关键要点：
- 全球欺诈损失 2024年达到4,850亿美元，同比增长122％，亚太银行报告的支付欺诈损失为2210亿美元
- 设备指纹识别 识别独特的设备属性以防止欺诈，同时保持隐私遵守 GDPR、CCPA 和 DORA
- 隐私优先技术 （哈希标识符、零知识ID、匿名化）在不牺牲安全有效性的情况下保护用户数据
- 实时防欺诈 在不到 200 毫秒的时间内支持 FedNow、ISO 20022 和 CBDC 等即时支付系统
- 跨渠道识别 跨移动、网络和分支系统消除了欺诈者利用的漏洞
- 生成式 AI 提供可解释的欺诈决策，增强监管合规性和客户信任
- 无摩擦身份验证 提高转化率，同时最多可减少 50% 的误报
简介：为什么设备指纹识别很重要
随着全球欺诈损失接近 每年 5 万亿美元 （ACFE 向国家提交的 2024 年报告) 和亚太银行报告 2210 亿美元的支付欺诈损失 （《2024年纳斯达克全球金融犯罪报告》），组织需要比以往任何时候都更强大的防御。
设备指纹识别已成为组织在保持监管合规性的同时打击欺诈的必要条件。这种安全方法可识别独特的设备属性，以识别用户、检测欺诈行为并保护在线交易。设备指纹识别不仅仅是简单的检测，它可以确保 隐私合规性、监管合规性和无缝的客户体验。
什么是设备指纹识别？
设备指纹识别收集有关用户设备的技术信息（操作系统、浏览器类型、屏幕分辨率、时区和已安装的插件），以创建独特的配置文件或 “指纹”。与 Cookie 不同，这些标识符可抵抗删除和欺诈，因此在欺诈检测方面更可靠。
设备指纹识别的工作原理
- 数据收集 — 网站或应用程序收集非敏感设备属性
- 指纹创作 — 属性组合成唯一的设备标识符
- 匹配 — 当同一台设备再次连接时，即使 cookie 被清除或 IP 地址发生变化，系统也会识别该设备
设备指纹识别与浏览器指纹识别有何不同？
浏览器指纹识别 专注于浏览器特定的细节，例如插件、字体和用户代理。 设备指纹识别 采用更广泛的方法，将系统级标识符和硬件标识符相结合。这种全面的方法使其更难逃避，更适合于跨境欺诈检测 银行业， 付款，以及 电子商务 平台。
设备指纹采集哪些数据？
典型的属性包括：
- 操作系统和版本
- 浏览器类型和设置
- 屏幕大小和分辨率
- 时区和语言偏好
- 已安装的字体和插件
- 硬件详情（CPU、GPU、设备内存）
- 网络和连接数据
这些数据通常不包括个人身份信息 (PII)。相反，它会生成概率匹配，表明设备是可信还是可疑。
2025 年隐私至上的设备指纹识别
确保隐私合规
设备指纹识别如何增强隐私合规性？与跟踪用户跨站点行为的 Cookie 不同，设备指纹识别可以设计为优先级 隐私保护技术:
- 哈希标识符 防止原始数据存储
- 零知识 ID 在不暴露个人数据的情况下创建匿名设备标签
- 匿名化 存储属性而不链接回个人
根据诸如此类的法规 通用数据保护条例 (GDPR)， 《加州消费者隐私法》(CCPA)，以及 《数字运营弹性法案》(DORA)，公司现在必须确保透明度，并在使用设备数据进行欺诈检测时提供明确的解释。
设备指纹识别的核心优势
- 持续识别 即使用户删除 cookie 或更改 IP 地址也能正常工作。事实证明，这种可靠性对于金融机构管理多个会话中的客户身份验证至关重要。
- 减少欺诈 与行为生物识别相结合时会增加。在保持安全的同时，组织可以将误报减少多达50％。
- 无缝的用户体验 启用无摩擦身份验证。客户避免了不必要的验证挑战，从而提高了满意度和转化率。
2025 年设备指纹识别的新应用
实时支付欺诈预防
设备指纹识别如何防止实时支付中的欺诈？和 菲律宾的InstaPay和PesoNet，印度尼西亚的BI-FAST和新加坡的FAST/GIRO， 欺诈检测必须在 200 毫秒之内完成，从而推动更快的国内和跨境交易。设备指纹识别有助于在资金离开账户之前举报骡子账户、可疑转账和授权推送支付 (APP) 诈骗。
这个速度对于 支付提供商 在不可能撤销交易的即时支付环境中运营。
停止合成身份欺诈
设备指纹识别如何阻止合成身份欺诈？ 设备指纹可显示从同一设备反复提交的虚假应用程序的模式，从而防止 合成身份欺诈 以及机器人驱动的入门培训。
当同一台设备提交多个具有不同身份详细信息的应用程序时，系统会标记这种可疑行为。这种检测能力可以保护 数字银行 以及来自复杂欺诈计划的贷款人。
支持 FRAML（欺诈 + AML）融合
设备指纹识别如何支持 FRAML？ 银行越来越多地整合欺诈和反洗钱（AML）监控。设备指纹是关键的风险输入，可改善对滥用账户洗钱行为的检测。
