友好欺诈检测：机器学习与行为分析的融合
友好欺诈，或称第一方欺诈，是企业面临日益严峻的挑战。本文探讨了机器学习和行为分析如何成为有效检测友好欺诈的关键工具，帮助区分合法交易与欺诈行为。
友好欺诈检测的最佳实现方式是结合机器学习和行为分析，以识别指示第一方欺诈的模式，并将其与真正的错误或合法的客户争议区分开来。
什么是友好欺诈（第一方欺诈）？
友好欺诈，也称为第一方欺诈，是指客户进行合法购买后，向其银行或发卡机构提出争议，声称他们未授权该交易或未收到商品/服务。与传统欺诈不同，传统欺诈涉及未经授权的第三方使用被盗信息，而友好欺诈则涉及实际的持卡人或账户所有者。这通常会导致拒付，这不仅给企业带来收入损失，还会产生费用和管理开销。挑战在于如何区分这些欺骗性拒付与合法的客户服务问题或实际的第三方欺诈。
友好欺诈的常见场景包括：
- 买家后悔：客户后悔购买，并提出争议以避免退货或付款。
- 家庭欺诈：家庭成员（例如，孩子）在持卡人不知情的情况下进行购买，持卡人提出争议而不是内部解决。
- “未收到”索赔：客户声称从未收到实际已送达的物品。
- “与描述不符”索赔：客户对某项费用提出争议，声称产品或服务与广告不符，即使实际相符。
传统欺诈检测方法的局限性
传统欺诈检测系统主要侧重于识别与第三方欺诈相关的异常情况，例如不寻常的交易地点、新客户的高价值购买或多次失败的支付尝试。尽管这些系统在其预期目的方面是有效的，但在友好欺诈检测方面往往力不从心，因为：
- 合法凭证：友好欺诈交易使用客户的实际支付信息，并且通常来自他们常用的设备和位置，这使得它们在基本规则下显得合法。
- 缺乏明显的危险信号：没有被盗的卡号或可疑的IP地址。“欺诈者”是合法的客户。
- 静态规则：基于规则的系统难以适应不断演变的欺骗行为模式，而友好欺诈者通常会学会规避这些模式。
这就是机器学习和行为分析等先进技术变得不可或缺的原因。
机器学习如何增强友好欺诈检测
机器学习（ML）为友好欺诈检测带来了一种强大、自适应的方法。ML算法不依赖静态规则，而是可以从大量的历史交易数据集中学习，识别出人类分析师或简单规则可能遗漏的细微模式和关联。
友好欺诈检测的关键ML技术：
- 监督学习：算法在包含合法交易和已知友好欺诈实例的标记数据集上进行训练。模型根据交易历史、客户行为和产品类型等特征学习预测友好欺诈的可能性。示例包括逻辑回归、支持向量机和梯度提升。
- 无监督学习：用于检测异常或不寻常行为的集群，无需事先标记。这可以发现尚未明确定义的新友好欺诈模式。K-means等聚类算法或异常检测技术在此处相关。
- 深度学习：神经网络可以处理高度复杂和非结构化数据，例如设备指纹或客户服务交互中的文本，以识别复杂的友好欺诈方案。
ML模型使用的特征：
ML模型分析各种特征以构建全面的风险画像：
- 交易详情：金额、频率、产品类型、收货地址与账单地址、时间。
- 客户历史：以前的拒付、退款请求、购买模式、账户年龄、客户支持互动。
- 设备信息：设备ID、操作系统、浏览器类型、IP地址、设备位置、设备使用的一致性。
- 行为数据：用户浏览网站的速度、打字速度、鼠标移动、在产品页面花费的时间、添加到购物车后又移除的商品数量。
行为分析在揭示第一方欺诈中的作用
行为分析侧重于通过分析用户与网站、应用程序或服务的交互来理解和预测用户行为。对于友好欺诈检测，这意味着超越交易本身，关注用户参与的方式。
行为分析揭示了什么：
- 不寻常的导航路径：用户是否在没有浏览的情况下快速导航到结账页面，或者在最终购买之前反复添加和移除购物车中的商品？
- 打字和鼠标模式：不一致的打字速度、不寻常的鼠标移动或复制粘贴信息可能表明自动化脚本或用户试图掩盖其身份。
