圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

2020年我們親眼見證了新冠疫情下在線購物的迅猛增長，期間針對電子商務(wù)的欺詐行為也在不斷適應(yīng)新的形勢而迅速變化發(fā)展。Juniper的最新調(diào)查顯示，2021年全球電子商務(wù)欺詐損失超過200億美元，相較2020年的175億美元增長了18%。

網(wǎng)絡(luò)犯罪分子正在發(fā)起更智能且更復(fù)雜的欺詐攻擊，全球電商商家每個月面臨超二十萬次針對店鋪的網(wǎng)絡(luò)攻擊。我們將分享關(guān)于電子商務(wù)反欺詐的最新策略，商家可以利用多樣的工具和解決方案來制定反欺詐策略并搶占先機。那么電商商家具體可以采取哪些措施來防范欺詐、增強消費者的在線購物信心和安全感？

據(jù)eMarketer預(yù)測，2025年全球在線零售額將超過七萬億美元。新年伊始，這對于電商商家而言無疑是鴻運當(dāng)頭，但是隨著銷售額的顯著增長，電商欺詐也將不可避免地愈演愈烈。

1、早期檢測+預(yù)防=安全

電子商務(wù)反欺詐的關(guān)鍵不僅僅在于監(jiān)測正在發(fā)生的可疑活動，還應(yīng)當(dāng)包括采取提前的預(yù)防措施來降低欺詐風(fēng)險。電商商家采取端到端且適應(yīng)性強的反預(yù)防解決方案能夠提升交易的安全性，為客戶忠誠度奠定堅實的基礎(chǔ)。實用性弱且不再可靠的傳統(tǒng)解決方案終究會造成客戶流失，所以采用一種或多種可用的領(lǐng)先協(xié)議是十分必要的。

2、以人工智能和機器學(xué)習(xí)賦能反欺詐

基于人工智能技術(shù)的反欺詐是為客戶提供安全且無摩擦的交易體驗的關(guān)鍵。基于機器學(xué)習(xí)模型的反欺詐解決方案可以處理大量數(shù)據(jù)，為商戶提供批準或者拒絕交易訂單的實時分析決策。

3、龐大的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)確保精準決策

單一的危險信號不足以說明交易中存在欺詐行為。欺詐分析和反欺詐解決方案能夠鏈接多個數(shù)據(jù)點，通過基礎(chǔ)要素及信號特征識別，以此建立每筆交易的身份特征。因此，龐大的全球商家數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)是至關(guān)重要的。連接全球數(shù)十億次的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)能夠分析并確定交易是否合法。電子商務(wù)商家擁有的數(shù)據(jù)越多，檢測和進行反欺詐的速度就越快、越精準。 

4、傳統(tǒng)身份驗證層有效卻代價沉重

實施強客戶驗證機制SCA協(xié)議可以顯著減少欺詐活動的發(fā)生，甚至可以將欺詐的責(zé)任從商家轉(zhuǎn)移到信貸供應(yīng)商。盡管SCA 協(xié)議（例如 3-D Secure）使欺詐更加困難，但它不能完全杜絕欺詐行為。發(fā)卡機構(gòu)使用3-D安全認證技術(shù)，利用密碼來驗證持卡人身份的方法使交易更加安全，但也增加了購物過程中的摩擦。

5、適應(yīng)性強的第三方反欺詐解決方案

采用使用傳統(tǒng)反欺詐方案的企業(yè)應(yīng)當(dāng)定期更新其自己的解決方案。隨著在線消費行為和購物模式的更新迭代，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子也總是在開發(fā)新的、在不斷更新富有創(chuàng)造性的欺詐攻擊方法。過時的安全系統(tǒng)會使商家處于危險之中，使他們?nèi)菀资艿叫碌钠墼p模式、病毒和惡意軟件的攻擊。

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（來源：Riskified）

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