar 可以帮助您的企业:

  • 避免欺诈损失:Stripe 每年处理超过 1 万亿美元的支付交易。这种交易规模赋予了 Radar 独特的能力,使其能够精准检测并预防欺诈,为您避免经济损失。

  • 增加收入:Radar 的 AI 模型基于真实的争议数据、用户信息、浏览数据等多维度信息进行训练。赋予 Radar 识别高风险交易并减少误报的能力,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启用。您还可以在同一个平台上监控反欺诈表现、编写规则等,从而提高效率。

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本文中的内容仅供一般信息和教育目的,不应被解释为法律或税务建议。Stripe 不保证或担保文章中信息的准确性、完整性、充分性或时效性。您应该寻求在您的司法管辖区获得执业许可的合格律师或会计师的建议,以就您的特定情况提供建议。

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