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什么是在线欺诈?

简而言之,在线欺诈也称为电子商务欺诈,是指某人使用窃取或虚假的信息来进行在线购买的行为。

一位男士正在平板电脑上填写在线表单

了解不同类型的在线欺诈

电子商务欺诈的种类很多,但以下四种最为常见:

帐户盗用 (ATO) 欺诈:

当欺诈行为者使用窃取的身份、机器人攻击、网络钓鱼、恶意软件和其他工具来获取用户凭据,并控制电子商务帐户时,即发生 ATO 攻击。窃取帐户后,犯罪分子可能会转帐、进行购买、修改帐户,甚至瞄向受害者的其他帐户。登录、锁定和帐户配置文件更改次数激增都可能是发生 ATO 攻击的信号。

第一方滥用

此类欺诈通常称为“友善欺诈”,尽管一般来说不是恶意的,但也会对商家造成财务影响。此情况下,持卡人或家庭成员(例如孩子)进行了在线购买。然后持卡人忘记了这一情况,或者不知道家庭成员进行了购买,并向银行报告自己的卡发生欺诈,导致发生退款。

信用卡测试欺诈

在这种常见的信用卡欺诈形式中,当恶意行为者获得窃取的信用卡帐号时,他们通常会使用脚本或机器人来快速进行多次在线购买,以验证帐户仍然有效并确定相关的信用额度。犯罪分子通常会先进行几次较小的测试购买,然后再进行多次大额购买,直至达到帐户的可用额度。

第三方欺诈

此类欺诈也称为第三方滥用,是最常见的电子商务欺诈类型之一。在这种欺诈中,行为不端者会获取对所窃取支付信息(例如信用卡号)的访问权限,并用来进行在线购买。当实际持卡人意识到发生未经授权的购买时,会将这一情况报告给银行,导致商家退款。

采用正确的欺诈预防解决方案,可以大大减少此类欺诈性活动。例如,那些使用先进的 AI 技术并从各种数据网络中学习的解决方案能够审查在线购买行为,并发现可以指出该活动是真实的还是欺诈性的模式。

这些解决方案的工作方式如下:发起在线购买时,它将分析交易的许多方面,例如谁在发起购买、使用的是什么设备、购买的是什么产品,以及使用的是什么卡。然后,当系统检测到可疑模式时,它会向您发出警告通知,即已将该购买标记为可能的信用卡欺诈,因此您可以阻止该交易进行。

在线欺诈的负面影响

发生电子商务欺诈时,您的企业不仅会遭受收入损失,还面临着公司声誉遭受损害以及客户信任度下降的后果。

每一种负面影响(例如财务损失、声誉损害和信任度下降)均会威胁企业的长期正常运营。无论您的公司规模大小,都存在此类电子商务欺诈的风险。

表明您的企业面临的在线欺诈风险增加的迹象

忽略某些做法可能会使您的企业陷于更大的电子商务欺诈风险中。例如,公司必须监视其网站流量的来源、跟踪销售和退款、监视客户欺诈投诉,以及关注现有客户购买模式的变化。没有这种严格的监视,企业及其客户很可能会成为犯罪分子的目标。

此外,组织必须清楚认识当前的欺诈趋势,并应与其合作伙伴和服务提供商进行探讨,以制定专门的策略来应对发展过程中的威胁。

要问的问题:

  • 您知道某些欺诈源自哪里吗?

  • 您所在行业中经常会发生哪些类型的欺诈?

  • 您采用什么样的策略来降低和预防损失?

  • 您还需要采取哪些措施来加强欺诈检测和预防?

  • 当您做出改变,让您的客户购买更方便时,是否也在为未经授权的用户打开了方便之门?

您在电子商务欺诈预防中所扮演的角色

您的企业中的每一个人都有责任辨识和预防在线欺诈。员工必须持续进行权衡,自己为了改善客户购买体验而进行的更改是否也将为行为不端者进行欺诈打开方便之门?推出在线购买/店内提货模式就是一个常见的例子。

要预防可能会导致帐户盗用欺诈的凭据窃取行为,一旦您的企业网站和应用程序有了可用安全更新,就应立即下载并安装。将所有设备设置为在第一时间进行自动更新,确保您的企业始终受到良好保护。

此外,还应培训员工密切关注客户投诉,留意可能存在欺诈的迹象;监视客户趋势是最重要和最可靠的警告信号之一。

最后,应定期与同行、合作伙伴和服务提供商进行对话,探讨欺诈性活动的趋势及其当前策略。确保您了解自己所在行业的动态,并及时告知员工相关信息。

如何评估欺诈技术解决方案

欺诈预防对您的电子商务业务很重要,但应当从何入手?

首先厘清您需要注意的方面:您的业务面临哪些威胁?您目前使用哪些工具来减少欺诈性活动?这些工具能够保护您的企业免受当前威胁和新的欺诈性活动吗?

然后,寻找一种综合性欺诈防护解决方案,该解决方案应使用机器学习来检测新出现的威胁。

此外,在评估欺诈预防解决方案时,应关注以下功能:

购买保护

通过提高银行承兑率并降低会导致放弃购买的结帐问题,帮助保护您的收入。

帐户保护

预防欺诈性帐户访问、虚假帐户创建和帐户盗用。

损失预防

通过快速发现全渠道购买可能存在的退货和折扣欺诈,避免损失。

在您评估可能的欺诈防护解决方案时,可提出下面五个有帮助的问题:

  • 它是否使用机器学习来检测可疑活动?

  • 是否能够就客户的独特行为模式形成知识?

  • 它是否使用机器学习算法来标记可疑交易?

  • 它是否能够在客户活动发生变化时,自我学习并增加其知识?

  • 它是否使用机器学习算法而不是基于规则的方法来实时评估交易?

开始使用欺诈预防

为了保护您的收入和声誉,请通过选择独立的电子商务欺诈防护服务来确保您的在线业务受到保护,该服务与您的其他零售技术集成并支持无缝的客户体验。

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