电子商务领域的欺诈问题早已超出支付页面的范畴。损失贯穿于客户旅程的各个环节：从注册和登录账户，到使用促销码、安排配送、退货以及争议交易。Arenadata集团企业客户总监马克西姆·弗拉修克（Maxim Vlasuk）指出，2025-2026年的反欺诈已不再局限于支付阶段的孤立过滤器，而是转变为基于全销售漏斗数据的全面风险管理体系。
根据F6的研究数据，2025年上半年，零售业成为网络攻击的首要目标行业，在分析的样本中，针对该行业的伪造网站攻击占比高达50%，欺诈性方案约占32%。此外，攻击者平均为每个品牌创建2299个钓鱼网站和1238个欺诈资源。这已不再是孤立的个案，而是围绕知名电商平台持续运作的攻击流水线。正因如此，下文将不仅关注风险，更聚焦于数据：若缺乏统一的信号监控体系，企业只能被动应对后果，而错失早期征兆。
骗子攻击的不再是支付环节，而是整个客户旅程的经济体系
反欺诈工作的一大常见误区是将问题仅仅局限于可疑交易。实际上，针对客户的攻击往往在更早的阶段就已开始。根据BI.ZONE的数据，2025年上半年，零售业90%的恶意活动涉及收集Web应用程序漏洞信息。也就是说，攻击者在发动攻击之前会先对商店进行调查：检查API、测试身份验证、个人账户、积分机制、配送和退货流程。
由此得出一个重要结论：现代反欺诈不能仅限于对单笔交易的分析。可疑支付往往是最终环节，而真正的风险信号往往更早出现。今天的反欺诈系统必须能够收集并关联数十个微弱信号，形成统一的风险画像。据“卡巴斯基实验室”和Megafon数据显示，2025年第三季度，电商领域具有欺诈特征的账户数量较第一季度增长了3倍，主要涉及忠诚度计划、欢迎奖励、折扣和免费配送等骗局。对企业而言，这一问题尤为严峻，因为资金是通过企业自身为提升转化率而创建的“正常”用户场景流失的。
零售业的主要弱点不在于缺乏保护，而在于数据分散
对于大多数公司而言，问题不在于缺乏反欺诈工具，而在于客户数据及其行为数据分散在不同的系统中。网站、移动应用、CRM系统、客服部门、物流体系、忠诚度计划以及支付通道往往各自为政，形成独立的“孤岛”。结果是，企业看到的并非客户完整的行为轨迹，而是一系列碎片化的信息。一个系统可能捕捉到异常订单，另一个系统则未察觉；第三个系统发现注册量激增，第四个系统注意到可疑的客服中心投诉。然而，只要这些信号未能整合成统一的视图，欺诈者就会伪装成普通买家。
因此，在2026年，获胜者不是那些引入更多人工审核的人，而是那些更快地将来自不同系统的事件整合到统一风险模型中的人。俄罗斯央行统计指出，违法行为正变得更加普遍、零散和事件化：交易数量增多，平均金额降低，且作案手法更加灵活。2025年涉及银行卡的欺诈交易达98.046万笔，但盗窃金额最大的是账户交易，达106亿卢布。电子商务领域的逻辑类似：攻击者不必一次性盗取大额资金，而是更倾向于多次隐蔽地利用流程漏洞。因此，商家需要的不是可疑卡片的“黑名单”，而是流式分析能力，能够结合客户完整历史来评估事件，而非仅针对单笔交易。
新的反欺诈机制围绕数据交换构建，而非依赖黑名单
另一个重要转变与反馈质量有关。自2025年10月1日起，大型银行的移动应用中强制要求提供面向诈骗受害者的服务，以便快速申报争议交易并获取供警方使用的证明。俄罗斯央行指出，这不仅简化了投诉提交流程，还为监管机构的数据库补充了新的犯罪分子信息。对于零售业而言，这一点尤为具有代表性：反欺诈能力不仅因拦截而增强，还得益于收集真实案例以训练行为风险模型，该模型分析用户的行为序列，而不仅仅是支付事实本身。