这种融合有助于 金融机构 满足监管要求，同时降低运营复杂性。通过跟踪欺诈和反洗钱系统的设备模式，银行可以更全面地了解可疑活动。
跨渠道识别
设备指纹识别如何实现跨渠道识别？ 可以跨设备识别单个设备身份 移动应用程序、门户网站甚至分支系统，启用一致性 欺诈预防 遍及所有客户接触点。
这种跨渠道的可见性减少了欺诈者在不同接入渠道之间移动时利用的漏洞。无论客户通过手机银行、门户网站还是面对面系统进行互动，组织都可以保持一致的安全策略。
随着设备指纹识别在这些应用程序中生成越来越复杂的风险信号，组织需要高级工具来解释和解释这些决策，并向合规团队和客户解释。
设备指纹识别和生成式 AI
生成式 AI 改变了组织解释和传达设备指纹识别决策的方式。现在，人工智能驱动的系统没有提供隐秘的风险分数，而是提供清晰、可操作的解释，使合规团队和客户都受益。
- 合规团队的可解释性： 合规团队会收到设备被举报的明确原因——模拟器使用、SIM 卡交换或异常配置。事实证明，这种透明度在监管审计中非常宝贵，在监管审计中，组织必须证明每一项决策的合理性。团队可以指出具体的技术指标，而不是解释 “算法标记了这个用户”。
- 为客户提供透明度： 人工智能驱动的解释可减少合法用户的摩擦，同时保留审计记录。当交易被拒绝时，客户会理解原因，而不是感到被任意封锁。组织可以证明遵守监管要求，同时保护客户关系并防止不必要的流失。
这种双重方法增强了整个数字银行的监管合规性和用户信任 支付平台，为长期客户关系奠定基础。
改善客户信任和体验
设备指纹识别可在不牺牲用户体验的情况下提供安全性，可在后台隐身运行，创造无缝的客户旅程。
- 无摩擦安全 消除了额外的身份验证步骤。设备指纹识别可以被动验证用户，无需额外的密码、验证码或延迟。客户可以顺利完成交易，而系统会在几毫秒内确认他们的身份。
- 持续验证 立即识别可信设备。与强制进行多次身份检查的传统安全性不同，设备指纹识别可在不中断客户旅程的情况下保持保护。这种无缝方法提高了转化率，同时减少了购物车的放弃率。
- 增强忠诚度 当安全感觉毫不费力时就会出现。客户记得身份验证何时令人沮丧，但他们也会注意到什么时候一切正常。在保护与便利之间取得平衡的组织可以建立信任，从而提高满意度和留存率。
要深入了解领先组织如何应用设备指纹识别来保护数字身份，请参阅 数字身份保护中设备指纹识别的真实示例。
隐私和道德注意事项
设备指纹识别在安全与隐私之间划清了界限。组织必须在防欺诈与用户权限和监管合规性之间取得平衡。
- 隐私问题： 用户担心隐藏的跟踪和数据收集。现代法规要求对如何收集和使用设备数据保持透明。组织必须提供明确的披露，并在需要时提供选择退出机制。这种透明度建立了信任，而不是削弱了信任。
- 同意和披露： 公司必须解释指纹识别如何在不损害隐私的情况下保护账户。清晰的沟通将潜在的担忧转化为信心。了解安全优势的用户更有可能接受这项技术。
- 数据保护： 加密和匿名存储可减少泄露影响。设备指纹不应包含个人身份信息。当以哈希值存储时，即使是泄露的数据对攻击者也毫无用处。
优先考虑隐私优先方法的组织在保持有效的欺诈预防的同时表现出对用户的尊重。
设备指纹识别的未来
下一阶段的设备指纹识别侧重于自适应智能、行业合作和向新领域的扩张。在新兴技术和协作欺诈预防工作的推动下，设备指纹识别不断发展。
持续调整
自动调整的机器学习模型已更新，以应对不断变化的欺诈模式。当欺诈者开发新技术时，这种自适应方法可以保持有效性。
欺诈情报共享
银行越来越多地采用共享公用事业和跨银行设备黑名单。这种合作加强了 欺诈预防 在整个金融领域。
银行以外的扩张
设备指纹识别将在美国得到更广泛的采用 电子商务、游戏和旅行 行业用于 身份保护 和欺诈评分。
结论
设备指纹识别已变成 隐私优先、人工智能驱动的信任层。到 2025 年，它可以防范欺诈，同时确保合规性和无缝的客户旅程。采用先进设备指纹识别解决方案的组织更有能力打击欺诈，同时建立持久的客户信任。
有关领先提供商的比较，请参阅我们的指南： 8 家最佳设备指纹识别提供商。
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TrustDecision成立于2018年，总部位于新加坡，业务遍及10个国家，为全球1,000多名客户提供服务。
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