手动审查

什么是手动评论？

手动审查是欺诈管理系统的关键部分，在欺诈管理系统中，使用人工干预来审查自动化工具标记为可疑但无法明确归类为欺诈或合法的交易或活动。人工分析师利用专业知识、直觉和情境理解来评估算法可能误解的复杂场景，例如微妙的欺诈模式或边缘案例。

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该流程通过减少误报（被标记为欺诈的合法交易）和最大限度地降低未被发现的欺诈风险，提高欺诈检测工作的整体准确性和可靠性，从而对自动化系统进行了补充。

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人工审核是如何运作的？

触发事件

• 自动欺诈检测系统根据预定义的规则、机器学习模型或用户行为异常来分析交易并举报潜在的可疑活动。

• 风险评分高或结果不确定的交易将被传送到人工审核队列。

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人体分析

• 欺诈分析师通过检查交易详情、行为数据、账户历史记录和其他背景信息来审查被举报的活动。

• 他们会寻找诸如配送地址不匹配、交易量异常或在同一设备上从不同账户重复购买行为等模式。

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决策

• 分析师将交易归类为合法或欺诈性交易。

• 对于欺诈性交易，将采取适当的措施，例如封锁交易、将账户列入黑名单或向当局举报。

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反馈回路

• 来自人工审查的见解会反馈到自动化系统中，以完善欺诈检测算法，提高未来的准确性。

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用例

合法场景

• 电子商务订单： 审查被标记为可疑的大额或高额交易，确保这些交易在发货前是真实的。

• 账户验证： 评估显示异常模式或使用高风险地点的新账户创建尝试。

• ‍退款或退款申请： 验证退款索赔以识别滥用或欺诈性提交的内容。

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欺诈场景

• 合成身份欺诈： 识别欺诈者使用真实和虚假信息创建虚假账户的案例。

• 滥用促销信息： 分析利用促销活动的多笔可疑交易。

• 被盗的付款方式： 检测使用被盗信用卡或被盗账户进行的购买。

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对企业的影响

积极影响

• 减少误报： 手动审查有助于批准自动化系统错误标记的合法交易，从而改善客户体验。

• 更高的欺诈检测精度： 自动化工具可能漏掉的复杂欺诈案件是通过人工专业知识检测出来的。

• 改进的算法训练： 随着时间的推移，来自人工审查的见解有助于增强自动检测模型。

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负面影响

• 运营成本增加： 人工审查需要训练有素的欺诈分析师，这使得流程资源密集型且成本高昂。

• 处理延迟： 需要人工审查的交易可能需要更长的时间来处理，这可能会影响客户满意度。

• 可扩展性挑战： 交易量高的企业可能难以有效地管理不断增加的人工审查队列。

• 分析师错误： 人为判断有时会导致错误，例如忽略复杂的欺诈模式或错误地拒绝合法交易。