- 设备指纹识别：识别用户设备的独特特征（例如，屏幕分辨率、插件、字体）有助于关联跨会话的活动，并检测是否从同一设备访问了多个账户。
- 会话持续时间和参与度：非常短的会话后进行高价值购买，或者相反，异常长的会话但没有明确的购买意图，都可能是危险信号。
- 重复尝试/失败：多次登录失败后成功登录，或反复尝试使用不同的支付方式。
通过将行为分析与传统数据点相结合，企业可以围绕每笔交易构建更丰富的上下文。例如，一个首次购买的客户，使用不熟悉的设备进行大额购买，并且导航模式犹豫不决，这可能会比忠实客户使用常用设备进行相同购买时发出更高的警报。
整合ML和行为分析以构建全面的欺诈基础设施
机器学习和行为分析之间的协同作用为友好欺诈提供了强大的防御。行为数据为ML模型提供了所需的细微输入，以区分欺骗行为的细微模式与合法行为。
Didit的身份和欺诈基础设施利用了这种集成。当客户发起交易时，我们的系统可以分析实时和历史数据，包括：
- 用户验证（KYC）：在入职期间进行初始身份验证（了解您的客户）以建立信任基线。这包括文档验证、生物识别检查和活体检测。Didit支持220多个国家和地区的14,000多种文档类型，验证费用从0.30美元起。
- 行为监控：在会话期间，Didit的模块可以收集和分析行为数据点，并将其输入到ML模型中。
- 交易监控：交易后，持续的交易监控会根据已建立的风险画像、历史数据和实时行为洞察评估每笔购买。
这种持续的反馈循环使系统能够随着时间的推移调整和改进其友好欺诈检测能力。随着新的友好欺诈策略的出现，ML模型通过不断的新数据训练，可以学会识别它们，从而减少误报并提高准确性。
例如，如果一个有拒付历史的客户表现出不寻常的浏览行为（例如，将商品添加到购物车后立即结账，而没有查看其他页面），组合系统可以分配更高的风险评分。这允许企业实施动态响应，例如请求额外身份验证、延迟发货或标记交易进行人工审查。
主要收获
- 友好欺诈（第一方欺诈）是一个重大且日益增长的挑战，传统欺诈检测方法常常会遗漏。
- 机器学习至关重要，它通过分析大量数据集来识别欺骗行为的细微、不断演变的模式。
- 行为分析提供深入的用户交互洞察，揭示区分合法用户和友好欺诈者的异常情况。
- 结合ML和行为分析可创建可靠且自适应的友好欺诈检测系统。
- Didit提供全面的身份和欺诈基础设施，集成用户验证（KYC）、交易监控和开放模块市场，以打击各种形式的欺诈，包括友好欺诈。
常见问题
问：友好欺诈与传统欺诈的主要区别是什么？
答：友好欺诈涉及合法的持卡人对其进行的购买提出争议，而传统欺诈涉及未经授权的第三方使用被盗支付信息。
问：为什么机器学习和行为分析对友好欺诈检测如此有效？
答：它们可以分析大量数据，通过查看交易详情和用户与系统的交互方式，识别出静态规则或人工审查常常遗漏的细微、不断演变的欺骗行为模式。
问：友好欺诈能否完全消除？
答：尽管由于其性质，完全消除具有挑战性，但先进的友好欺诈检测技术可以显著降低其发生率和影响，通过使欺诈者更难成功并准确识别可疑活动。
问：Didit如何帮助检测友好欺诈？
答：Didit提供身份和欺诈基础设施，包括用户验证（了解您的客户）、企业验证（了解您的企业）和交易监控。我们的开放模块市场允许企业集成先进的ML和行为分析工具，这些工具会输入到统一的风险评估中，从而帮助识别和减轻友好欺诈。
问：使用Didit进行欺诈预防和身份验证的费用是多少？
答：Didit提供按使用量付费的公开定价，没有最低消费。完整的身份验证起价为0.30美元，我们每月提供500次免费检查，允许企业在没有前期承诺的情况下集成和测试我们的服务。
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