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如今全球对于线上消费的需求日益增长各类新型支付方式也层出不穷。在国内线上支付有着较为完善的法律及监管条例格局基本已定型。但对于出海商家而言由于不同国家和地区的支付规则和监管机制不同跨境支付涉及到的风险也更复杂和多样化。
一、支付欺诈远比想象中严重全球支付环境复杂于中国
据全球线上交易反欺诈解决方案专家 Riskified 数据显示2021年至2025年间支付欺诈行为预计将使全球电商商家损失2,060亿美元使他们本已微薄的在线利润进一步缩水在2023 年全球电商仅由支付欺诈造成的损失预计将达到 480 亿美元。这其中造成数据大幅上涨的主要原因在于欺诈者在账户接管欺诈和身份盗窃等领域的创新。
巨额的数字背后藏着层出不穷和日趋复杂的网络欺诈手段。Riskified 首席执行官Eido Gal在接受CSDN记者采访时表示诈骗分子的手段也在随着科技发展“推陈出新”。他们会将系统加密与数据缺口相结合、利用软件漏洞、或者攻击关键的物理基础设施从而获取品牌收集的珍贵客户数据。
一旦落入欺诈者的“大网”商家产生的损失不仅是商品成本还包含交易、运营、营销、客户信任等直接和间接成本。许多商家为了降低支付欺诈率面对欺诈风险时相当谨慎和保守导致支付成功率下降和收入损失。据 Riskified 数据显示在2021年仅独立站商家由于担心欺诈攻击而造成错误拒绝的订单金额高达4,430亿美元。商家的损失可谓巨大。
类似的支付欺诈模式不断演变电商行业需要更注重支付安全、加强风险控制和防范措施以确保跨境支付的顺畅和安全避免品牌损失。
Eido Gal 表示由于全球的支付环境要比中国的支付环境要更加碎片化、更加复杂因此许多中国商家第一次经历全球支付环境下的支付欺诈时会觉得非常棘手。在此背景下Riskified 于2020年底进入了中国市场致力于为中国商家跨境电商业务提供反欺诈解决方案。目前中国团队规模有近20人并与多家中国知名企业展开了合作。
作为全球知名电子商务和在线交易反欺诈公司Riskified 拥有着为全球线上交易商家处理超过10亿笔交易的历史精细数据以及多年来对于各国支付环境的深度了解。Riskified 通过对每一笔交易进行审核并比对历史订单利用机器学习模型和数据分析工具等技术及时拦截欺诈性虚假订单或虚假支付降低商家对反欺诈的投入成本商家可以将预算和精力放在拓展市场和研发产品上为用户提供更好的价值和体验。 Riskified 首席执行官Eido Gal 二、Riskified 反欺诈模型全面守护支付安全
面对欺诈分子的“不断创新”Riskified 也在不断更新自身的自动化技术打造更贴合、更有效的反欺诈解决方案力求让中国出海商家能够在出海过程中更加有信心。
如今电商欺诈模式不仅攻防难度升级且攻击更具有针对性。传统基于简单规则逻辑和经验判断的风险控制手段缺乏专业知识和数据分析无法充分了解及追踪来自特定国家的订单及背后产生的原因已不足以应对快速变化的风险形式。
根据数据显示在被不良风控手段拦截的订单中有70%的订单是合法可信的可以安全转化为营收。可见商家对于有效的反欺诈解决方案需求相当高。
Eido Gal 表示电商欺诈行为是不断更新和交替的“猫鼠游戏”。当我们采用现有的解决方案应对或预防欺诈时欺诈分子可能已经更新欺诈方式了。所以对于Riskified来说必须紧跟变化、灵活且快速地识别和应对欺诈行为确保解决方案走在新型诈骗技术的前面。
针对这些问题基于机器学习模型的反欺诈解决方案凭借风控精准度和海量的数据覆盖、高效收集和分析并根据支付风险趋势变化及时做出风控调整等特性成为商家的更优选。
以 Riskified 为例 在搭建模型时会针对不同国家和地区、不同行业和品类设计定制化的模型。比如针对虚拟商品、实体商品、电子商品、高端/快时尚等细分领域这些模型既具有共性也具有基于区域、行业等特征的差异。这样一来Riskified 的反欺诈模型就如一个“机器学习的工厂”Riskified 要做的就是通过不断输入最新的数据更新相应信息来培训这些反欺诈模型确保它们可以及时面对不停迭代的欺诈行为给出最快最准确的反应。
所谓知己知彼百战不殆。如何预判可能出现的欺诈行为关键在于“研究和发现他们的欺诈模式”。Eido Gal 告诉我们通常如果欺诈分子在一个交易中得手了他们会不断重复同样的欺诈手段连续进行欺诈操作而其中的欺诈手法变化非常小。所以通过完善的交易环节和聚集技术Riskified能够在不同的订单和交易中识别出其中的相似之处发现欺诈行为并进行归纳总结。之后再出现高度相似的交易行为或交易特征时就可以第一时间识别和拦截。
基于机器学习、行为分析、弹性链接、设备指纹等自动化技术以及 Riskified 深耕行业多年积累的庞大的风险数据库加上风控专家对模型的专业训练除了能够实时准确地“批准”和“拒绝”订单还可基于数据分析该买家是不是潜在的欺诈型用户辨别可能存在的欺诈交易获取更多关于用户信息和用户画像的认识构建出将支付欺诈“扼杀在摇篮中”的解决方案助力商家更好地发展业务。
值得一提的是Riskified 还提出了“拒付包赔”的解决方案。也就是说Riskified 只针对支付成功的订单收取费用并未拒付包赔客户承担由拒付订单带来的各项成本让 Riskified 与商家成为“利益共同体”在保障降低欺诈率的同时也保证了订单批准的准确度达到双赢的目标。
三、为企业出海保驾护航Riskified 助力中国企业拓展全球市场
对于未来 Riskified 在中国的发展Eido Gal 表示“十分看好”。他认为中国有着非常优质的人力资源并且如今中国许多企业不仅希望做好本土市场也希望将品牌发展为全球性的国际品牌并且这种趋势还会持续下去。这些因素都帮助 Riskified 在中国市场更好地发展。
“Riskified 接下来的计划是坚持使用我们搭建的数据网络和机器学习平台帮助商家客户。除了应对欺诈和预防还包括欺诈者政策滥用等问题。这些计划已经在进行中了。”Eido Gal 说道。
欺诈越复杂商家就越需要像 Riskified 这种专业的全球线上交易反欺诈解决方案。例如近期出现的生成式人工智能就已经被许多欺诈者盯上创建更复杂、更高级、更难识别的社会工程攻击Social Engineering Attacks。Eido Gal表示这样的技术发展和趋势也能够帮助反欺诈模型提高识别的准确性为客户带来更优质、更精准的服务。
“Riskified 将会不断利用更新的技术应对不法分子日新月异的欺诈手段这对于我们来说也是一个很好的商业机遇。”Eido Gal说道。他表示未来 Riskified 将关注更多样化的销售模式比如社交媒体销售和直播销售等同时未来的支付风控发展方向是打造无摩擦的电子商务这也是 Riskified 未来发展方向之一。Riskified 将与行业携手 持续构筑跨境支付的护城河。
