为何重要
- 在线欺诈激增：随着芯片卡保障实体店安全，犯罪分子转向电商。企业每损失1美元欺诈订单，需额外承担2.62美元成本。
- 高频攻击模式：欺诈者重复购买速度是真实持卡人的10倍，常利用夜间或节假日针对廉价、易交付商品作案，且模式因国家而异。
- 外包反欺诈建议：鉴于数据复杂性，企业应考虑将反欺诈工具外包给拥有机器学习算法及全球数据集的第三方专业提供商。
Retail News Asia 新闻室分析
美国互联网支付技术公司 Stripe 在新报告中指出，电子商务欺诈正变得愈发普遍。报告揭示，欺诈者在同一商家重复下单的速度比实际持卡人快10倍，并发现了有助于电商在假日购物季打击欺诈的新模式。
随着支持芯片的信用卡提升了实体店安全性，犯罪重心已转移至线上。不同于实体店，在线企业必须自行承担欺诈成本。数据显示，平均每1美元的欺诈订单会使在线企业额外增加2.62美元的支出。
Stripe 基于全年数据，按国家、时段、行业等维度分析了欺诈行为模式，核心发现包括：
- 不同发卡国的欺诈率差异显著，最高可达两到三倍；
- 新加坡市场的欺诈交易金额显著高于正常水平；
- 欺诈高发期集中在非购物时段（如圣诞节当天、深夜）。例如美国企业，夏季和12月下旬欺诈流量占比上升，但在“黑五”等繁忙购物日反而未升；
- 欺诈者暴露特征明显：在同一信用卡上对同一商家快速发起多次扣款，频率是真实用户的10倍；
- 目标商品偏好：倾向于投递至公共建筑或公园等地点、且在交易取消前能迅速获取的产品。这解释了按需服务及低端消费品中欺诈盛行的原因。
Stripe 支付情报工程经理 Michael Manapat 表示：“尽管欺诈者存在高购买频率、深夜作案、偏好廉价或即时交付商品等共性，但这些模式的预测强度因企业和欺诈者所处地理位置的不同而有巨大差异。”
因此，我们建议基于大量数据使用机器学习反欺诈工具。
451 Research 首席分析师 Jordan McKee 强调，在线企业建立强大的欺诈防御措施至关重要，尤其在年度最繁忙的购物季期间。
他指出：“由于在线欺诈高度复杂且日益全球化，商家应将欺诈工具外包给可访问大型稳健数据源的受信任第三方。最有效的提供商利用来自数十万家企业的全球数据集训练机器学习算法，从而识别出细微的欺诈模式。”
该报告审查了 Stripe 遍布25个国家的数十万客户交易数据。作为全球支付平台，Stripe 允许个人和企业通过互联网接受付款。
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这意味着什么
Stripe 的报告证实，电子商务欺诈已成为日益增长且复杂的威胁，迫使企业承担重大成本。在线零售商面临更大压力，必须在高峰购物季加大投入以构建强有力的欺诈预防体系，这已成为关键差异化因素。
与受益于芯片卡的实体店不同，在线平台脆弱性凸显。鉴于欺诈模式随地点和时间变化，将反欺诈外包给拥有全球数据的机器学习专家成为合理选择。这一趋势或将推动更多企业转向专业服务商，加剧欺诈预防技术市场的竞争。零售商当前应重点关注即将到来的假日购物季欺诈损失率指标。
Maria Santos
问答
问：与合法持卡人相比，欺诈者重复进行在线购买的速度快多少？
答：快10倍。欺诈者在同一商家重复下单的频率远高于真实用户，这是欺诈行为的一致模式。
问：与实体店相比，为什么在线企业特别容易受到欺诈的影响？
答：芯片信用卡提升了实体店安全性，促使犯罪分子转战线上。同时，在线企业必须独自承担欺诈订单带来的相关成本。
问：根据报告，在线欺诈率何时最高？
答：在非购物时段和日期达到峰值，包括圣诞节当天、深夜，以及美国企业的夏季时段。
问：欺诈者通常针对哪些产品进行诈骗？
答：偏好可投递至公共建筑或公园等地点的产品，以及在交易撤销前能迅速获取的商品，如低端消费品或按需服务。