电商零售

全链路反欺诈,保障零售业务增长for Retail Growth

在不断演变的欺诈行为中保持领先地位——确保无摩擦增长。我们的智能欺诈引擎可防止账户接管、检测促销滥用行为,并在毫秒内识别风险买家,帮助您在不中断客户旅程的情况下减少损失、保护利润并最大化活动投资回报率。

信任我们的数字商务企业

每年因电子商务欺诈而损失超过400亿美元

从虚假注册到退款诈骗,欺诈行为无处不在。

我们如何端到端保护您的增长

我们将生命周期中的防御与多维用户分析、设备智能和人工智能风险评分联系起来。通过关联账户间的可疑活动,我们的平台可以实时检测和摧毁欺诈团伙,从而在不增加真实客户摩擦的情况下保护收入。

促销滥用会损害高达 15% 的活动投资回报率

欺诈者大规模操纵奖励和推荐计划,将善意的活动变成无声的利润泄露。

了解我们如何防止促销滥用并保护您的利润

我们的系统实时阻止机器人注册、多账户滥用和奖金利用。通过确保促销仅奖励真正的客户,我们帮助品牌保护利润并保持营销数据的清晰度。

高达 86% 的退单与欺诈有关或可避免

从友好的欺诈到商家发行商知名度差,零售商面临着成本上升、收入损失和品牌损害。

以下是我们优化付款和减少退单的方法

我们将智能 3D Secure 路由(根据发行商和地区进行自适应)与 Ethoca 和 Verifi 的实时退款警报和恢复相结合。这提高了付款成功率,降低了身份验证成本,并在争议升级之前解决争议。

假日高峰使欺诈尝试增加了3倍

在销售激增期间,欺诈者会在雷达下测试被盗的卡和虚假账户,在赌注最高时造成代价高昂的损失。

在需求高峰期间,我们如何为您提供帮助

我们的超高 QPS 欺诈引擎每秒处理 50,000 多笔交易,决策时间低于 50 毫秒。这可确保商户保持安全和大规模运营,而不会在需求高峰期出现新的风险缺口。

探索风险管理解决方案

屏蔽欺诈
实时

提高促销活动的投资回报率

保护客户的账户

管理退款争议

深入了解案例研究及其实际影响

案例研究:TrustDecision 阻止某随机盒装收藏玩具品牌滥用超过 6,000 万次闪购行为

黄牛们劫持了限量版随机掉落的盒子。TrustDecision的反滥用系统阻止了6000万多个欺诈性订单,阻止了自动机器人攻击,并保护了真正的粉丝。
挑战
  • 滥用工业化闪购行为
  • 黄牛机器人和大众账户挖矿
  • 二级售罄,虚假用户占据主导地位

案例研究:全球快时尚平台如何反击支付欺诈并获胜

当支付欺诈伴随着高速增长而激增时,一家快时尚领导者转向了基于风险的人工智能,在不破坏用户体验的情况下有选择地应用3DS,检测欺诈团伙并在不破坏用户体验的情况下保护转化率。
挑战
  • 退款激增
  • CNP 欺诈
  • 转换风险

案例研究:在领先的电子商务平台上应对全球促销滥用行为

一家全球领先的时装电子商务开展的营销活动侧重于病毒式增长策略,以吸引闪购、幸运抽奖和游戏等新用户。他们的推荐计划还面临地下市场运营商的欺诈性剥削和竞争对手的恶意竞争的挑战。
挑战
  • 批量创建虚假账户/电子邮件
  • 绕过地理 (IP) 限制
  • 复杂的设备欺骗和欺诈团伙

关于零售和电子商务防欺诈的常见问题解答

TrustDecision 解决方案的主要优势是什么?

我们的解决方案汇集了全球风险情报、先进的设备指纹识别和人工智能驱动的端到端实时决策。这有助于电子商务平台更早地发现欺诈行为,更准确地评估用户信任,并在整个客户旅程中自动化决策工作流程。

是什么让您的反欺诈解决方案脱颖而出?

TrustDecision 保护整个电子商务生命周期——从商家和客户注册、登录安全、促销滥用预防到交易欺诈检测和支付风险控制。我们通过保护每个关键接触点来从源头上阻止欺诈。

电子商务商家应如何评估防欺诈的投资回报率?有任何建议吗?

我们建议监控两个关键指标:

  • 欺诈率(过高 = 保护薄弱)
  • 批准/成功率(太低 = 过度屏蔽优质客户)

健康的风险操作可以平衡两者。极高或极低的值通常表示风险规则需要优化。

您如何处理跨境运营的数据合规问题?

我们遵循数据本地化优先的方法。TrustDecision 运营多个全球节点,因此客户可以选择符合当地监管要求的地区。

我们还有:

  • 与客户合作确定要传输的合规数据字段
  • 持有包括 SOC 2、ISO 27701 和 PCI DSS 在内的全球认证
  • 全力支持合规审计和客户尽职调查文件
TrustDecision 如何使用 AI 模型进行欺诈检测?

我们的大型多模态模型可捕获传统模型遗漏的复杂的长期欺诈模式,实现了 98% 以上的欺诈拦截率,同时将人工审查减少了大约 60%。它们还加强了整个风险控制工作流程——从数据洞察和特征发现到模型构建和早期风险警报——使欺诈检测更具适应性、准确性和弹性。

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