对于一个以超快运输、社交媒体病毒式传播和最低价格而闻名的全球快时尚电子商务平台来说，超增长是目标，他们取得了胜利。
几个月之内，这个国际电子商务品牌已扩展到数十个市场，每天处理数百万笔在线支付。但是随着订单量的飙升，无声的威胁也随之飙升： 退款激增。 越来越多的用户报告未经授权使用信用卡，退款和退款申请激增。 3DS（3-D Secure）交易率上升至9％，对于通常风险较低的快时尚供应商来说，这是很高的。
过高的3DS身份验证成本也在堆积，随着卡网络阈值的限制，退款率开始危险地变化。该业务不仅面临运营中断的风险，还面临信用卡计划计划罚款的风险。
让事情变得更加复杂的是该平台的用户群：以移动设备为先的Z世代受众，他们很快就会放弃任何感觉过于笨拙或侵入性的结账流程。任何增加的摩擦力都意味着转化率的损失。然而，现有的欺诈控制措施还不够。手动审阅无法跟上音量的步伐。而且，缺乏智能身份验证意味着该系统要么让太多人通过，要么封锁了真正的买家。
这是他们向 TrustDecision 寻求帮助的时候。
分解挑战
为了控制欺诈行为，团队必须首先了解到底出了什么问题。看似付款问题实际上是更深层次的欺诈挑战混合在一起。这就是麻烦开始的地方。
无卡欺诈
与可以验证实体卡和身份的店内购物不同，在线支付完全依赖数字信号（例如卡号、IP地址或设备ID）来确定交易是否合法。这就是使不在场（CNP）欺诈如此危险的原因。
欺诈者不需要这张卡本身。如果卡号和收货地址被盗，通常足以完成购买。这些凭证很容易在暗网上购买，尤其是在数据泄露之后。一旦使用，真正的持卡人就会对费用提出异议——商家将同时损失产品和收入。
对于高容量的电子商务平台，尤其是在销售活动期间，此类欺诈行为很容易与合法活动混为一谈。
友情退款
当客户以未收到或未经授权使用为由对合法交易提出异议时，就会发生友好拒付。这会抬高运营成本，增加退款率，并有可能受到信用卡网络的处罚。
总而言之，如果商家的退款率超过信用卡网络的风险阈值，则商家可能会面临罚款、强制注册争议监控计划以及可能被暂停接受信用卡付款等处罚。
TrustDecision 的欺诈管理解决方案
为了在不增加真实用户摩擦的情况下阻止不断增加的欺诈损失，该平台转向了TrustDecision的人工智能驱动的欺诈管理框架，该框架旨在与高速电子商务一起扩展。
基于风险的 3DS 路由
TrustDecision没有全面应用3DS身份验证，而是基于实时风险启用了动态路由。低风险用户可以无缝完成结账，而高风险交易则触发了逐步验证。这有助于降低 3DS 成本、防止退款并保护用户体验。
分层机器学习模型
三种核心模型共同阻止欺诈并提高决策准确性：
- 一个 实时欺诈模型 根据行为和身份信号阻止了风险交易。
- 一个 信用模型 识别可信用户，以提高批准率并减少误报。
- 一个 检索模型 使用图表分析发现漏掉了欺诈后付款。
他们共同创建了一个闭环系统，该系统可以适应新出现的欺诈模式。
全球用户概况
通过连接IP、设备、电子邮件和送货地址上的信号，TrustDecision 帮助该平台在欺诈团伙和累犯——甚至在市场上——在他们扩大攻击规模之前就发现了他们。
结果
在与TrustDecision合作一年后，该电子商务平台改变了其支付欺诈策略，在安全性和性能方面取得了可衡量的改进。
- 6000 万美元以上 防止了与欺诈相关的财务损失
- 减少 20% 核心市场的欺诈率
- 授权率提高了 为了 10%，解锁完毕 每日收入 100,000 美元
展望未来
欺诈可能永远不会消失，但是企业应对欺诈的方式决定了一切。对于这个全球电子商务平台而言，真正的转折点发生在他们采取了更智能、更主动的风险应对方法，由决策情报提供支持，在不牺牲客户体验的情况下保障增长。
随着数字商务的不断扩展和欺诈策略的发展，有一点仍然很清楚：保持领先地位需要不仅能检测威胁而且能理解威胁的技术。这就是TrustDecision通过智能、适应能力和行动推动的未来。
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