监管机构正沿着同一方向推进。自2026年1月1日起，俄罗斯央行扩大了欺诈交易特征列表，从六项增至十二项。现在不仅考虑银行和跨行系统的数据，还包括来自第三方组织（包括电信运营商）的信息。实质上，法规确立了这样一个理念：有效的反欺诈模型由整个生态系统中不同类型的数据驱动。
与此同时，市场参与者之间数据交换范围的扩大引发了对数据安全使用的关切。应对这一挑战的一种方案是采用机密计算（confidential computing）技术，该技术能够在不解密的情况下对加密数据进行分析和处理。这使得银行、零售和电信运营商的信号能够被整合用于反欺诈分析，同时不违反对个人和商业信息保护的要求。因此，企业可以在不增加监管和声誉风险的前提下，利用外部数据增强风险模型。
这种逻辑也体现在政府的行动中。2025年5月，俄罗斯政府宣布启动一项试点项目，旨在促进政府部门、银行和电信运营商之间在打击网络欺诈方面的快速协作。其任务包括建立信息共享机制、确定关键数据类别以及统一违法信息传输格式。对行业而言，这意味着一个简单的事实：打击欺诈已从单一参与者的任务转变为生态系统层面的任务，其中数据交换的速度和完整性本身即成为效率的关键因素。
电商反欺诈正转变为全面的数据处理工作
在线交易的反欺诈体系应构建为完整的数据平台，而非零散规则的集合。该平台需汇聚注册、登录、商品浏览、购物车操作、支付、配送、退货、客服咨询及忠诚度计划互动等全链路事件。在此基础上，还需建立统一的客户标识、行为分析层、风险评分模型以及反馈机制：明确案例是否确认为欺诈、争议处理结果、是否发生退货、系统决策的准确率等。缺乏这种闭环机制，反欺诈体系将迅速过时，规则要么放行攻击者，要么误伤正常用户。
与此同时，分析的对象不应仅限于内部事件。相当一部分风险形成于在线商店之外。威胁不仅来自订单本身，还存在于虚假网站、泄露的数据库、暗网论坛、伪造的应用程序以及社交网络中。只关注自身交易活动的商店看到的只是攻击的后果；而能够将内部事件与外部数字风险进行关联分析的零售商，则有机会在账户被盗、积分被扣或出现可疑订单之前做出反应。
俄罗斯市场已展现出向此类模式发展的趋势。2026年3月，T2和Wildberries & Russ达成协议构建统一的调查体系、新的可疑行为分析方法以及持续的场景监控。这是一个重要信号，表明额外的数据层（例如电信信号、可疑通话历史或数字行为异常）有助于更准确地区分真实买家与有组织的攻击场景。
获胜者并非靠强力拦截取胜，而是凭借对数据的深刻理解
由此可见，企业需要改变对反欺诈（anti-fraud）效率的评估方式。仅以“避免的损失”来衡量已显不足，还必须计算“保住的收入”。过于严格的规则会吓跑顾客，数据匮乏会增加人工审核的工作量，缺乏统一的客户画像则会漏掉欺诈者。因此，电商团队需要的不是孤立的指标，而是一套相互关联的指标体系：包括订单批准率、误拒率、可疑注册数量、促销机制滥用规模、异常退货量、人工调查成本以及对事件的响应速度。
战略层面的结论可以概括为：反欺诈工作必须跳出支付页面的局限。然而，许多项目恰恰卡在这里：公司引入了交易评分系统，获得了漂亮的仪表盘，便认为任务已完成。但欺诈行为早已突破了内部边界。如果没有统一的分析闭环，零售商只能应对过去的欺诈，并失去未来的利润空间。
对在线零售而言，结论很简单：到2026年，仅仅保护支付环节已经不够了。必须守护整个客户旅程的经济价值。因此，对于电商而言，强大的反欺诈体系不再是简单的禁令集合，而是一种数据处理基础设施——它整合漏斗中的各类事件，构建客户风险画像，纳入外部环境信号，通过案例持续优化模型，并基于事实辅助决策。这种思路使在线零售的安全工作不再仅仅是防御任务，更成为保住收入、提升转化率和维护顾客信任的工具。