信用卡线上欺诈激增，如何即时侦测呢？

2023年06月15日

信用卡欺诈日益严重，影响着全球范围内的个人和企业。McAfee关于网络犯罪和欺诈的最新研究表明，全球每年因欺诈而损失的GDP高达0.8%。

欺诈者不断寻找新的方法来窃取信用卡信息用于进行交易。多数情况下，当合法持卡人意识到卡被盗用时，损失已经造成。

信用卡欺诈的影响在一定程度上具有毁灭性，持卡人会因此陷入财务困顿，信用评分下降。因而，欺诈检测和预防对于保护消费者和企业至关重要。

信用卡欺诈有几种类型，每种类型都有其特征，可对电子商务活动参与者造成不同风险。

这是目前最常见的信用卡欺诈类型之一。欺诈者会通过盗刷设备或网络钓鱼诈骗获取信用卡信息，并使用该信息伪造信用卡，之后就会用伪造卡顺利进行消费或现金提取。

信用卡伪造技术越来越复杂，成为了银行和商户不得不面对的一大问题。

此处指欺诈者用偷盗来的信用卡或捡来的信用卡，在未经授权的情况下进行交易。在某些情况下，窃贼还可能将被盗卡信息出售给暗网上的其他欺诈者。

在大多数情况下，持卡人会意识到他们的卡被盗并通知银行进行挂失。但是，欺诈者可能在持卡人采取行动之前就对信用卡进行了非法访问。

当欺诈者成功访问受害者的信用卡帐户并进行未经授权的交易时，就会发生帐户接管欺诈。这种类型的欺诈通常涉及社会工程策略，例如网络钓鱼诈骗或通过恶意软件攻击感染受害者的设备。

这里指持卡人对合法收费提出异议，声称交易未经授权或未收到商品或未享受服务。虽然严格意义上算不上欺诈，但友善欺诈对企业来说代价高昂，因为他们需要被迫退款。

友善欺诈的实施者往往是收到商品后又要退款的消费者。商户很难判断退款请求背后的情况，是客户确实未收到商品而发起退款还是客户（即友善欺诈者）收到了商品，但为了一己私利发起退款。

对于消费者和企业来说，想要避免损失，了解这些不同类型的信用卡欺诈并采取预防措施十分重要，比如关注信用卡信息状况，如有可疑活动即刻上报发卡行。

为了更主动地检测信用卡欺诈，许多公司选择机器学习和人工智能作为支持手段。这些技术可以分析大量数据并识别可能表明欺诈活动的模式。

一起来学习下欺诈监检测方案的不同技术及其工作原理吧！

这种检测技术专用于欺诈检测，可以识别异常交易或（基于大量历史数据点）的持卡人行为典型模式之外的交易。

例如，如果持卡人通常使用该卡在当地商店进行小额交易，但突然在另一个国家的在线零售商处进行大额交易，系统就会将此交易标记为异常交易。

根据规则引擎用户需求，为交易行为预设具体规则或阈值。如果交易符合某些标准，例如交易金额超过预设限额，或者在持卡人常见地点之外进行的交易，此交易就将被系统认定为需要进一步验证，而不会直接完成。

预测建模指基于历史数据来构建可预测未来欺诈活动的模型，识别疑似欺诈的交易，并标记需二次复查。

网际威信的风险验证解决方案采用机器学习算法来实时分析数百万笔交易，并不断增强系统随着时间累积检测可疑活动的能力。一旦被标记，系统可以根据分析的数据和实际情况作出批准或拒绝交易的决定。

虽然机器学习和人工智能是检测信用卡欺诈的强大工具，但它也存在一定局限性。一是误报问题，如果合法交易被标记为欺诈，可能会给消费者带来挫败感，如果他们被迫发放退款或退款，可能会给企业带来高昂的代价。

必须基于历史数据，才可以对人工智能和机器学习工具进行持续改进和训练，从而尽可能降低误报率。

欺诈预防系统需要访问敏感的个人信息，这在一定程度上会引起客户对数据隐私性的担忧。在开发系统和产品时，HiTRUST严格遵守行业安全协议，对检索到的信息负责，进行谨慎处理，以保护它们免受非法访问。

欺诈者的策略不断变化，这给欺诈检测系统带来了挑战。公司必须不断更新和改进其欺诈预防系统，即时应对新型欺诈策略。

为了应对这些挑战，众多公司大力投资生物识别等先进技术，例如使用指纹或面部识别技术验证持卡人的身份，使用区块链安全透明地保存交易记录。

如果您有兴趣了解有关生物识别技术在欺诈预防领域应用的更多信息，请立即联系我们，了解一下HiTRUST最新推出的解决方案HiFIDO。

总之，信用卡欺诈事关个人和企业，其可以带来的破坏难以估量，各方都要在欺诈预防方面方面给予足够的重视。

展望未来，欺诈检测和预防技术将会越来越先进，不会只有生物识别技术参与，还会有更多新兴技术给网络交易带来保护。

打击信用卡欺诈需要消费者、企业和金融机构等相关方面的共同努力，也需要不断更新的技术，这样才可以让欺诈无孔可入！